14934930
Description
Mind Map by Belen Caero, updated more than 1 year ago
|
Created by Belen Caero
over 5 years ago
|
|
Selección de
la muestra
- La muestra
- ¿En una investigación siempre
tenemos una muestra?
- No siempre, en la mayoría de las
situaciones si realizamos una muestra,
solo cuando se realiza un censo
debemos incluir a toda la población o
universo. Ej.: Estudios motivacionales de
una empresa suele abarcar todos sus
empleados para evitar la discriminación.
- No siempre, en la mayoría de las
situaciones si realizamos una muestra,
solo cuando se realiza un censo
debemos incluir a toda la población o
universo. Ej.: Estudios motivacionales de
una empresa suele abarcar todos sus
empleados para evitar la discriminación.
- ¿Sobre que o
quienes se
recolectarán
datos?
- Las unidades de muestreo y universo del
estudio es algo que depende del
planteamiento del problema y los alcances de
la investigación, a continuación se nombrará
algunos errores comunes sobre determinación
de la muestra:
- No hay grupos de
comparación. Ej:
Discriminan a las mujeres
los anuncios de tv.
- La pregunta propone
investigar sobre actitudes
individuales, Anotar el n°
de conflictos simdicales.
Ej.: ¿Estan los obreros del
area metropolitana
satisfechos con su
trabajo?
- La pregunta propone
investigar sobre actitudes
individuales, Anotar el n°
de conflictos simdicales.
Ej.: ¿Estan los obreros del
area metropolitana
satisfechos con su
trabajo?
- No hay grupos de
comparación. Ej:
Discriminan a las mujeres
los anuncios de tv.
- Para seleccionar
una muestra
- 1° Hay que definir las unidades de
muestreo una vez elegida se delimita la
población
- 1° Hay que definir las unidades de
muestreo una vez elegida se delimita la
población
- Las unidades de muestreo y universo del
estudio es algo que depende del
planteamiento del problema y los alcances de
la investigación, a continuación se nombrará
algunos errores comunes sobre determinación
de la muestra:
- Concepto
- En el p. cuantitativo es un subgrupo del
universo o población del cual se recolectan
los datos y que deben ser representativos de
esta
- En el p. cuantitativo es un subgrupo del
universo o población del cual se recolectan
los datos y que deben ser representativos de
esta
- Esencia del muestreo
cuantitativo
- 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
- Mediante una
técnica adecuada
- * Características
*Hipótesis Con la
finalidad de construir
y/o probar teorías que
expliquen a la
población o fenómeno.
- Generalizar
- Seleccionar casos
representativos para la
generalización.
- Objetivo central
- ¿En una investigación siempre
tenemos una muestra?
- ¿Como se
delimita una
población?
- Población
o universo
- Conjunto de todos los
casos que concuerdan
con determinadas
especificaciones.
- Conjunto de todos los
casos que concuerdan
con determinadas
especificaciones.
- Una vez se determino
la unidad de muestreo
se procede a delimitar
la población del
estudio y sobre la cual
se pretende
generalizar los
resultados.
- una deficiencia usual es
hacer generalizaciones
temerarias que no
siempre representan a
toda la población por
eso es recomendable
establecer con claridad
las características de la
población con el fin de
delimitar los parametros
muestrales.
- Un estudio no será mejor
por tener una población
mas grande, la calidad de un
estudio depende de la
correcta delimitación con
base al planteamiento del
problema. Las poblaciones
deben situarse claramente
por sus características de
contenido, lugar y tiempo.
- Al seleccionar la muestra
debemos evitar 3 errores
que pueden presentarse:
- 1° Desestimar o no elegir
casos que deberían ser
parte de la muestra (
participantes que deberían
estar pero no fueron
seleccionados)
- 2° Incluir casos que no
deberían estar porque no
forman parte de la población
- 3° Seleccionar casos que son
verdaderamente inelegibles.
Ej: sondeo preferencias
electorales menores de
edad.
- 3° Seleccionar casos que son
verdaderamente inelegibles.
Ej: sondeo preferencias
electorales menores de
edad.
- 2° Incluir casos que no
deberían estar porque no
forman parte de la población
- 1° Desestimar o no elegir
casos que deberían ser
parte de la muestra (
participantes que deberían
estar pero no fueron
seleccionados)
- El 1° paso para evitar tales
errores es una adecuada
delimitación del universo.
Es importante establecer
criterios específicos.
- Al seleccionar la muestra
debemos evitar 3 errores
que pueden presentarse:
- Un estudio no será mejor
por tener una población
mas grande, la calidad de un
estudio depende de la
correcta delimitación con
base al planteamiento del
problema. Las poblaciones
deben situarse claramente
por sus características de
contenido, lugar y tiempo.
- una deficiencia usual es
hacer generalizaciones
temerarias que no
siempre representan a
toda la población por
eso es recomendable
establecer con claridad
las características de la
población con el fin de
delimitar los parametros
muestrales.
- Población
o universo
- ¿Como
seleccionar la
muestra?
