Conceptos Básicos de Muestreo

Conceptos Básicos de Muestreo

1. Concepto de Población

   • La población, o en términos más precisos población objetivo, es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Ésta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio.
     • Muestreo Probalilístico o Aleatorio:
       • Muestreo al azar simple:
         • Muestreo al azar sistemático:
           • Muestreo estratificado:
             • Muestreo por cuotas:
               • se basa en la elección de los elementos en función de ciertas características de la población, de modo tal que se conformen grupos o cuotas correspondientes con cada característica, procurando respetar las proporciones en que se encuentran en la población.
             • consiste en dividir la población en subconjuntos cuyos elementos posean características comunes, es decir, estratos homogéneos en su interior. Posteriormente se hace la escogencia al azar en cada estrato.
           • se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.
         • procedimiento en el cual todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero 0) y de uno (1).
       • es un proceso en el que se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar la muestra.

2. Población finita:

   • Población infinita:
     • Población accesible:
       • también denominada población muestreada, 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 (Ary y otros, 1989).
     • es aquella en la que se desconoce el total de elementos que la conforman, por cuanto no existe un registro documental de éstos debido a que su elaboración sería prácticamente imposible.
   • agrupación en la que se conoce la cantidad de unidades que la integran. Además, existe un registro documental de dichas unidades.

3. Concepto de muestra y tipos de muestreo

   • Cuando por diversas razones resulta imposible abarcar la totalidad de los elementos que conforman la población accesible, se recurre a la selección de una muestra.
     • La muestra es un subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible
       • En este sentido, una muestra representativa es aquella que por su tamaño y características similares a las del conjunto, permite hacer inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un margen de error conocido.
         • Muestreo por conglomerados:
           • Muestreo no probabilístico:
             • Muestreo casual o accidental:
               • Muestreo intencional u opinático:
                 • Criterios para estimar el tamaño de la muestra
                   • Básicamente se identifican criterios estadísticos, los vinculados con las capacidades del investigador y los expuestos en la literatura especializada.
                 • en este caso los elementos son escogidos con base en criterios o juicios preestablecidos por el investigador.
               • es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.
             • es un procedimiento de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra.
           • parte de la división del universo en unidades menores denominadas conglomerados. Más tarde se determinan los que serán objeto de investigación o donde se realizará la selección.

4. Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra

   • 7.3.2.1. Cuando el tamaño de la población es conocido (población finita) N . Z2 C . S2 N . e2 + Z2 C . S2 n 7.3.2.2. Cuando el tamaño de la población es desconocido (población infinita) Z2 C . S2 e2 n

5. n = Tamaño de la muestra. N= Total de elementos que integran la población. Z2 C=Zeta crítico: valor determinado por el nivel de confianza adoptado, elevado al cuadrado. Para un grado de confianza de 95% el coeficiente es igual a 2, entonces el valor de zeta crítico es igual a 22= 4 . Para un nivel de confianza del 99% el coeficiente es igual a 3, y zeta crítico es igual a 32 = 9 . S= Desviación típica o desviación estándar: medida de dispersión de los datos obtenidos con respecto a la media. e= Error muestral: falla que se produce al extraer la muestra de la población. Generalmente, oscila entre 1% y 5%. p= Proporción de elementos que presentan una determinada característica a ser investigada. Una proporción es la relación de una cantidad con respecto a otra mayor. Por ejemplo, en un grupo de 100 estudiantes hay 75 mujeres y 25 hombres. La fórmula es p = A/N. Entonces la proporción de mujeres es 75/100 = 0,75 y la proporción de hombres es 25/100 = 0,25. q= Proporción de elementos que n