UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN“ENRIQUE GUZMÁN Y VALLE” CURSO SEMINARIO DE INVESTIGACION II POBLACION, MUESTRA y TECNICAS DE MUESTREO DRA. IRMA REYES BLACIDO POBLACION Y MUESTRA Población (N) conjunto de sujetos u objetos que tengan alguna característica común observable o también a las características medibles” (Dixon W y Massey F.). ¿Quiénes son los sujetos u objetos que van a ser medidos?, la respuesta dependerá de la precisión con que se planteo el problema y el señalamiento de los objetivos de la investigación. En seguida habrá que delimitar la población definiéndola en torno a sus características de contenido, lugar y en el tiempo. Solamente cuando se haya respondido con precisión en función del problema y objetivos de la investigación, será viable delimitar a la población. POBLACION Y MUESTRA Población. Es el conjunto de todas las unidades elementales que tienen una o varias características en común. Dependiendo del número de elementos que lo conforman, una población puede ser finita o infinita. Ejemplos: • El conjunto de familias del distrito de San Borja. • El conjunto de truchas de criadero de Ingenio. • El conjunto de estudiantes de la Universidad César Vallejo. ¿CÓMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN? Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así , una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Seltiz et al.,1980). Límites de población Todos los niños del área metropolitana de la ciudad de Lima, que cursen 4º, 5º y 6º de primaria en escuelas privadas y públicas del turno matutino. POBLACON Y MUESTRA Muestra (n) Se define como cualquier subconjunto de una población. La muestra permite mejorar la calidad de la observación y disminuir el valor del “factor tiempo - costo”. El investigador estará en condiciones de fijar por anticipado los márgenes de error permitido y calcular por lo tanto la precisión de sus estimaciones. POBLACION Y MUESTRA La muestra es el subgrupo de la población que se selecciona a través de alguna técnica de muestreo y que debe ser representativa de aquélla. Para que una muestra sea representativa debe cumplir con las siguientes condiciones: debe haber sido obtenida al azar y su tamaño debe ser óptima. POBLACON Y MUESTRA El concepto muestra se da según el enfoque de estudio: desde el enfoque cuantitativa, el primer paso para seleccionar la muestra es establecer ¿ quiénes son las unidades de análisis?, de lugar ¿Dónde están ubicadas? Y del tiempo ¿en qué momento?, la muestra es seleccionada a través de alguna técnica de muestreo y que debe ser representativa de la población, las conclusiones de la investigación a partir de la muestra podrán generalizarse a la población. POBLACION Y MUESTRA Para el enfoque cualitativo, la muestra es una unidad de análisis o un grupo de personas, contextos, eventos o sucesos sobre la cual se recolectan datos sin que necesariamente sea representativa de la población que se estudia. Las investigaciones cualitativas tienen un enfoque ideográfico (ponen en énfasis en lo particular e individual), por lo que les interesa mucho más trabajar con muestras que aporten datos relevantes y de calidad para generar conocimiento desde una perspectiva inductiva. Conjunto de elementos que se toma de una población, con fines de análisis y estudio con la probabilidad de que sean validas para toda la población POBLACION Conjunto de todos los elementos, unidades, objetos, fenómenos o MUESTRA situaciones involucradas en la investigación o estudio a realizarse POBLACIÓN Y MUESTRA ¿Enuna investigación siempre tenemos una muestra? No siempre, pero en la mayoría de las situaciones sí realizamos el estudio en una muestra. Sólo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los sujetos o casos (personas, animales, plantas , objetos) del universo o la población. Las muestras se utilizan por economía de tiempo y recursos. ¿SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE RECOLECTARÁN DATOS? Aquí el interés se centra en “qué o quiénes”, es decir ,en los sujetos, objetos, sucesos o comunidades de estudio (las unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación. Así, si el objetivo es describir el uso que hacen los niños de la televisión: sería interrogar a los niños y entrevistar a los padres de los niños y si el objetivo describir la relación niño televisión: serían los niños que respondieran sobre sus conductas y percepciones relacionados a la TV. SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE RECOLECTARÁN DATOS? Por lo tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (personas, organizaciones, comunidades, situaciones, etc.). El sobre qué o quiénes se van a recolectar datos depende del planteamiento del problema y de los alcances del estudio. ¿QUIÉNES VAN SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿Discriminan a las mujeres en los anuncios de la televisión ? Unidad de análisis: Mujeres y hombres que aparecen en los anuncios de televisión, para comparar si ambos son presentados con la misma frecuencia e igualdad de papeles desempeñados y atributos. