Fase 7 Y 8 Del Proceso Cuantitativo Y Cualitativo

FASE 8: Selección de la muestra.

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Muestra:(es un subgrupo de la población)

•se utiliza por economía de tiempos y recursos.

•implica definir la unidad de análisis.

•requiere delimitar la población para generalizar resultados y establecer parámetros.

¿En una investigación siempre tenemos una muestra?

No siempre, solo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los casos (personas, animales, plantas, objetos) del universo o de la población.

Lo primero: ¿sobre que o quienes se recolectaran datos?

Aquí el interés se centra en los participantes, sucesos o comunidades de estudio, 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 mas factible seria 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 solo del objetivo de la investigación, sino del diseño de la misma.

Quienes van hacer medidos: errores y soluciones

Pregunta de investigación

¿Como es la comunicación que tienen con sus médicos los pacientes de enfisema pulmonar en fase terminal?

Unidad de análisis erróneos

Pacientes de enfisema pulmonar en estado terminal.

Error: la comunicación es un proceso entre dos actores: médicos y pacientes.

Unidad de análisis correcta

Pacientes de enfisema pulmonar en estado terminal y sus médicos.

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.).

Para el proceso cuantitativo la muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectaran datos, y que tienen que definirse o delimitarse de antemano con precisión, este deberá ser representativo de dicha población.

La esencia del muestreo cuantitativo podría esquematizarse de la siguiente manera.

Objetivo central:

Seleccionar casos representativos para la generalización.

Generalizar:

◦Características

◦hipótesis

Con la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o fenómeno.

Mediante una técnica adecuada

¿Como se delimita una población?

Una vez que se ha definido cual será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va hacer estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados.

Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación es 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 la características de la población, con la finalidad de delimitar cuales serán los parámetros muestrales.

La delimitación de las características de la población no solo depende de los objetivos de la investigación, sino de otras razones practicas. Un estudio no será mejor por tener una población mas grande; la calidad de un trabajo investigativo escriba en delimitar claramente la población con base en el planteamiento del problema.

Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, de lugar y de tiempo.

¿Cómo seleccionar la muestra?

Hasta este momento hemos visto que se debe definir cual será la unidad de análisis y cuales son las características de la población.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población.

Tipo de muestras

Muestra probabilística

Subgrupo de la población en el que todos los elementos de esta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

Muestra no probabilística o dirigida

Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no dependen de la probabilidad sino de las características de la investigación

¿COMO SE SELECCIONA UNA MUESTRA PROBABILISTICA?

La elección entre la muestra probabilística y la no probabilística se determina con base en el planteamiento del problema, la hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones. Se dice que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo el tamaño del error en nuestras predicciones, al que se le llama error estándar.

Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos:

1._Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población

2._Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

MUESTRA PROBABILISTICA ESTRATIFICADA

Es un muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.

En ciertas investigaciones, hay casos en los que a los investigadores les interesa grupos que constituyen minorías de la población o universo y entonces si la muestra es aleatoria simple, resultara muy difícil determinar que elementos o casos de tales grupos serán seleccionados.

EJEMPLO: Imaginemos que nos interesan personas de todas las religiones para contrastar ciertos datos, pero en la ciudad donde se efectuara el estudio la mayoría es predominantemente católica .Con mas, es casi seguro que no elijamos individuos de diversas religiones o solo unos cuantos. No podríamos efectuar las comparaciones. Quizá tengamos 300 católicos y 2 o 3 de otras religiones .Entonces es cuando preferimos obtener una muestra probabilística estratificada.

MUESTREO PROBABILISTICO POR RACIMOS.

Muestreo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos.

En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral.

El muestreo por racimos supone una selección en dos o más etapas, todas con procedimientos probabilísticos. En la primera, se seleccionan los racimos, en la fase subsecuente y dentro de estos racimos, se seleccionan los casos que van a medirse.

¿COMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA?

Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido.

Se utilizan básicamente tres procesos de selección:

TOMBOLA: Consiste en numerar todos los elementos muestrales de la población, del uno al numero N. Después se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento, se revuelven en una caja y se van sacando n números de ficha, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformaran la muestra.

NUMEROS RANDOM O NUMEROS ALEATORIOS: Un número aleatorio es un resultado de una variable al azar especificada por una función de distribución. Cuando no se especifica ninguna distribución, se presupone que se utiliza la distribución uniforme continua en el intervalo .

En los ordenadores personales es fácil simular la generación de números aleatorios, mediante mecanismos de generación de números seudoaleatorios, que, sin ser aleatorios (siguen una fórmula), lo aparentan. (Ran#)

STATS: El programa nos pide que le indiquemos ¿Cuántos números aleatorios? (requerimos), entonces tecleamos el tamaño de muestra; en el CD elegimos la opción: “establecer limite superior e inferior “y nos solicita que establezcamos el limite inferior (que siempre será uno, el primer caso de la población, pues la muestra se extrae de esta) y el limite superior (el ultimo numero de la población, que es el tamaño de la población. Y tecleamos “calcular” y nos genera automáticamente los números. Vemos contra nuestro listado a quien o a que corresponde cada número y estos números son los casos que pasarían a integrar la muestra.

SELECCIÓN SISTEMATICA DE ELEMENTOS MUESTRALES

Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un numero n de elementos a partir de un intervalo Este ultimo (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. De manera que tenemos que K =N/n.

K=N/n

K=Un intervalo de selección sistemática

N=La población

n= la muestra

LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES.

El marco muestral 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.

Es algo esencial que precede a la selección de una muestra, normalmente se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los casos de la población.

Los listados existentes sobre una población son variados y en todo caso hay que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relación con el problema a investigar

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