Ensayo De Población Y Muestra

La población: Es el conjunto de individuos, objetos o elementos de los que se desea conocer algo en una investigación, en los cuales puede presentarse una determinada característica susceptible de ser estudiada. Dependiendo del tamaño y de las características propias de la población, algunas veces se podrá abordar todas las unidades poblacionales para ser estudiadas, pero otras veces, será necesario extraer una fracción a la que se llamará muestra y sobre la que se fijará la atención de la investigación.

Al presentarse la población, deberán darse a conocer sus características cualitativas, no es suficiente con indicar un valor cuantitativo que representa la cantidad de unidades o elementos que la conforman; si se va a trabajar con una muestra también se debe hacer referencia a sus características cualitativas específicas, además de señalar la cantidad de unidades que contiene.

- Población finita: Es aquella cuyo elemento en su totalidad son identificables por el investigador

- Población Infinita: Es aquella cuyos elementos es imposible tener un registro identificable.

- Población accesible: Es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene acceso y de la cual se extrae una muestra representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los recursos del investigador.

La muestra: Es una parte de la población y es un medio para conocer algunas de las características de la misma, de allí que los estudios obtenidos a través de la muestra estudiada pueden ser generalizados o extrapolados al universo. En esta sección se debe responder tres preguntas principales: ¿Quiénes participaron en el estudio?, ¿Cuántos fueron los participantes?; ¿Cómo fueron seleccionados?

Cuando se toma una muestra, ésta es la que se mide, pero los resultados se generalizan sobre la respectiva población; por lo tanto, la validez de la generalización depende del tamaño de la muestra, significando que la muestra debe ser representativa.

Para extraer la muestra es necesario considerar el tamaño de la población. Si la población es finita se debe conocer el número total de unidades que la conforman o infinita cuando no es posible indicar con exactitud la cifra total de unidades. Para cada tipo de población existen fórmulas estadísticas que permiten determinar el tamaño de la muestra manteniendo un nivel aceptable de confiabilidad.

Etapa 1: Cálculo del tamaño de la muestra de base

El tamaño adecuado de la muestra para una encuesta relativa a la población está determinado en gran medida por tres factores:

• prevalencia estimada de la variable considerada (en este caso, la malnutrición crónica)

• nivel deseado de fiabilidad.

• margen de error aceptable.

Etapa 2: Efecto de diseño

La encuesta antropométrica está diseñada como una muestra por conglomerados (una selección representativa de aldeas) y no como una muestra aleatoria simple. A fin de corregir la diferencia en el diseño, el tamaño de la muestra se multiplica por el efecto de diseño (D).

Etapa 3: Imprevistos

El tamaño de la muestra se aumenta en un 5% para hacer frente a imprevistos como la ausencia de respuesta o errores de registro.

Etapa 4: Distribución de las observaciones

Por último, el resultado del cálculo se redondea hasta el número más próximo que mejor corresponda al número de objeto de la encuesta.

. Tipos de muestreo: Los muestreos pueden ser de dos tipos:

Probabilísticos: Se caracterizan porque se puede determinar de antemano la probabilidad de selección de cada uno de los elementos que integran la población. La selección de los elementos debe hacerse a través de un procedimiento aleatorio, lo cual garantiza la representatividad de la muestra. Este se clasifica en:

• Muestreo probabilístico al azar simple: Consiste en escoger bajo un procedimiento simple las unidades que conforman la muestra. Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero (0) y de uno (1).

• Muestreo al azar sistemático: se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. Así se escoge un elemento cada k veces.

• Muestreo al azar estratificado: Es utilizado con poblaciones altamente heterogéneas. El procedimiento para utilizar este tipo de muestreo consiste en dividir la población en estratos internamente homogéneos, por ejemplo: sexo, edad, luego de determinar previamente el tamaño de la muestra, puede optarse por cualquier tipo de muestreo estratificado. Entre éstos tenemos:

• Muestreo estratificado con afijación no proporcional: Consiste en asignar a cada estrato de la población un número igual de personas o elementos de los cuales se va a obtener la información.

• Muestreo estratificado con afijación proporcional: Supone la representatividad de cada estrato en la muestra definitiva.

• Muestreo estratificado con afijación óptima: Consiste en asignar a cada estrato o segmento de la población en estudio, un número de casos, los cuales van a conformar la muestra definitiva. Esta asignación se hace en función del volumen de la población de cada estrato y de su homogeneidad.

No probabilísticos: Es aquel muestreo, en donde se desconoce la probabilidad de que un elemento de la población sea seleccionado. Este tipo de muestreo puede suponer para la escogencia de las unidades de análisis, el establecimiento de criterios arbitrarios por parte del investigador, lo que trae como consecuencia que no todos los integrantes de la población habrán de tener la misma probabilidad de formar parte de la muestra, por lo tanto no es pertinente hacer generalizaciones o inferencias partiendo de la muestra, al resto de la población.

Es recomendable en las investigaciones sociales acogerse al muestreo probabilístico, aun cuando no todos los estudios en ciencias sociales suponen la utilización de muestras. Estos muestreos pueden ser:

• Muestreo por cuotas: Consiste en conformar la muestra de tal manera que cada uno de los sectores de la población en estudio quede representado. Para tal fin se fijan cuotas en atención a características preestablecidas.

• Muestreo casual: No es necesario prefijar características, no se utiliza

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