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿Están los trabajadores administrativos de la EPG. UNE satisfechos con su trabajo? Unidad de análisis: Muestra de los trabajadores administrativos que trabajan en la EPG. UNE. Cada uno de los cuales contestará a las preguntas de un cuestionario sobre satisfacción laboral. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿Hay problemas de comunicación entre padres e hijos? Unidad de análisis: Grupo de padres e hijos, a ambas partes se les aplicará el cuestionario. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿Qué sentimientos suelen acompañar a las personas que han perdido recientemente a su cónyuge en un accidente automovilístico? Unidad de análisis: Hombres y mujeres que hayan perdido a su pareja en un accidente automovilístico en un período de seis meses o menor. ¿QUIÉNES VAN SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿Cómo es la comunicación que tienen con sus médicos los pacientes que tienen cáncer pulmonar en fase terminal? Unidad de análisis: Pacientes con cáncer pulmonar en su estado terminal y sus médicos. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿Qué relación existe entre el clima organizacional y el desempeño docente en las aulas de clases? Unidad de análisis: Los docentes, y los alumnos. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS? Pregunta de investigación: ¿En qué grado se aplica el modelo constructivista en las escuelas del distrito SJL? Unidad de análisis: Modelos curriculares de las escuelas del distrito SJL ( análisis de la documentación disponible), directores y maestros de las escuelas (entrevistas), y eventos de enseñanza – aprendizaje( observación de clases y tareas en cada escuela). Muestreo Consiste en seleccionar entre las posibles muestras de tamaño “n” de la población “N”, una muestra que sea útil al investigador. Para seleccionar una muestra, debe definirse la “unidad de análisis”, es decir, el “quienes van a ser medidos” Características de la muestra REPRESENTATIVIDAD.- En investigación una “muestra representativa” significa que la muestra tiene aproximadamente las características de la población, relevantes para la investigación de que se trate. CONFIABILIDAD.- debe ser confiable los datos, para ello se realizan las pruebas estadísticas. Clasificación de los métodos de muestreo Muestreo probabilístico Muestreo no probabilístico Para una muestra probabilística necesitamos principalmente dos cosas: Determinar el tamaño de la muestra Seleccionar los elementos muestrales Muestreo Probabilístico En este muestreo todo elemento o unidad de análisis tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Permiten estimar parámetros y contrastar hipótesis, con un margen mínimo de error. Marco muestral Se requiere de un marco muestral apropiado o listado de los elementos de la población a partir de la cual se seleccionaran los elementos muestrales. Debe ser una lista completa, su exactitud y cobertura tiene relación con el problema a investigar, a la población que va a medirse ya que esto influye en la selección de la muestra. Tipos de muestreo probabilístico Muestreo Aleatorio Simple Muestreo Aleatorio Estratificado Muestreo por Conglomerado o por racimo Muestreo aleatorio simple Donde cada elemento de la población tiene la misma oportunidad de estar incluido en la muestra. Pasos para elegir la muestra: Delimitar la unidad de análisis Listado de la población Determinar el tamaño de la muestra (n) Seleccionar los elementos de la población Identificar los elementos a investigar. Elección de la muestra Se puede utilizar la tabla de números aleatorios. Para conocer el tamaño de la muestra se puede emplear la fórmula de Arkin y Colton: N N= Tamaño de la población n n= tamaño de la muestra ( N 1) k 1 2 K2= error muestral Elección de la muestra Analizar en qué medida los anuncios radiofónicos transmitidos utilizan en su contenido un lenguaje procaz, durante la campaña electoral. Hallar la muestra: Población: anuncios transmitidos por las estaciones radiofónicas.20,000. segundo establecer error muestral y el nivel de confianza de (1 o 5% en caso de error, expresado en proporción como 0.01 o 0.05, 95 y 99% nivel de confianza) vale decir tener una muestra representativa de la población con 95 o 99% de probabilidades a nuestro favor, en contra, con 5 o 1% Elección de la muestra Problema de investigación: analizar la motivación que tienen los empleados de la cadena de restaurantes las canastas. N= 400 empleados (cocineros, ayudantes, meseros etc.). Tamaño de la muestra: con un error de 0.05(5%) y un nivel de confianza de 95% Cálculo de la muestra Tamaño de población finita k= constante que depende del nivel de confianza e= error muestral p= proporción de que el evento ocurra en un 50% o 0.5 q= proporción de que el evento n ocurra en un 50% o 0.5 n= tamaño de la muestra Los valores k más utilizados y sus niveles de confianza son: k 1,15 1,28 1,44 1,65 1,96 2 2,58 95,5 Nivel