Significado de la muestra
 La importancia de la técnica del muestreo
en la investigación se debe a que no se
puede investigar, en la mayoría de los
casos, a toda la población o universo, pues
ello elevaría los costos del estudio en las
fases de aplicación de los instrumentos y
procedimientos de investigación.
Los puntos que se ameritan
discutir en el muestreo
 Los objetivos del estudio
 La disponibilidad de recursos financieros, humanos




y materiales
El nivel de confianza y precisión para estimar los
parámetros de la población.
La normalidad de la población de la cual se va a
extraer la muestra: homogénea o heterogénea.
El tipo de preguntas que se incluyen en el
instrumento de recolección con la cantidad de
variables sujetas a investigación.
El plan de análisis estadístico. Por ejemplo, las
perspectivas que se tienen de hacer análisis de
correlación o cruce de variables.
Tipos y clases de muestreo
muestreo no probabilístico
 También llamado arbitrario de juicio, o
selectivo, pues se basa en el criterio del
investigador y no de procedimientos
probabilísticos o estadísticos.
 Su utilización se justifica por la comodidad y
la economía pero tiene el inconveniente que los
resultados de la muestra no pueden
generalizarse para la población entre estos
tipos de muestreo están: el de cuotas y el
intencional o selectivo.
Muestreo por cuotas
 Se divide la población en sub-grupo según ciertas
características: sexo, estado civil, edad y otros. Puede
haber combinaciones de cuotas como: hombres
mayores de 20 años mujeres casadas.
 En la sección de los casos se manifieste el criterio del
investigador por lo general se encarga los de más
fácil acceso. Por ejemplo 20 hombres y 50 mujeres.
 En Este tipo de muestreo se intenta tener
“representatividad” sin embargo tiene el defecto de
que la información recopilada solo es válida para la
muestra.
Muestreo intencional o selectivo
 Se utiliza cuando se requiere tener
cosas que pueden ser “representativas”
de la población estudiada la selección
se hace de acuerdo del esquema de
trabajo del investigador. Por ejemplo
se tiene interés en aplicar entrevistas
estructuradas a informantes clave.
Muestreo probabilístico
 Su ventaja reside, básicamente en que las
unidades de análisis o de observación son
seleccionadas en forma aleatoria, es decir,
al azar cada elemento tiene la misma
probabilidad de ser elegido y es posible
conocer el error de muestreo se la diferencia
entre las medidas de la muestra y los
valores poblacionales. Los tipos de muestreo
probabilístico son el estratificado por
racimos el sistemático.
Muestreo estratificado
 El principio básico en que se apega este tipo
de muestreo es de dividir la población en
estratos de manera proporcional con el fin
de obtener representatividad de los distintos
estratos que componen la población y hacer
comprobaciones entre ellos. En cada
segmento se calcula una muestra cuya
suma representa la muestra total
Muestreo por racimos
 Es de valiosa ayuda cuando los estudiosos
a gran escala por ejemplo el nivel nacional
un caso concreto es el siguiente: en cierto
año se llevo a cabo el levantamiento de la
encuesta de actitud del personal médico del
ministerio de salud pública y asistencia
social abarcad todo el país.
Muestreo sistemático
 Aunque se considera que no se reúne los
requisitos de aleatoriedad por el problema
que con lleva cierta intencionalidad este
tipo de muestreo es de suma utilidad
cuando el tamaño de la población es muy
grande y es difícil elaborar un marca de
muestra o no se con números aleatorios. El
marco se sujeta a unidades que forman
parte del universo o población.
Investigación sobre vivienda
 En este caso, la ciudad se divide en zonas o
distritos; seleccionándose algunas de ellas
de acuerdo a un criterio objetivo. Cada zona
elegida se divide en mas zonas o calles,
escogiendo las que van a servir para
efectuar el último paso; la selección de dos
viviendas la cual se realiza por cada
intervalo hasta completar la muestra.
Fórmula para calcular el tamaño de
la muestra.
 En las secciones anteriores se
describen distintos métodos para
seleccionar casos que deben incluirse
en la muestra. En este apartado se
presentan algunos procedimientos
para el cálculo del tamaño muestral,
suprimiendo hasta donde es posible el
aspecto estadístico
Muestreo para estudios sencillos
 Cuando se observan las siguientes condiciones:
 La población objeto de estudio es grande (mayor a diez mil
casos)
 El cuestionario que se aplica es reducido entre 30 y 40
preguntas y preferentemente cerradas.
 Las alternativas se respuestas son mutualmente excluyentes,
por ejemplo si, no, bueno, malo, adecuado, inadecuado.
 Es conveniente trabajar con esta fórmula:
Ejemplos
 Donde:
 Z= el nivel de confianza
requerido para generalizar
los resultados hacia toda la
población
 “pq”= se refiere a la
variabilidad de fenómenos
estudiados
 E= la precisión con que se
generalizan los resultados
(nivel de erros)
Procedimiento:
Muestra para estudio complejo
Ejemplo de muestreo estratificado


1.
2.

1.
2.
3.

Procedimiento para seleccionar los
elementos
de
la
muestra
Es indispensable disponer de un marco de muestra, es decir, un listado de las
personas, viviendas de toda la población, numeradas del 1 a N
La selección de los elementos que componen la muestra es al azar, por lo que las
preferencias y deseos del investigador no influyen en este proceso. Resulta erróneo
suponer que tomar cualquier caso disponible signifique hacerlo en forma aleatoria.
Para ello existen diferentes métodos, entre los cuales están:
la tabla de números aleatorios
Enrollar trozos de papel escribiendo números en cada uno de ellos
Para el manejo de las tablas aleatorias deben observarse los pasos siguientes:
Construcción del marco de muestra
Disponer de una tabla de números aleatorios
Conocer el tamaño de la muestra
Para visualizar mejor este procedimiento supongamos que se pretende efectuar un
estudio sobre actitudes. La población (N) se compone de 1940 personas y la muestra
(n) de 212.
Tabla de números aleatorios
Porcentajes y proporciones
Ejemplo:
Tasa o coeficientes
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