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Conjuntos de alumnos, conjunto de docentes universitarios, conjunto de pacientes, conjunto de clientes, etc.; de una determinada región o zona en un tiempo determinado. 

Conjunto de individuos, objetos o entes que tienen características comunes, definidas en forma general en un espacio y tiempo.

Ejemplo:

Conjunto grande y completo de individuos, elementos o unidades que presentan como mínimo una característica común observable, en quienes se desea estudiar el fenómeno.

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Es imprescindible establecer con claridad las características representativas de la población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muéstrales.

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Para definir una población, esta debe contener los siguientes elementos: contenido,espacio y tiempo.

POBLACIÓN

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Una población puede clasificarse de la siguiente manera:Según su extensión:

Según su ámbito o naturaleza:

Nota: De un universo se pueden desprender muchas poblaciones, pero operativamente se pueden hablar indistintamente como población o universo.

TIPOS DE POBLACIÓN

Población finita: Tiene un determinado número de elementos.Población Infinita: Sus elementos no se pueden contar

Población objeto: Elementos que forman la población.Población objetivo: población del que se extra información.

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Sub grupo de la cual Sub grupo de la cual se recolecta los datos.se recolecta los datos.

Es una parte o un subconjunto de la población en estudio.

Al número de elementos de la muestra se denota por “n”. Y cada elemento constituye la unidad de estudio observable.

nN

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Una buena muestra tiene las siguientes características: a). Es representativa yb). Es aleatoria, es decir adecuada.

IMPORTANCIA Y CARACTERISTICAS DE UNA BUENA MUESTRA

La importancia de una buena muestra radica en que a partir de esa muestra se puedan hacer inferencias sobre características de toda la población, es decir que se puedan obtener conclusiones que sean válidas para el conjunto poblacional.

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La representatividad, es la primera característica indispensable de una buena muestra, es decir los elementos de la muestra no deben de tener atributos especiales que los diferencien del resto de la población, porque de ser así no manifestarían al total de elementos de la misma.

Es representativa, cuando la muestra es una parte típica de la población en la/s características que son relevantes para la investigación” (Jiménez Fernández, 1983: 237) )

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Afectaría la investigación. Veamos con un ejemplo:

Una empresa pesquera está planeando el lanzamiento de un nuevo producto para consumo humano, harina de pescado. Esta empresa , para ahorrar costos no realiza un estudio serio y encarga al encargado de operaciones que realice una muestreo de la aceptación del producto dentro del público. Este empleado como no considera que ese es su trabajo, realiza el muestreo solo entre las personas de las casas cercanas a la empresa (Coishco). Esta no sería una buena muestra ya que no reflejaría la opinión de toda la población sino la de un pequeño grupo, de una misma área geográfica y posiblemente de un mismo grupo socioeconómico. Es decir no sería representativa de toda la población

¿Qué pasa cuando la muestra no es representativa?

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CARACTERISTICAS DE UNA MUESTRA

Es la segunda característica indispensable en una buena muestra, es decir que dentro del total de elementos que serán objeto de un estudio, los elementos que formen la muestra deben ser seleccionados al azar.

Aleatoriedad

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La muestra está viciada.

Supongamos que un gerente de una empresa desea conocer la opinión del público sobre un nuevo sabor de bebida. Él sabe que la muestra deber ser representativa, así que llevan la muestra a diversos sectores geográficos y económicos, pero todos aquellos que probaron la bebida eran sus empleados o amigos. La muestra al no ser aleatoria, no es adecuada. La muestra está viciada, ya que ellos tendrán predisposición a halagarlo, aunque la bebida sea un fracaso.

¿Qué pasa cuando la muestra no es aleatoria?

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CUÁNDO SE APLICA LA MUESTRA

En investigaciones sociales se aplica en En investigaciones sociales se aplica en los siguientes casos:los siguientes casos:a). Cuando el tamaño de la población es a). Cuando el tamaño de la población es grande.grande.b). Si el cuestionario que se va aplicar b). Si el cuestionario que se va aplicar contiene preguntas cerradas y contiene preguntas cerradas y numerosas.numerosas.c). Cuando la encuesta conllevan c). Cuando la encuesta conllevan preguntas excluyentes y preguntas excluyentes y monosilábicas ( si, no, poco, monosilábicas ( si, no, poco, adecuado, excelente, etc.)adecuado, excelente, etc.)