de confianza 75% 80% 85% 90% 95% 99% % Muestreo Aleatorio Estratificado Cuando una población posee subgrupos o estratos que pueden representar diferencias en las características que son sometidos a estudio. Subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. Cuando el interés del investigador es comparar resultados entre grupos. Ejemplo, efectuar comparaciones por género (H, M), diversas religiones, nivel de estudios. Tipos de muestreo estratificado Proporcional: se trata de dividir la muestra en partes proporcionales a la población de cada estrato Se usa para estimaciones de parámetros a partir de muestras representativas y para poner a prueba hipótesis de generalización y evaluarlas. Tipos de muestreo estratificado Etapas del muestreo estratificado proporcional: Delimitación de la población a investigar “N” Determinación del tamaño de la muestra “n” Determinación de los estratos o categorías Afijación proporcional de los elementos del estrato Selección de los elementos por cada estrato (procedimiento aleatorio simple o sistemático). Identificación de los elementos muestreados. Tipos de muestreo estratificado No proporcional: se distribuye la muestra en partes iguales entre los diferentes estratos. Procedimiento: Delimitación de la población a determinar “N” Determinación del tamaño muestral “n” Determinación de los estratos o categorías Afijación de los elementos por estrato Selección de los elementos para cada estrato, por aleatorio simple o sistemático. Identificación de los elementos muestreados. Ejemplo de muestreo estratificado Si deseamos evaluar las opiniones con respecto a un tema político, lo mas conveniente será dividir a la población de acuerdo a algunas variables que se consideran puedan influir en los resultados . Así podemos tener en cuenta para estas divisiones: la edad, la ocupación, la zona residencial, etc. Muestreo por conglomerado o racimo Una población está compuesta por un conjunto de grupos y tiene más de una unidad de análisis. Por tanto hay que diferenciar entre unidad de análisis y unidad de muestreo (quienes serán medidos) En este tipo de muestreo hay una selección en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticas. En la 1ra selección: los racimos escuelas, organizaciones, salones de clase. En la 2da y dentro de los racimos, a los sujetos que van a ser medidos, es decir a la unidad de análisis. Ejemplo de conglomerado o racimos UNIDAD DE POSIBLES RACIMOS ANALISIS Adolescentes Academias Obreros Industrias Amas de casa Mercados Niños Colegios Personajes de Programas de televisión televisión Ejemplo de muestreo por conglomerado o racimo Si el distrito Electoral fuera Lima dividiríamos esta ciudad en zonas geográficas, utilizando mapas, de tal manera que cada zona incluya todos los estratos sociales. Cada zona a su vez debe estar subdividida en parcelas o manzanas, generalmente llamadas racimos, Se selecciona aleatoriamente cierto numero de racimos . Aquí la unidad muestral esta constituida por una casa perteneciente a cada una de las manzanas y la información sobre la intención de voto se obtendrá de cada sufragante elegido de la unidad muestral establecida (una casa) Muestreo por conglomerado o racimo Etapaspara realizar el muestreo por conglomerado o racimos: Delimitar la población y las unidades de análisis. Determinar los racimos o conglomerados y hacer su listado. Determinar el tamaño de la muestra Seleccionar aleatoriamente los racimos (igual al tamaño de la muestra) Identificar los elementos y aplicar los instrumentos Muestra no probabilística La elección de sujetos u objetos de estudio depende del criterio del investigador. La elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características del investigador o del que hace la muestra. Llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal y un poco arbitrario. Se utilizan en investigaciones cuantitativa y cualitativas. Tipos de muestra no probabilística Muestra de Sujetos Voluntarios. Muestra de Expertos Muestra de los Sujetos -Tipo Muestra por cuotas Muestra de sujetos voluntarios Este tipo de muestra se usa en estudios de laboratorio donde se procura que los sujetos sean homogéneos en variables tales como: edad, sexo, inteligencia, de manera que los resultados o efectos no obedezcan a diferencias individuales, sino a condiciones a las que fueron sometidos. Muestra de expertos En un estudio sobre el perfil de la mujer periodista en Perú se recurrió a una muestra n=227 mujeres periodistas; pues se considera que eran los sujetos idóneos para hablar de contratación, sueldos y desempeño de las mujeres periodistas Muestra de los sujetos tipo Este tipo de muestra se utiliza en estudios exploratorios y en investigaciones de tipo cualitativo donde el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la información, no la cantidad, ni la estandarización Muestra por cuotas También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Se utiliza mucho en estudios de opinión y de mercadotecnia Muestra por cuotas En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. Ej: 200 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Breña. