Estadistica Y Poblaion

POBLACION Y ESTADISTICA

Población y Muestra:

Población:

Se entiende por población el "(…) conjunto finito o infinito de elementos con características comunes, para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda limitada por el problema y por los objetivos del estudio". (Arias, 2006. p. 81). Es decir, se utilizará un conjunto de personas con características comunes que serán objeto de estudio.

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.

Arias (2006), indica una serie de recomendaciones con respecto a la delimitación de la población, que son:

La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y precisión en el problema de investigación e interogante) y en el objetivo general del estudio.

Los tesistas e investigadores en formación que no cuenten con financiamiento, deben estudiar poblaciones finitas y accesibles.

Si la población, por el número de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no será necesario extraer una muestra.

Muestra:

Se entiende por muestra al "subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible" (Ob. cit. p. 83). Es decir, representa una parte de la población objeto de estudio. De allí es importante asegurarse que los elementos de la muestra sean lo suficientemente representativos de la población que permita hacer generalizaciones.

Para Castro (2003), la muestra se clasifica en probabilística y no probabilística. La probabilística, son aquellas donde todos los miembros de la población tienen la misma opción de conformarla a su vez pueden ser: muestra aleatoria simple, muestra de azar sistemático, muestra estratificada o por conglomerado o áreas. La no probabilística, la elección de los miembros para el estudio dependerá de un criterio específico del investigador, lo que significa que no todos los miembros de la población tienen igualdad de oportunidad de conformarla. La forma de obtener este tipo de muestra es: muestra intencional u opinática y muestra accidentada o sin norma.

Por otro lado, Ramírez (1999), indica que "la mayoría de los autores coinciden que se puede tomar un aproximado del 30% de la población y se tendría una muestra con un nivel elevado de representatividad". (p. 91).

Por su parte Hernández citado en Castro (2003), expresa que "si la población es menor a cincuenta (50) individuos, la población es igual a la muestra" (p.69).

ANÁLISIS DE LOS DATOS

- El análisis de datos consiste en la realización de las operaciones a las que el investigador someterá los datos con la finalidad de alcanzar los objetivos del estudio.

- Todas estas operaciones no pueden definirse de antemano de manera rígida. La recolección de datos y ciertos análisis preliminares pueden revelar problemas y dificultades que desactualizarán la planificación inicial del análisis de los datos.

- Sin embargo es importante planificar los principales aspectos del plan de análisis en función de la verificación de cada una de las hipótesis formuladas ya que estas definiciones condicionarán a su vez la fase de recolección de datos.

Existen dos grandes familias de técnicas de análisis de datos:

- Técnicas cualitativas: en las que los datos son presentados de manera verbal (o gráfica) - como los textos de entrevistas, las notas, los documentos…-

- Técnicas cuantitativas: en las que los datos se presentan en forma numérica

Estas dos modalidades son especies radicalmente diferentes y utilizan conocimientos y técnicas completamente diferenciadas.

Análisis Cualitativo

No existen reglas formales (al estilo de los métodos estadísticos) para la realización de análisis cualitativos. Sin embargo estos estudios suelen realizarse en las siguientes cuatro etapas:

1. Preparación y descripción del material bruto

2. Reducción de los datos

3. Elección y aplicación de los métodos de análisis

4. Análisis transversal de los casos estudiados (si hubiera más de uno)

1. Preparación y descripción del material bruto

Consiste en preparar la base documental completa y fácilmente accesible

→La información debe ser detectable (saber que existe) ubicable (dónde se encuentra) y trazable (dónde y cómo se obtuvo, cuáles son sus fuentes). Existe software que facilita algo esta tarea.

→La información suele ser voluminosa por lo que en muchos casos se requiere bastante trabajo de preparación.

→La prueba del éxito de esta etapa sería que un investigador ajeno a la investigación pudiera ejecutar las fases siguientes del análisis de datos a partir de la base documental.

2. Reducción de los datos

Se intenta reducir el volumen de los datos, despejando los componentes (las variables) de interés para la investigación. (puede ser sólo enumerativo como en el análisis de contenidos o más complejo como en el análisis semiótico).

Existen tres formas de realizar la reducción de datos:

a) La redacción de resúmenes: reduce la masa de información pero no utiliza métodos muy específicos (no es replicable por otros investigadores). En el resumen se procura identificar los conceptos relevantes y cómo éstos se relacionan entre sí.

b) La codificación: es el modo más desarrollado de reducción de datos. Consiste en atribuir categorías o conceptos a porciones del material bien circunscriptas y que presentan una alta unidad conceptual. Un buen sistema de codificación debe ser.

Inclusivo: exhaustivo (abarcar todas las posibilidades) y permitir que cada elemento tenga tantos códigos como sea necesario para la investigación.

Adaptativo: debe permitir generar nuevos códigos cuando la investigación lo requiera.

Abarcar varios niveles de abstracción: permitir categorías descriptivas y analíticas

c) Inducción: consiste en identificar temas a partir de la base de datos y luego realizar reagrupamientos a partir de estos temas.

3. Elección y aplicación de los métodos de análisis

En esta etapa se procede a la interpretación de los datos utilizando tres posibles métodos de análisis para detectar “patrones” a partir de los datos previamente organizados.

a) Método de emparejamiento:

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