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CÓMO SE DETERMINA LA MUESTRA

La muestra se determina mediante la La muestra se determina mediante la siguiente formula:siguiente formula:

n= Zn= Z²² (p q) (p q) EE²²Donde :Donde : n = muestra inicialn = muestra inicial Z= limite de confianzaZ= limite de confianza p q= campo de variación de los aciertos y p q= campo de variación de los aciertos y erroreserrores E = nivel de precisión para generalizar los E = nivel de precisión para generalizar los resultadosresultados

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Veamos un ejemplo

ZZ²² (p q) (p q) n= n= EE²²

Dando valores

Z= 1.96P = 0.6Q= 0.4E = 0.05

( 1.96) ²² (0.6) (0.4)(0.6) (0.4) n= (0.05) ² ²

n= 368.7936n= 369

3.8416 x0.24 n= 0.0025

Donde: n= muestra inicial Z= límite de confianzap q = campo de variabilidad de los aciertos y errores. P representa la proporción de aciertos, q, la proporción de erroresE= nivel de precisión para generalizar

Remplazando

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nn nnoo= = n – 1n – 1

La muestra preliminar o inicial es n=369, el nivel de precisión es 5 % y se transforma en proporciones (0.5) cuando p y q representan esta condición.

Como el tamaño de la población es de 850 tenemos que utilizar el factor de corrección finito tomando como referencia la muestra inicial (369), para lo cual se aplica la siguiente formula:

1 + N

Donde: n= valor de la muestra inicial (preliminar): 369

nno o = Muestra ajustadaN = Población: 850

Remplazando con valores :

369 n= 369 - 1

1 + 850

no =369

1 + 0.4329411

no =369

1.4329411

no = 275. 51

MUESTREOMUESTREO

Es una técnica empleada para seleccionar elementos de una población.

VENTAJAS

- Ahorro de tiempo en la realización de investigación,

- reducción de costos,

- posibilidad de mayor profundidad y exactitud en los resultados.

DESVENTAJAS:

Una muestra mal seleccionada distorsionará los resultados.

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Su propósito es proporcionar diferente tipo de información estadística de naturaleza cuantitativa o cualitativa.

TIPOS DE MUESTREO

a). Muestreo aleatorio simpleEn este procedimiento se extraen al azar un número determinado de elementos, ‘n’, del conjunto mayor ‘N’ o población.

Ejemplo: Valiéndose de la lista de alumnos, el docente asigna un número a cada uno. Luego todos los números se introducen en una caja para extraer, por sorteo, los integrantes de la muestra. 16

Conocido también como muestreo de selección aleatoriaUtiliza el azar como instrumento de selección.

Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser Seleccionados como muestra. Pueden ser:

Muestreo Probabilístico

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b). Muestreo aleatorio sistemático

Este procedimiento es más rápido, sobre todo si la población es numerosa y está previamente ordenada.

Es muy utilizado en los sondeos de opinión y de “puerta a puerta”

Se elige un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.

Por ejemplo:

Tenemos una población de 5 000 y una muestra de 350, la K resulta de dividir: N/n = K (población entre muestra)

Remplazando: 5, 000 / 350 = 14

Se selecciona a un individuos de cada 14, de una lista de los 5000 individuos

Muestreo estratificado

Se utiliza cuando la población está constituida en estratos , bloques o conjuntos de población homogéneos con respecto a la característica que se estudia.

Este tipo de muestreo suele distinguirse:

• Muestreo estratificado constante y

• Muestreo estratificado proporcional

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Muestreo estratificado constante

También es conocido como afijación simple.

La muestra se obtiene seleccionando un número igual de individuos de cada estrato en que se ha dividido la población, con independencia del tamaño y variabilidad de los mismos dentro de la población.

Muestreo estratificado proporcional

se selecciona de cada estrato un número de elementos proporcional a su tamaño en el conjunto de la población.

- Hay que calcular el tamaño de la muestra total.- Distribuir proporcionalmente en cada uno de los grupos establecidos.

