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Capítulo 8

Selección de la muestra
by

Vinie Mo

on 18 November 2013

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Transcript of Capítulo 8

Muestra:
Es un subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de esta.
Muestra probabilística
Es el subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
No probabilístico o dirigida
Selecciona participantes por uno o vario propósitos.

No pretende que los casos sean representativos de la población.
Seleccionar elementos muéstrales por medio de:
Listado o Marco Muestral:
Capítulo 8:
Selección de la muestra.

Se utiliza por:
Economía de tiempo y recursos.
Implica definir la unidad de análisis
Requiere delimitar la población para generalizar resultados y establecer parámetros.
Clases de muestra:
Es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar los elementos muestrales.
Procedimientos:
Tómbolas
Tablas de números aleatorios
STATS
Selección sistemática
Sus tipos son:
Muestra estratificada:
Muestre en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.
Muestra por racimos:
Muestreo en el que las unidades de análisis se encuentra encapsuladas en determinados lugares físicos.
¿Cómo se delimita una población?
¿En una investigación siempre
tenemos una muestra?
No siempre, pero en la mayoría de las situaciones sí realizamos el estudio en una muestra. Sólo cuando
queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los casos (personas, animales, plantas,objetos) del universo o la población. Por ejemplo, los estudios motivacionales en empresas suelen abarcar a todos sus empleados para evitar que los excluidos piensen que su opinión no se toma en
cuenta. Las muestras se utilizan por economía de tiempo y recursos.
Lo primero: ¿sobre qué o quiénes se recolectarán datos?
Aquí el interés se centra en “qué o quiénes”, es decir, en los participantes, objetos, sucesos
o comunidades de estudio (las unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento
de la investigación y de los alcances del estudio. Así, en la situación de que el objetivo sea describir el uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible sería interrogar a un grupo de niños. También serviría entrevistar a los padres de los niños. Escoger entre los niños o sus padres, o ambos, dependería no sólo del objetivo de la investigación, sino del diseño de la misma. En el caso de la investigación que hemos ejemplificado a lo largo del libro, donde el propósito básico del estudio es describir la relación niño-televisión, se podría determinar que los participantes seleccionados para el estudio fueran niños que respondieran sobre sus conductas y percepciones relacionadas con este medio de comunicación.
Por tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). Una vez definida la unidad de análisis se delimita la población.
Para el proceso cuantitativo la muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, éste deberá ser representativo de dicha población. El
investigador pretende que los resultados encontrados en la muestra logren generalizarse o extrapolarse a la población (en el sentido de la validez externa que se comentó al hablar de
experimentos). El interés es que la muestra sea estadísticamente representativa.
Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selltiz et al., 1980).
Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido,de lugar y en el tiempo.
Al seleccionar la muestra debemos evitar tres errores que pueden presentarse: 1) desestimar o no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra (participantes que deberían estar y no fueron seleccionados), 2) incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y 3) seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles (Mertens, 2005).
El primer paso para evitar tales errores es una adecuada delimitación del universo o población. Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, lo importante es establecerlos
de manera muy específica.
EJEMPLO
Problema de investigación:
Analizar la motivación intrínseca que tienen los empleados de la cadena de restaurantes “Lucy y Laura
Bunny”.
Población:
N = 600 empleados (cocineros, meseros, ayudantes, etcétera).
Tamaño de muestra:
Con un error de 5% y un nivel de confi anza de 95%, el tamaño requerido para que la muestra sea
representativa es de 234 empleados.
Conforme disminuye el tamaño de la población aumenta la proporción de casos que necesitamos en
la muestra.
Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de
selección informal. Se utilizan en diversas investigaciones cuantitativas y cualitativas
Muestreo al azar por marcado telefónico
(Random Digit Dialing)
Ésta es una técnica que los investigadores utilizan para seleccionar muestras telefónicas. Involucra
identificar áreas geográficas —para ser muestreadas al azar— y sus correspondientes códigos telefónicos
e intercambios (los primeros dígitos del número telefónico que las identifican). Luego, los demás
dígitos del número a marcar pueden ser generados al azar de acuerdo con los casos que requerimos
para la muestra (n).
Una máxima del muestreo y el alcance del estudio
Ya sea que se trate de un tipo de muestreo u otro, lo importante es elegir a los informantes (o casos) adecuados, de acuerdo con el planteamiento del problema y lograr el acceso a ellos.
Los estudios exploratorios regularmente emplean muestras dirigidas, aunque podrían usarse muestras probabilísticas. Las investigaciones experimentales, la mayoría de las veces utilizan muestras dirigidas, porque como se comentó, es difícil manejar grupos grandes (debido a ello se ha insistido que, en los experimentos, la validez externa se consolida mediante la repetición o reproducción del estudio).
Ejemplo
Para el estudio, primero se realizó un análisis exploratorio
y una prueba piloto con 60 niños de diversos estratos socioeconómicos. Con base en ello se corrigió
1. Límites de población:
Todos los niños del área metropolitana de la Ciudad de México, que cursen 4o., 5o. y 6o. de primaria en escuelas privadas y públicas del turno matutino.
2. Proceso de selección:
Se estableció una muestra probabilística estratificada por racimo, donde en una primera etapa se seleccionaron escuelas para, en última instancia, llegar a los niños. La muestra se obtuvo de una base de
datos de la Secretaría de Educación Pública, que contuviera listadas e identificadas a todas las escuelas primarias del área metropolitana de la ciudad de México.
Se excluyó a escuelas del turno vespertino y las diseñadas para niños con capacidades diferentes o habilidades especiales. La selección también estratifi có el nivel socioeconómico en cuatro categorías:
A, B, C y D (de acuerdo con los criterios del mapa
mercadológico de la ciudad de México, A = ingresos
familiares elevados, B = medios, C = medios bajos
y D = bajos). Por tanto, se eligieron las escuelas de
los siguientes estratos:
1. escuelas públicas clase A;
2. escuelas privadas clase A;
3. escuelas públicas clase B;
4. escuelas privadas clase B;
5. escuelas públicas clase C;
6. escuelas privadas clase C;
7. escuelas públicas clase D;
8. escuelas privadas clase D.
Cada lista representó un estrato de la población y de cada una de ellas se seleccionó una muestra de escuelas: A, B, C, D, que representan niveles socioeconómicos. Posteriormente, de cada escuela se eligieron los niños para conformar la muestra final.
Una vez hechos los cálculos, se determinó que de cada estrato se seleccionaran cuatro escuelas, es decir n es igual a 32 escuelas ubicadas en diversas colonias que incluyeron a todas las delegaciones (municipalidades). En la segunda etapa se seleccionaron por muestreo aleatorio simple los niños de cada escuela. En el ejemplo, 264 infantes por escuela de 4o., 5o. y 6o. grados (88 por cada uno). Una muestra total de 2112 que implicó ajustes y reemplazos.
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