Es la parte de la población que se
selecciona, de la cual realmente se
obtiene la información para el
desarrollo del estudio y sobre la cual se
efectuaran la medición y la observación
de las variables objeto de estudio.
TENER REPRESENTATIVIDAD
Todos los elementos deben representar las
mismas cualidades y características del universo
SER SUFICIENTE
La cantidad de elentos seleccionados deben
tener la validez necesaria de acuerdo al
tamaño de la muestra.
MUESTREO
proceso de extracción de una
muestra a partir de la población
PROBABILISTICO
Es aquel en el cual todos los
elementos tienen la misma
posibilidad de ser elegidos.
ALEATORIO SIMPLE:
En los que los elementos
son seleccionados al azar
ESTRATIFICADO
Se utiliza cuando el universo
es demasiado heterógeneo,
se requiere primero formar
grupos homogéneos antes de
seleccionar al azar
POR ÁREAS O POLITÁPICO
Se debe seguir una gran
diversidad de etapas de
selección antes de llegar a
la muestra
SISTEMÁTICO
Se utiliza cuando la población es muy
grande, entonces el universo se clasifica
en zonas., antes de seleccionar al azar.
NO PROBABILÍSTICO
la muestra se obtiene
atendiendo al criterio o
criterios del investigador o
bien por razones de
economía, comodidad, etc
INTENCIONAL O SELECTIVO
Aquel que en base de
las necesidades y
posibilidades del
investigador es elegido
por él directamente
POR CUOTAS
Aquél que es necesario primero
hacer una clasificación antes que el
investigador selecciones su muestra
en forma intencional.
ACCIDENTAL O CASUAL
se caracteriza por utilizar las
muestras que tiene a su alcance, no
responden a una planificación previa
en cuanto a los sujetos a elegir
VENTAJAS
ahorro de tiempo en
la realización de la
investigación
reducción de costos y la
posibilidad de mayor
profundidad y exactitud en
los resultados
INCONVENIENTES
dificultad de
utilización de la
técnica de muestreo
una muestra mal
seleccionada o sesgada
distorsiona los
resultados
limitaciones propias del tipo de
muestreo y tener que extraer una
muestra de poblaciones que poseen
pocos individuos con la característica
que hay que estudiar
tamaño de la muestra
representativa
Muestreo aleatorio simple
Si se conoce el tamaño
de la población
N = tamaño de la población n = tamaño necesario de la muestra
Z = margen de confiabilidad o número de unidades de desviación
estándar en la distribución normal que producirá un nivel
deseado de confianza S = desviación estándar de la población
conocida o estimada a partir de anteriores estudios o de una
prueba piloto. E = error o diferencia máxima entre la media
muestral y la media de la población que se está dispuesto a
aceptar con un nivel de confianza que se ha definido
Si no se conoce el tamaño de la población
n = tamaño necesario de la muestra
Z = margen de confiabilidad o
número de unidades de desviación
estándar en la distribución normal
que producirá un nivel deseado de
confianza S = desviación estándar de
la población conocida o estimada a
partir de anteriores estudios o de
una prueba piloto. E = error o
diferencia máxima entre la media
muestral y la media de la población
que se está dispuesto a aceptar con
un nivel de confianza que se ha
definido.
Muestreo proporcional
n = tamaño necesario de la muestra
Z = margen de confiabilidad P =
probabilidad de que el evento ocurra
Q = probabilidad de que el evento no
ocurra E = error de estimación N =
tamaño de la población
Muestreo estratificado
n = tamaño total de la muestra
nA = tamaño óptimo de la
muestra que se extrae del
estrato A NA = número de
elementos en el estrato A SA =
desviación estándar de los
elementos del estrato A. NB =
número de elementos en el
estrato B SB = desviación
estándar de los elementos del
estrato B. NC = número de
elementos en el estrato C SC =
desviación estándar de los
elementos del estrato C
POBLACIÓN
conjunto para el cual serán válidas las
conclusiones que se obtengan: a los elementos
o unidades (personas, instituciones o cosas) a
las cuales se refiere la investigación.