clase 14 - poblacion y muestra ii

Plan de Investigación

Prof. Hernán Sagastegui Chigne

Escuela de Ingeniería de Computación y Sistemas

F ACULTAD DE INGENIERÍ A

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

1- Población y Muestra

2- Recolección de Datos






1- Población y Muestra

Población

Es un conjunto de elementos que poseen una

característica.

En el proceso investigativo la población corresponde al

conjunto de referencia sobre el cual se va a desarrollar

la investigación o estudio.

Muestra

Es un subconjunto de la población.

Una muestra representativa es una muestra que recoge

todas las características relevantes de la población.

Población y Muestra

Cuando no se puede estudiar a toda la población y se quieren

estimar parámetros. Prevalencia, promedio, porcentaje, tasas.

Cuando se desean comparar dos, o más grupos y establecer si

hay diferencias.


Cuando Calcular el Tamaño de la Muestra

Porque Calcular el Tamaño de la Muestra Las muestras pueden estudiarse con mayor rapidez que las

poblaciones.

El estudio de una muestra es menos costosa que el de una población.

Toma menos tiempo de estudio.

En la mayoría de las situaciones el estudio de una población es imposible.

Con frecuencia los resultados de una muestra son más precisos que los que se basan en una población.






- El Muestreo

El muestreo es el proceso mediante el cual el investigador,

podrá seleccionar los pacientes o sujetos de estudio a

partir de la muestra calculada previamente.

Si el muestreo no se realiza con criterio, los resultados de

la investigación no serán validos, ya que se pueden

cometer errores de sesgo o imparcialidad al momento de

elegir los sujetos


El Muestreo

Técnicas de Muestreo

Probabilístico

Si a cada elemento tiene la misma posibilidad de

formar parte de la muestra

No probabilístico

Si cada elemento NO tiene la misma posibilidad de

formar parte de la muestra



Técnicas de Muestreo

Cuando todas las unidades que componen el universo son

conocidas y tienen igual posibilidad de ser seleccionadas en la

muestra.

Recomendada para poblaciones no muy grandes.


Muestreo Aleatorio Simple

Ejemplo

En una fábrica hay 1000 personas: 600 (60%) son obreros, 250 (25%)

son técnicos y 150 (15%) son profesionales.

Seleccionar una muestra aleatoria simple = 200 personas

Probabilidad de selección X persona = Muestra Deseada/Población= 0,2

Distribución: muestra de 200 personas

120 obreros, 50 técnicos y 30 profesionales.

Se escoge al azar los elementos de la muestra.

Cuando hay estratos de importancia para la investigación, tales

como el sexo de las personas o las regiones de un país, se

escoge la muestra al interior del estrato.


Muestreo Estratificado

Ejemplo En la misma fábrica, se decide escoger 80 personas por estrato de obreros,

técnicos y profesionales para establecer comparaciones.

Las probabilidades de selección por estrato, son:

• Obreros: 80/600 = 0.133

• Técnicos: 80/250 = 0.320

• Profesionales: 80/150 = 0.530

La probabilidad de selección no es igual para todas las personas,

depende del estrato en que éstas se encuentran.

Un obrero tiene menor posibilidad de ser seleccionado que un

profesional.

Una muestra por conglomerados es aquella en la que la unidad

de muestreo no es la unidad o elemento de la población sino el

conglomerado. La unidad de muestra se refiere a los elementos

del universo que se seleccionan en la muestra.


Muestreo por Conglomerados

Ejemplo Un ejemplo de conglomerados son los cursos de una escuela, cada curso

es un conglomerado.

Es un muestreo no probabilístico y corresponde a la posibilidad

que tiene el investigador de seleccionar como muestra un

subconjunto de la población en un momento no previsto con

anterioridad.


Muestreo Accidental

Ejemplo

En una investigación sobre comportamiento cívico de las personas, si el

investigador está presente en el momento de un accidente de tránsito

puede tomar como referencia los sujetos que se encuentren directa e

indirectamente involucrados en el hecho.

Caso extremo. También es denominado desviado, corresponde

a seleccionar el mejor o el peor de los casos y analizar si

funciona o no el estudio correspondiente

Variación máxima o casos extremos. Consiste en seleccionar

casos de los dos extremos y jugar con esas dos posiciones en el

análisis de la información; es decir, comparar lógicas diferentes.