- Pocas veces es posible medir a toda la población es por eso que
seleccionamos una muestra y con ella se pretende que sea un
reflejo fiel del conjunto de la población. Todas las muestras deben
ser representativas por lo que el uso de términos al azar y aleatorio
solo denota un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la
probabilidad y la selección de elementos o unidades, pero no aclara
el tipo de muestra ni el procedimiento de muestreo.
- Pocas veces es posible medir a toda la población es por eso que
seleccionamos una muestra y con ella se pretende que sea un
reflejo fiel del conjunto de la población. Todas las muestras deben
ser representativas por lo que el uso de términos al azar y aleatorio
solo denota un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la
probabilidad y la selección de elementos o unidades, pero no aclara
el tipo de muestra ni el procedimiento de muestreo.
- Tipos de
muestra
- Se categorizan en
2 grandes ramas
- Muestras probabilísticas
- Es un subgrupo de la población en el cual todos los
elementos 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 mecánica de las unidades de muestreo.
- Es un subgrupo de la población en el cual todos los
elementos 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 mecánica de las unidades de muestreo.
- Muestras no probabilísticas o dirigidas
- Subgrupo de la población en la que la elección de los
elementos no depende de la probabilidad, sino de las
características de la investigación o los propósitos del
investigador. Aqui el procedimiento no es mecánico
ni se basan en formulas de probabilidad.
- Subgrupo de la población en la que la elección de los
elementos no depende de la probabilidad, sino de las
características de la investigación o los propósitos del
investigador. Aqui el procedimiento no es mecánico
ni se basan en formulas de probabilidad.
- Muestras probabilísticas
- Calculo del tamaño
de la muestra
- Cuando se elabora una muestra probabilística uno
debe preguntarse dado que una población es de "x"
tamaño ¿cual es el menor n° de unidades muestrales?
La respuesta consiste en encontrar en una muestra
que sea representativa del universo con cierta
probabilidad de error (se pretende de minimizar) y
nivel de confianza (maximizar)), así como la
probabilidad.
- Cuando se elabora una muestra probabilística uno
debe preguntarse dado que una población es de "x"
tamaño ¿cual es el menor n° de unidades muestrales?
La respuesta consiste en encontrar en una muestra
que sea representativa del universo con cierta
probabilidad de error (se pretende de minimizar) y
nivel de confianza (maximizar)), así como la
probabilidad.
- Muestras
probabilísticas
estractificadas
- Son las muestras en las que la
población se divide en
segmentos y se selecciona
una muestra para cada
segmento, porque así lo
señala el planteamiento del
problema. Ej: Cristianos,
Católicos, Evangelicos, etc.
- La estratificación aumenta la
precisión de la muestra e implica
el uso deliberado de diferentes
tamaños de muestra para cada
estrato. a fin de lograr reducir la
varianza de cada unidad de la
media muestral.
- La estratificación aumenta la
precisión de la muestra e implica
el uso deliberado de diferentes
tamaños de muestra para cada
estrato. a fin de lograr reducir la
varianza de cada unidad de la
media muestral.
- Son las muestras en las que la
población se divide en
segmentos y se selecciona
una muestra para cada
segmento, porque así lo
señala el planteamiento del
problema. Ej: Cristianos,
Católicos, Evangelicos, etc.
- Muestreo
probabilístico
por racimos
- En este tipo de muestreo se reducen costos,
tiempo y energía al considerar que aveces las
unidades de muestra se encuentran
encerradas en determinados lugares físicos o
geográficos, a los que se denomina racimos.
Muestrear por racimos implica diferenciar
entre la unidad de analisis y la unidad
muestral. La primera indica quienes van a ser
medidos y la segunda se refiere al racimo por
el cual se logra acesso a la unidad de analisis.
- Este supone una selección en 2 o más etapas todas
con procedimientos probabilísticos. En la 1° se
seleccionan los racimos siguiendo los pasos ya
señalados de una muestra probabilística simple o
estractificada. En las fases siguientes dentro de los
racimos se eligen los casos que van a medirse.
- Este supone una selección en 2 o más etapas todas
con procedimientos probabilísticos. En la 1° se
seleccionan los racimos siguiendo los pasos ya
señalados de una muestra probabilística simple o
estractificada. En las fases siguientes dentro de los
racimos se eligen los casos que van a medirse.
- En este tipo de muestreo se reducen costos,
tiempo y energía al considerar que aveces las
unidades de muestra se encuentran
encerradas en determinados lugares físicos o
geográficos, a los que se denomina racimos.
Muestrear por racimos implica diferenciar
entre la unidad de analisis y la unidad
muestral. La primera indica quienes van a ser
medidos y la segunda se refiere al racimo por
el cual se logra acesso a la unidad de analisis.
- Se categorizan en
2 grandes ramas
- ¿Como se lleva acabo
el procedimiento de
selección de la
muestra?
- Los elementos muestrales
siempre se eligen
aleatoriamente para
asegurarnos que todos los
elementos tengan la misma
posibilidad de ser escogidos.
Se utilizan básciamente 3
procesos de selección:
- * Tómbola: Consiste en
enumerar todos los elementos
muestrales de la población del
uno al x numero. Despues se
hacen papeles de cada
elemento se revuelven en una
y se van sacando x numero de
fichas y estos conformaran la
muestra.
