Download
1 / 9
E N D
1. Selección de la muestra Capítulo 8 (Hernández, Fernández-Collado & Baptista, 2006)
2. Unidad de análisis Es el qué o el sobre qué se va a recoger los datos.
Se le denomina también caso o elemento (personas, organizaciones, comunidades, situaciones, eventos, etc.).
Dependen del planteamiento del problema y del alcance del estudio.
3. ¿Cómo se delimita una población? Población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones (Selltiz et al., 1980).
Debe elegirse a los que cumplen la especificación, no se debe incluir a los que no la cumplen o a los inelegibles.
La delimitación depende de los objetivos del estudio, lo importante es establecerlos de manera específica.
Toda investigación debe asegurar transparencia, posibilidad de ser criticada y replicada, por lo tanto debe estar clara la referencia a la población estudiada.
4. Muestra Subgrupo de la población de interés (sobre el cual se recolectaran los datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión).Debe ser representativo de la población.
Subconjunto de elementos que pertenecen a un conjunto específico (Población).
Se pretende que los resultados encontrados en la muestra logren generalizarse o extrapolarse a la población (en el sentido de validez externa).
Debe ser estadísticamente representativa.
5. Tipos de muestra No probabilística:
Subgrupo de la población en el que la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra.
Se obtiene dependiendo del proceso de toma de dediciones de una persona o de un grupo de personas y obedece a criterios específicos de la investigación.
Probabilística:
Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
Se obtiene definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria de las unidades de análisis.
Se usa cuando los resultados del estudio se pretenden generalizar al total de la población.
6. Requisitos para una muestra probabilística Determinar el tamaño de la muestra.
Mediante fórmulas
Mediante programas
Seleccionar los elementos muestrales en forma aleatoria.
Tener listado o marco muestral
Proceder con tómbola o uso de números aleatorios
7. Tipos de muestra probabilística Simple: todos los casos de la población/universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionados
Ej: 430 estudiantes de I a VIII semestre en la facultad de psicología (Población/Universo)
Error aceptable 10%
Nivel de confianza 90%
Tamaño de la muestra = 59
Estratificada: subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento
Ej: 1er semestre 68 68/430= 0.158 0.158X59 = 9
2do semestre 65 65/430 = 0.151 0.151X59 = 9
3er semestre 51 51/430 = 0.119 0.119X59 = 7
4to semestre 62 62/430 = 0.144 0.144X59 = 8
5to semestre 52 52/430 = 0.121 0.121X59 = 7
6to semestre 49 49/430 = 0.114 0.114X59 = 7
7mo semestre 41 41/430 = 0.095 0.095X59 = 6
8vo semestre 42 42/430 = 0.098 0.098X59 = 6
Total = 430
8. Tipos de muestra probabilística Por racimos/conglomerados/clusters: subgrupo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos
No se muestrean individuos
Se muestrean racimos de individuos (ej: Departamentos, municipios, universidades etc.)
9. Muestra no probabilística/dirigida La elección de sujetos u objetos de estudio depende del criterio del investigador.
Se seleccionan sujetos o casos “típicos”.
No se puede calcular error estándar.
No se puede generalizar a la población.
No exige representatividad, sino una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características especificadas en el planteamiento del problema. ee