Formula para obtener la proporcionalidad de la muestra

Nh ___ (n) NDonde:

Nh = SubpoblaciónN = Poblaciónn = muestra numérica

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Veamos con un ejemplo:Nh= 428N = 850n = 197

Remplazando la formula por sus valores 428 ÷ 850 = 0.503529411 0.503529411 x 197 = 99. 19529397

no = 99

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Veamos con un ejemplo

Colegios (cada colegio es un estrato)

Nh(sub

Poblsción)

Nh ____ (n)

Nn %

Republica Argentina

428 0.503529411 99 23

Antúnez de Mayolo 51 0.060000000 12 23

Santa Rosa 162 0.190588235 38 23

Micaela Bastidas 30 0.035294117 7 23

San Pedro 139 0163529411 32 23

Santa María Reyna 40 0.047058823 9 23

Total N 850 0.999999997 197(muestra)

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Muestreo por etapas o polietápico o racimo

Relacionado con el tipo anterior. Se procede dividiendo la población en varios conglomerados y se selecciona un número de ellos, que constituyen las unidades muéstrales primarias.

Puede ser determinada por sectores (racimos) geográficos, sociales, educativos, etc. siempre y cuando que los elementos de la población tengan características comunes.

Se utiliza cuando la población es de gran magnitud ( nacional, internacional) y heterogénea, lo que significa no aplicar otro tipo de muestreo para poblaciones de esta naturaleza.

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Por ejemplo,:

Si se llevara a cabo el levantamiento de una encuesta de actitud de los profesores del Perú ante el problema de la drogadicción, el investigador tendrá que proceder de la siguiente manera:

- Considerar los departamentos.- Escoger los más adecuados para distribuir la muestra.- Determinar los colegios nacionales y particulares que funcionan en cada departamento.- Precisar las organizaciones sindicales por colegios, cuyos integrantes pueden ser encuestados.- Precisar la categoría docente.

La distribución de la muestra será proporcional

La selección de departamentos , colegios y docentes debe realizarse al azar

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Muestreo no probabilístico

No se utiliza el muestreo al azar.La muestra se obtiene atendiendo al criterio o criterios del investigador o bien por razones de economía, comodidad.

Se suele distinguir:- muestreo accidental,- muestreo intencional o deliberado - muestreo por cuotas.

a). MUESTREO ACCIDENTAL O CASUAL

- Se caracteriza por utilizar las muestras que tiene a su alcance.

- Se denominan accidentales porque no responden a una planificación previa en cuanto a los sujetos a elegir.

- Toma las muestras disponibles sin introducir selección o modificación alguna.

- Selección arbitraria los elementos sin un juicio o criterio preestablecido. Ejemplo:

Un encuestador se ubica en un sector y aborda a los transeúntes que pasan por el lugar. Lógicamente, las personas que no circulen por la zona, carecen de toda probabilidad para integrar la muestra.

 

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b). MUESTREO INTENSIONAL , SELECTIVO U OPINATIVO

EL investigador tiene que determinar casos representativos de la población a estudiar.

La selección de los elementos se hace con base en criterios o juicios del investigador.

Ejemplo:

Para un estudio sobre calidad de la administración de justicia se establecen como criterios de selección de la muestra lo siguientes:

Mínimo de 20 años de experiencia en el campo judicial .

Poseer título profesional y post-grado.

Haber ocupado un cargo directivo.

La muestra la integran sólo aquellos que cumplan con las condiciones anteriores.

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b). MUESTREO POR CUOTAS

Es el que determina sub grupos poblacionales tomando como base las características de la población. Su aplicación implica:

- Precisar las características de la población y establecer sub grupos según sexo, edad, estado civil, instrucción, ocupación, etc. con el objeto de investigar los atributaos de los mismos.

- Aplicar criterios al seleccionar las unidades de análisis, coherentes a los objetivos e hipótesis de la investigación.

- En algunos casos puede combinarse : 25 hombres, 35 mujeres, 25 hombres y 15 mujeres de 45años, 20 mujeres analfabetas, etc.

Metodología de la investigacion de Roberto Hernández Samperi, carlos Fernández y Pilar Baptista - tercera edición -

Metodología y técnicas de investigación en ciencias sociales de Felipe pardinas - 29ª edición.

Criterios operativos y prácticas sobre investigación científica de Alejandro Caballero Romero - 3ra edición.

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Fin