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión. Muestreo intencional Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. Bola de nieve Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo, se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc. Causal o incidental Se trata de un proceso en que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente es el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Muestreo discrecional A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio. Ej: muestreo por juicios; cajeros de un banco o un supermercado; etc. UN CUADRO ESTADÍSTICO FORMAL Un cuadro estadístico está integrado por 3 elementos básicos: Título. Cabezal o encabezamiento de columna. Nota al pie. CONCLUSIÓN El muestreo es la técnica que permite seleccionar adecuadamente la muestra de un universo definido. Es importante que la muestra sea representativa del universo. Hay 2 tipos de muestreo, el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico. En el muestreo probabilístico todo elemento o unidad de análisis tienen la misma probabilidad de ser elegidos y permiten estimar parámetros y contrastar hipótesis, con un margen mínimo de error. CONCLUSIÓN El muestreo Estadístico resulta beneficioso para implementarlo en la realización de un estudio, debido a que mediante este se pueden obtener probabilidades bajas o altas a través de determinados beneficios que estas técnicas ofrecen. En los diferentes tipos de muestreo existen no probabilística en los cuales se deben establecer diferencia en el momento de realizar nuestras investigaciones por tanto que en el no probabilística no toda la población forma parte de la muestra y en el probabilística todos los individuos tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. CONCLUSIÓN El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea a extraer una pequeña parte de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral dentro de un universo. Es importante resaltar que el primer procedimiento al realizar una auditoria, es iniciar las investigaciones de manera tal que estas arrojen conclusiones provenientes de determinados estudios como puede ser el estadístico a través de una muestra probabilística. CONCLUSIÓN La muestra no sólo implica TODO lo teórico explicado, sino también la elaboración, aplicación y demostración de la contrastación de la hipótesis y sus variables. Implica el buen uso de los instrumentos. La evaluación y análisis de los resultados. Interpretación y lectura de cuadros. Conceptos básicos Error muestral Es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo. Conceptos básicos Error muestral Siempre se comete un error, pero la naturaleza de la investigación nos indicará hasta qué medida podemos cometerlo (los resultados se someten a error muestral e intervalos de confianza que varían muestra a muestra). Un estadístico será más preciso en cuanto y tanto su error es más pequeño. Podríamos decir que es la desviación de la distribución muestral(1) de un estadístico y su fiabilidad. Conceptos básicos Nivel de confianza Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier información que queremos recoger está distribuida según una ley de probabilidad (Gauss o Student), así llamamos nivel de confianza a la probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del parámetro. Conceptos básicos Varianza poblacional Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos. Conceptos básicos Inferencia estadística Realiza un estudio sobre una o varias muestras extraídas de una población y las conclusiones a las que se arriba son aplicables a todos los elementos de dicha población (pero no quiere decir a todos), tienen que cumplir con las características determinadas y para ello se utiliza la teoría de probabilidades. Conceptos básicos Inferencia estadística Esto significa que en el trabajo estadístico de un estudio, las pruebas se diseñan de un modo que se puedan determinar con que grado de probabilidad se encontraran las características determinadas en las muestras entre los elementos que componen la población. Permite trasladar los datos de la muestra al conjunto de la población mientras que la no probabilística no puede. Términos utilizados Población objeto: conjunto de elementos, individuos, objetos de los que se quiere obtener una información. Unidades de muestreo: número de elementos de la población, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo a una unidad de muestreo. Términos utilizados Unidad de análisis: elemento o individuo del que hay que obtener la información. Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo (representan a todas las unidades de la población). Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco muestral. Distribuciones muestrales El muestreo es una herramienta que se utiliza en la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población) debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.