RESUMEN CAPITULO 8 .- ¿En una investigación siempre tenemos una muestra?

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RESUMEN  CAPITULO 8  .-

¿En una investigación siempre tenemos una muestra?

Según Hernández, Fernández y Baptista (2014, p. 172) indica “no siempre, pero en la mayoría de situaciones  si realizamos el estudio en una muestra. Solo cuando queremos efectuar un censo debemos incluir todos los casos (personas, animales, plantas y objetos) del universo o población.

Lo primero: ¿Sobre qué o quiénes se recolectarán los datos?

En esta parte vemos que “aquí el interés se centra en que o quienes, es decir, en los participantes, objetos, sucesos o colectividades de estudio (las unidades de muestreo) lo cual depende del planteamiento y los alcances de la investigación”.(Hernández et al.2014, p. 172)

¿Cómo se delimita una población?

Para delimitar la población primero se ha de definir sobre la unidad de muestreo que se obtuvo de la pregunta de investigación entonces

Se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual  se pretende generalizarlos resultados…Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación que no describen lo suficiente las características de la población o consideran que la muestra  la representa de manera automática… es preferible, entonces, establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales.(Hernández et al.2014, p. 174)

Además, para hacer una buena selección de la muestra (Hernández et al.2014, p. 175) señala

Que debemos evitar tres errores que pueden presentarse: 1) desestimar o no elegir casos que deberían ser parte de la muestra (participantes que deberían estar y no fueron seleccionados), 2) incluir casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y 3) casos que son verdaderamente inelegibles…

¿Cómo seleccionar la muestra?

Antes de saber cómo hacer la selección adecuada la muestra, primero definiremos que es una muestra. Según Hernández et al. (2014, p. 175)

La muestra es en esencia, un subgrupo de población…con frecuencia escuchamos hablar de muestra representativa, muestra al azar, muestra aleatoria…en realidad, pocas veces es posible medir a la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población.

Tipos de muestra

Según Hernández et al. (2014, pp. 175 y 176) señala que las muestras categorizan en dos grandes ramas: las muestras probabilísticas y las no probabilísticas.

En las muestras probabilísticas, todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de la selección aleatoria o mecánica de las unidades de muestreo/análisis… En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con características de la investigación o los propósitos del investigador…

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

Para dar respuesta a la pregunta, Hernández et al.(2014, p. 177) indica que la muestra probabilística y no probabilística se hacen teniendo en cuenta el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones. De esta manera se puede afirmar que las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, como la de medir el tamaño del error en nuestras predicciones.

Cálculo de la muestra

Es este caso el cálculo se da para la muestra probabilística, donde  Hernández et al. (2014, p. 178) señala que uno debe hacerse cuestiones sobre  el números de unidades muestrales, las cuales deben asegurar un determinado nivel de error de estándar. De esta manera, dará un resultado óptimo para que nuestra muestra sea representativa  la población con cierta probabilidad de error y nivel de confianza.

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