Metodología: Población y

muestra

Metodología de la investigación

• Contiene la descripción y argumentación de las principales decisiones

metodológicas adoptadas según el tema de investigación y las posibilidades del

investigador. La claridad en el enfoque y estructura metodológica es condición

obligada para asegurar la validez de la investigación

DISEÑO

Determinación de estrategias y

procedimientos que se seguirán para dar

respuesta al problema y comprobar las hipótesis.

Elementos del Diseño MetodológicoElementos del Diseño Metodológico

¿Qué diseño se utilizará?

¿Dónde se realizará el estudio?

¿En quien se investigará?

¿Como se medirán y registraran los datos?

¿Cómo se analizarán los datos?

¿Qué variables se medirán?

Tipo de Investigación

Área de Estudio

Universo y Muestra

Métodos, técnicas e instrumentos

Plan de tabulación y análisis

Operacionalización de variables

Registro de datos que ocurrieron en el

pasado

Según el tiempo de ocurrencia de los hechosSegún el tiempo de ocurrencia de los hechos

Los datos se registran

a medida que ocurren

Fecha actualDiseño del

estudio PROSPECTIVOSRETROSPECTIVOS

RETRO-PROSPECTIVOS

Se registran datos de hechos ocurridos y se continúa

con el registro de datos a medida que van ocurriendo

POBLACIÓN Y MUESTRA

Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las características de la población. Los métodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos, dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una muestra y la naturaleza de los elementos individuales de la población

Muestra Subgrupo

de una población

LAS MUESTRAS se dividen en

PROBABILISTICASNO

PROBABOLISTICAS

LAS PROBABILISTICAS

LAS NO PROBABILÍSTICAS

Se entiende como el subgrupo de la población en el que todos los elemento de este tienen la misma probabilidad de ser

escogidos

es cuando la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino con causas

relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra

DIFERENCIA ENTRE LOS TIPOS DE MUESTREO

Aleatorio simple

Sistematico

ProbabilísticoProbabilístico

Tipos de MuestreoTipos de Muestreo

Estratificado

No probabilísticoNo probabilístico

Conglomerado

Por conveniencia

Por cuotas

Muestreo probabilístico

• AleatorioLa característica de este muestreo es que todos los sujetos de la población de estudio, tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Para poblaciones no muy grandes

• Aleatorio SimpleCada unidad tiene probabilidad equitativamente de ser incluida en la muestra.

Selección al azar .

(tablas de números aleatorios, calculadoras, sofware).

• Ejemplo• Total= 1000 personas trabajando• 600 : obreros• 250 : técnicos• 150 : profesionales• Se quiere una muestra de 200 personas• Probabilidad =

Y la distribución de las 200 personas de la muestra se distribuyan así: 120 obreros, 50 técnicos y 30 profesionales.

Azar para escoger a los elementos de la muestra.

• SistematicoSe selecciona individuos de la muestra a intervalos regulares.

Ejemplo: 5, 10, 15, 20, ………..

La selección de la muestra esta distribuida siguiendo algún patrón

• EstratificadoEste tipo de muestreo se emplea cuando se tiene interés en que la muestra sea la más representativa posible en lo que se refiere a subgrupos de interés relacionados ,por ejemplos:

Sexo edad, situación laboral, etc.

• Conglomeradas• (Etapas múltiples)• Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas.• En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que

están agrupados de forma natural. (cuadras de casas, departamentos, hospitales, provincias).

• Primero se escoge el conglomerado más alto, a partir de este se selecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo, y así sucesivamente, hasta llegar hasta las unidades de análisis.

• Un ejemplo de conglomerados son los cursos de una escuela, cada curso es un conglomerado

Tamaño de la muestra

Criterios a considerar

Recursos disponibles: fijan el tamaño máximo de la muestra.

Requerimientos del plan de análisis: fijan el tamaño mínimo de la muestra.

A mayor tamaño de muestra menor probabilidad de error.

Suficiente para realizar análisis o cruce de variables.

A mayor homogeneidad de la población menor tamaño de muestra y viceversa.

En poblaciones pequeñas (<30) tomar el 100%

Tamaño de la muestra(fórmula)

Tamaño de la muestra(fórmula)

Tamaño de la muestra base (n’):

n’ = z² p . q__ d²

z = Nivel de fiabilidad al 95% (1.96)p = Probabilidad de ocurrencia del evento (q = 1 – p)q= probabilidad de que no suceda el evento.d = Márgen del error (5%) valor estándar 0.05

n = n’_ _ 1+ n’/N

n = Tamaño de la muestraN = Tamaño de la población o universo

Muestreo No probabilístico

• Muestreo por cuotas:

También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

Muestra cuantitativa: Es un subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo en dicha población.

Muestra cualitativa: Es la unidad de análisis o conjunto de personas, contextos, eventos o sucesos sobre la cual se recolectan los datos sin que necesariamente sea representativo.

La selección de la muestra se divide en dos puntos de vista:

Entre los tipos de muestra más usados en la investigación tenemos:

Muestreo aleatorio simple

Es la forma más común de obtener una muestra es la selección al azar.

Es decir, cada uno de los individuos de una

población tiene la misma posibilidad de ser

elegido.

Muestreo estratificadocuando los elementos de

la muestra son proporcionales a su

presencia en la población.

Muestreo intencionado: también recibe el nombre de sesgado. El investigador selecciona los elementos que a su juicio son representativos, lo que exige un conocimiento previo de la población que se investiga.

Muestreo mixto: se combinan diversos tipos de muestreo. Por ejemplo: se puede seleccionar las unidades de la muestra en forma aleatoria y después aplicar el muestreo por cuotas.

Muestreo tipo master simple: es una aplicación combinada y especial de los tipos de muestra existentes. Consiste en seleccionar una muestra

"para ser usada" al disponer de tiempo, la muestra se establece empleando procedimientos sofisticados; y una vez establecida, constituirá el módulo general del cual se extraerá la muestra definitiva conforme a la

necesidad específica de cada investigación.

Descriptivo

• Cuando miden y describen cómo se manifiesta un fenómeno y sus componentes.

• Incluye a los diseños Observacionales de Prevalencia simple, los de Exploración/Diagnóstica, los de Evaluación de un servicio o de un Programa de Salud, etc.

Exploratorio

• Cuando descubren y examinan un problema poco estudiado.

Correlacional• Cuando miden el grado de

relación que existe entre dos o más variables.

Explicativo

• Cuando examinan procesos causales, y explican con mayor claridad, el grado de asociación causal que existe entre las variables, en los diseños Experimental (ECA) y Casi Experimental

Según el nivel de análisis y profundidad de los resultados

Según la comparación de poblaciones:

1. E. Descriptivos: una sola población, carece de H General.

2. E. Comparativosa) E. Prospectivo de causa a efecto (E. de

Cohortes: expuestos / no expuestos).b)E. Retrospectivo de causa a efecto

(información archivada del grado de exposición).

c) Retrospectivo de efecto a causa (E. de Casos y Controles: sanos / enfermos)