CAPITULO 8

CAPITULO 8

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

MUESTRA

Subgrupo del universo o

población del cual se recolectan los datos y que debe ser representativo del mismo.

Se utiliza por

economía de tiempo y recursos

IMPLICA

definir la

unidad de muestreo

y de análisis

Delimitar

la población para

generalizar resultados y

establecer parámetros

TIPOS

PROBABILISTICA

NO PROBABILISTICA O DIRIGIDA

Subgrupo de la población en el que todos los elementos tienen la misma

posibilidad de ser elegidos.

SE DEBEN DEFINIR LAS CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN Y EL TAMAÑO DE LA MUESTRA

UNIDADES O TAMAÑOS MUESTRALES POR MEDIO DE :

TIPOS

LISTADO O MARCO MUESTRAL

PROCEDIMIENTOS

Es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar las unidades muestrales.

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.

TÓMBOLA: Muy simple pero muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales de la población, del uno al número N. Después se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento, se revuelven en una caja y se van sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la muestra.

NÚMEROS ALEATORIOS: Éste es el procedimiento que se encuentra en el centro de recursos en línea: Documento 1 “Cálculo de muestra”.

Una excelente alternativa para generar números aleatorios se encuentra en el programa STATS, que contiene un subprograma para ello (Random Number Generator) y evita el uso de la tabla de números aleatorios. Es hasta ahora la mejor forma que hemos encontrado para hacerlo.

SELECCIÓN SISTEMÁTICA DE ELEMENTOS MUESTRALES: Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. Este último (K ) es un intervalo que se determina por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. Así, tenemos que K = N/n, en donde K = un intervalo de selección sistemática, N = la población y n = la muestra.

Muestra probabilística estratificada: Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.

Muestra aleatoria simple: Una excelente alternativa para generar números aleatorios se encuentra en el programa STATS, que contiene un subprograma para ello (Random Number Generator) y evita el uso de la tabla de números aleatorios. Es hasta ahora la mejor forma que hemos encontrado para hacerlo.

Muestra probabilística por racimos: Muestreo en el que las unidades se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos.

Las muestras no probabilísticas: suponen un procedimiento

de selección orientado por las características de la investigación, más que por un criterio estadístico de generalización.seleccionan

individuos o casos “típicos” sin intentar que sean estadísticamente representativos de una población determinada..