Homogénea. Es llamada también de grupos focales. Se

recomiendan grupos pequeños (de 6 a 8 personas).


Muestreo Intencional

Ejemplo

Caso típico: Consiste en seleccionar un caso representativo de la

comunidad.

Caso crítico. Seleccionando el peor de los casos se plantean

preguntas como: ¿Si tiene esas posibilidades qué pasaría?

Bola de nieve o de cadena. Es utilizado generalmente cuando no

es posible detectar las personas por cuestiones delicadas o

comprometedoras; entonces un primer representante puede

sugerir otro y éste un tercero y así sucesivamente.

Por criterio. El investigador se plantea unas características

especiales que deben cumplir los elementos de la muestra.

Confirmatorio o desconfirmatorio. Se seleccionan elementos

muestrales que ratifican o no el caso estudiado.



Ejemplo .

Políticamente importante. Se selecciona una muestra cuya

atención, en ese momento, es relevante por sus condiciones y

características.

Por conveniencia. El investigador puede seleccionar una

muestra con la que se facilite la recolección de información.

Conocido también como muestreo por seguimiento, ya que la

muestra corresponde a una parte, fracción o segmento de la

población, lo cual, a su vez, produce resultados muy sesgados

debido a la escasa representatividad que puede presentar dicho

segmento. Este método es utilizado en encuestas preliminares.

Por cuotas. Es una forma de diseño estratificado, en el cual la

selección final de los casos dentro del estrato no es aleatoria.



Ejemplo

.






- Tamaño de la Muestra

Tamaño de la Muestra

Para la investigación, se debe de determinar:

1. Las variables que se analizará,

2. El diseño muestral que se utilizará

3. El error que se está dispuesto a aceptar para

las estimaciones o decisiones que se tome a

partir de los resultados encontrados en la

muestra.

4. Considerar el nivel de significancia con el cual

se trabajará.


Investigación en educación: “Dificultades en el Aprendizaje de las Matemáticas”.

Estudiantes de educación son 35.280. Seleccionar una muestra cuyo margen de

error de muestreo sea del 2% y cuyo nivel de confianza sea del 95%.

¿Calcular el tamaño de la muestra?

Población y Muestra: Ejemplo de Muestra

Tamaño de

muestra

para

un grupo

Variable

cualitativa

(Una

proporción)

2

2 **

d

qpZn

qpZNd

qpZNn

**1

***22

2

2

2 *

d

SZn

222

22

*1*

**

SZNd

SZNn

Variable

cuantitativa

(Una media)

Población

Desconocida

Población

conocida

Población

desconocida

Población

conocida



Tamaño de

muestra

para

dos grupo

Variable

cualitativa

(Dos

Proporciones)

Variable

cuantitativa

(Dos

medias)

221

2

2211 11*12*

pp

ppppZppZn

2

22*2

d

SZZn








- Error Muestral

Población y Muestra: Error y Sesgo

Error Muestral y No-Muestral

Sesgo de selección

El sesgo de selección se

observa cuando alguna parte

de la población blanco no

forma parte del marco del

muestreo. Ejemplo:

Utilización como marco de

muestreo a las líneas

telefónicas

Los individuos que se niegan a

responder. Para que una

muestra sea válida tendrá que

tener una baja tasa de no

respuesta.

Sesgo de medición

El sesgo de medición se

produce cuando el instrumento

con el que se mide, tiene una

tendencia a diferir del

verdadero valor en alguna

dirección. Ejemplo:

Un esfingo manómetro que

añade 5 mmHg en cada

medición.

Las personas, algunas veces,

no dicen la verdad o no

comprenden las preguntas.

Las personas olvidan.


Tirador A Tirador B Tirador C

El tirador A es insesgado: la posición promedio de los tiros está en el

centro del blanco. El tirador B es preciso pero no insesgado: todos los

tiros están juntos, pero de manera sistemática alejados del blanco. El

tirador C es preciso e insesgado: todos los tiros están cerca de sí y del

blanco.







2- Recolección de Datos






- Planificación Operativa

Planificación Operativa de la Recopilación

de Informacción


de Informacción

Ejemplo


de Informacción

Elementos para Armar la Muestra


de Informacción

Control de la Muestra


de Informacción

Métodos de Recopilación de la Información

MUESTRA


de Informacción

Realización de la Encuesta


de Informacción

Control de la Encuesta

Cual es la fórmula?

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