Cálculo De Muestra

MUESTRA

Definición

Se le llama también elemento o fenómeno individual y representa a un número pequeño de datos sacados de la población. Debido a las limitaciones de tiempo, energía y recursos económicos, el investigador prefiere trabajar con la muestra para luego sacar conclusiones de toda población.

Población:

Es un grupo definido arbitrariamente con características comunes. Se le llama también Universo o Colectivo. Ejemplos: Los obreros de una fábrica, los estudiantes de una escuela o un colegio. Los Colectivos pueden clasificarse así:

1) Finitos: Constan de un número determinado de elementos, como la existencia de grupos básicos de la república de Guatemala.

2) Infinitos: Tienen un número indeterminado de elementos, como los números naturales.

3) Reales: Corresponden a un grupo de elementos concretos, como el número de cuentas de una Corporación.

4) Hipotéticos: Son formas imaginables en que se pueden presentar los sucesos. Por ejemplo, las distintas posibilidades en que se podrían distribuir las calificaciones de un curso durante el semestre.

Objetivos para la extracción de una muestra de la población:

1. Restringir una cantidad de Unidades de Análisis plausibles de ser medidas con los recursos disponibles.

2. Que dicho conjunto de Unidades de Análisis sea representativo de la población,

Según determinadas propiedades bajo la perspectiva del Objetivo. Esto

El primer objetivo se implementa mediante el Cálculo del Tamaño Muestral, el segundo mediante la Estrategia de Selección de la Muestra.

Cálculo del Tamaño Muestral

El tamaño de la muestra, representado por, un número natural, es el número de entidades individuales pertenecientes a una población cualquiera, que conforman la muestra de una investigación. El tamaño muestral depende de los parámetros que rigen la distribución de probabilidad de la variable en estudio (ya sea esta una magnitud poblacional o una medida de efecto entre dos variables) y la confianza o precisión deseada en la estimación.

La información necesaria para el cálculo del tamaño muestral depende de la hipótesis del estudio. Para las investigaciones de una hipótesis atribucional, es decir que efectuarán inferencia respecto de un parámetro, se requerirá seleccionar una magnitud esperada para dicho parámetro, en tanto que para las investigaciones de un hipótesis causal, es decir que efectuarán inferencia respecto a una relación de causa-efecto, se requerirá formular una magnitud esperada para dicho efecto. Adicionalmente, en las investigaciones clínicas basadas en hipótesis causales pueden identificarse distintos alcances en el objetivo en base a la relación de las diferencias observadas entre los tratamientos en estudio con respecto a una diferencia determinada considerada de interés clínico. De tal forma, los objetivos de los estudios clínicos que evalúan el efecto de un nuevo tratamiento con respecto a otro pueden estar dirigidos a demostrar:

• Superioridad

• Equivalencia

• No inferioridad

Existen diversas aproximaciones para el cálculo del tamaño de la muestra ya sea tanto para las hipótesis atribucionales así como para las causales, dos de ellas son el análisis de potencia y el análisis de precisión.

Estrategia de Selección de la Muestra

El segundo objetivo se implementa mediante la estrategia de muestreo. La estrategia de muestreo es el plan para identificar y seleccionar a los componentes de la muestra. Como se indicó, el objetivo de la estrategia de muestreo es obtener un conjunto M (muestra) tal que sea representativo de U (universo o población blanco). Si bien algunos afirman que la noción de representatividad tiene un alcance intuitivo, es decir que no puede ser formalizado, puede proponerse un modelo de representatividad expresándolo como:

Lo cual se lee como: M representa a U si para toda propiedad P, su distribución de probabilidad en M es igual a su distribución de probabilidad en U Expresado más intuitivamente la representatividad de una muestra es la condición por la cual la misma presenta la misma variabilidad

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