- * Numeros
aleatorios:
(random
numbers) en red
virtual mas info.
- * STATS: Una excelente
alternativa para generar
numeros aleatorios se
encuentra en el programa
stats que contiene un
subprograma para ello.
- * Selección sistematica de elementos
muestrales: Es muy útil e implica
elegir dentro de la población N un
numero x de elementos a partir de un
intervalo K. Este es un intervalo que
se determina por el tamaño de la
población y el tamaño de la muestra.
- *Listado y otros marco muestrales: Marco muestral
es un marco de referencia que nos permite
identificar físicamente los elementos de la
población, así como la poisibilidad de enumerarlos
y seleccionar las unidades muestrales. Los listados
existentes de una población son variados: guias
telefónicas, directorios especializados, etc.
- *Mapas: Son muy utiles como marco de
referencia en muestras de racimos.
- Tamaño optimo
de una muestra
- Requieren 2
procedimientos básicos :
1)La determinación del
tamaño de la muestra y 2)
la selección aleatoria de
los elementos muestrales.
- Requieren 2
procedimientos básicos :
1)La determinación del
tamaño de la muestra y 2)
la selección aleatoria de
los elementos muestrales.
- El tamaño de una muestra depende
tambien del número de subgrupos que
nos interesan en una población. En esta
ultima instancia se reduce las muestras
ya que casi siempre sepresenta una
gran fraccion de la población total.
- Tamaño optimo
de una muestra
- *Mapas: Son muy utiles como marco de
referencia en muestras de racimos.
- *Listado y otros marco muestrales: Marco muestral
es un marco de referencia que nos permite
identificar físicamente los elementos de la
población, así como la poisibilidad de enumerarlos
y seleccionar las unidades muestrales. Los listados
existentes de una población son variados: guias
telefónicas, directorios especializados, etc.
- * STATS: Una excelente
alternativa para generar
numeros aleatorios se
encuentra en el programa
stats que contiene un
subprograma para ello.
- * Numeros
aleatorios:
(random
numbers) en red
virtual mas info.
- * Tómbola: Consiste en
enumerar todos los elementos
muestrales de la población del
uno al x numero. Despues se
hacen papeles de cada
elemento se revuelven en una
y se van sacando x numero de
fichas y estos conformaran la
muestra.
- Teorema central del
límite señala que una
muestra de más de
100 casos será una
muestra con una
distribución normal
en sus características,
lo cual sirve para el
proposito de hacer
estadística
inferencial.
- Los elementos muestrales
siempre se eligen
aleatoriamente para
asegurarnos que todos los
elementos tengan la misma
posibilidad de ser escogidos.
Se utilizan básciamente 3
procesos de selección:
- ¿Como y cuales son
las muestras no
probabilísticas?
- Las muestras no
probabilísticas tambien
llamadas muestras
dirigidas suponen un
procedimiento de
selección orientado para
las características de la
investigación, más que
por un criterio estadístico
de generalización.
- Seleccionan a individuos o casos tipicos sin intentar que sean estadísticamente
representativos de una población determinada. La ventaja de una muestra no
probabilística es que tiene un valor limitado a la muestra en sí, más no en la
población. Es decir los datos no pueden generalizarse a esta. En las muestras de
este tipo la eleccion de los casos con ciertas características especificadas
previamente en el planteamiento del problema.
- En el enfoque cualitativo
al no interesar tanto la
probabilidad de
generalizar resultados
las muestras no
probabilisticas son de
gran valor pues logran
obtener los casos que
interesan al investigador
y que llegan a ofrecer
una gran riqueza para la
recoleccion y analisis de
datos.
- Entre las
desventajas
tenemos: 1° Al no
ser probabilisticas
no es posible
calcular con
precision el error
estandar es decir
no podemos
determinar con
que nival de
confianza
hacemos una
estimación.
- En las muestras no
probabilisticas la
elección de los
casos no depende
de que todos
tengan la misma
posibilidad sino de
la decision del
investigador.
- Seleccionan a individuos o casos tipicos sin intentar que sean estadísticamente
representativos de una población determinada. La ventaja de una muestra no
probabilística es que tiene un valor limitado a la muestra en sí, más no en la
población. Es decir los datos no pueden generalizarse a esta. En las muestras de
este tipo la eleccion de los casos con ciertas características especificadas
previamente en el planteamiento del problema.
- Muestreo al azar
por marcado
telefonico
- Es una tecnica que los investigadores utilizan para
seleccionar muestras telefonicas. Involucra identificar
areas geograficas, para ser muestreadas al azar y sus
correpondientes numeros telefonicos.
- Es una tecnica que los investigadores utilizan para
seleccionar muestras telefonicas. Involucra identificar
areas geograficas, para ser muestreadas al azar y sus
correpondientes numeros telefonicos.
- Las muestras no
probabilísticas tambien
llamadas muestras
dirigidas suponen un
procedimiento de
selección orientado para
las características de la
investigación, más que
por un criterio estadístico
de generalización.
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