¿A quienes investigar?

Larrocca, A., Coria, A. y Canalis, J.L. UTN-Frcon Junio de 2012

¿A quienes investigar?

¿A cuántos?

¿Cómo se les elige?


UNIVERSO Y MUESTRASiempre que se hace un estudio, éste se refiere a un cierto grupo de personas, cosas o sucesos.

Este grupo será nuestro universo o población

Este universo es muy extenso que es imposible estudiar a todos y cada uno de los individuos, por diversos motivos: tiempo, dinero, inexactitud y validez de los datos.


UNIVERSO Y MUESTRAEn toda investigación nos encontramos con tres problemas:

- Alcanzar la mayor exactitud posible en los resultados

- Obtener los datos en un breve tiempo

- ajustarse a unos presupuestos económico fijado de antemano


UNIVERSO Y MUESTRA

Para solucionar estos tres problemas se utiliza la TÉCNICA DE MUESTREO, que consiste en limitar la investigación a un número reducido de individuos, tomado de una población, cuyas características queremos conocer.


UNIVERSO Y MUESTRAAl contrario de lo que uno puede suponer es más exacto trabajar con una muestra representativa que con todo los individuos de la población, porque la muestra puede ser contada y recontada, analizar y volver a analizar, caso que si se investiga a toda la población se lo puede hacer una sola vez


MUESTREO

Conceptos y procedimientos


MUESTREOPara el empleo del muestreo es necesario:

•Que la población sea inmensa (infinita)

•Que la población es inaccesible

•Si se quiere hacer un experimento social con un grupo de control


MUESTREO

•Si hay que hacer un estudio piloto

•Si hay que hallar solución al problema que se investigue en tiempo breve


MUESTREOVENTAJA DE TRABAJAR CON MUESTRAS

•Rapidez y brevedad•Ahorro de costo•Exactitud: los controles son mejores y los datos más exactos

•Profundidad: siendo menos individuos, se puede intensificar en el contenido de la investigación.


MUESTREODESVENTAJA DE TRABAJAR CON MUESTRAS

•Dificultad de elaboración: el muestreo exige una delicada técnica

•Variabilidad: si dentro del universo a investigar hay pocos individuos que poseen la variable a estudiar, no nos permite sacar conclusiones válidas


MUESTREO

POR ESO LA MUESTRA

DEBE TENER


MUESTREO•Representatividad: la muestra debe ser un universo en “miniatura” NO UN SUBCONJUNTO, y reflejar todas las características de la población

•Confianza: la muestra debe garantizar la fiabilidad de los datos respectos del universo, y en caso de repetir la investigación con otra muestra, los resultados deberán ser similares al primero

•Tamaño: para que la muestra sea representativa y confiable, tiene que tener un tamaño determinado


MUESTREOEL TAMAÑO DE LA MUESTRA ESTÁ CONDICIONADA POR EL TIPO Y EL ESTILO DE INVESTIGACIÓN:

ANÁLISIS CUALITATIVO

ANÁLISIS CUANTITATIVO


MUESTREO EN EL ANALISIS CUALITATIVO


MUESTREO EN EL ANALISIS CUANTITATIVO

Estudia normalmente un individuo, una situación, unos pocos individuos o unas reducidas situaciones.

Profundiza en caso concretos


PROCESO DEL MUESTREOPOBLACIÓN

MARCO MUESTRAL

TAMAÑO DE LA MUESTRA

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Elementos

Unidades de muestreo

Alcance

Tiempo

Procedimiento de la selección de la muestra


PROCESO DEL MUESTREOTodos los procedimientos de muestreo

No probabilísticos

Por conveni

encia

Por juicio o deliber

ado

probabilísticos

Aleatorio


PROCESO DEL MUESTREOTodos los procedimientos de muestreo

No probabilísticos

Por conveni

encia

Por juicio o deliber

ado

probabilísticos

Aleatorio


POBLACIÓN

Población o población objetivo, es el conjunto de todos los valores de un fenómeno o propiedad que se quiere observar. También se usa el nombre de variable para designar a este conjunto.

Por ejemplo, las edades de los escolares de enseñanza media del país, las preferencias de marca de jabón manifestadas por un conjunto de consumidores, los diámetros de los ejemplares de un objeto producido por una máquina, etc.


MUESTRA

Es la parte de la población que efectivamente se mide, con el objeto de obtener información acerca de toda la población. La selección de la muestra se hace por un procedimiento que asegure en alta grado que sea representativa de la población.


CENSO

Es el proceso de observar la población completa. Es decir, tomar una muestra igual a la población


UNIDAD MUESTRAL

Es cada una de los miembros individuales de una población. Cada unidad muestral proporciona una medida


MARCO MUESTRAL

Es la parte de la población desde donde se selecciona la muestra.

Idealmente el marco muestral coincide con la población. Sin embargo, por razones de costo, se suele no considerar una parte de la población, al seleccionar la muestra.


LA MUESTRA

MARGEN DE ERROR

VARIANCIA DEL UNIVERSO

NIVEL DE CONFIANZA


MARGEN DE ERROR

Se debe fijar previamente el error que esta dispuesto a tolerar.

Normalmente es del 5%


VARIANZA

La varianza se relaciona con la homogeneidad de la población.

Se la simboliza con s2


CONFIANZA

El nivel de confianza es la probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza.

El nivel de confianza (p) se designa mediante 1 − α, y se suele tomar en tanto por ciento.

Los niveles de confianza más usuales son: 90%; 95% y 99%.


MUESTREO NO PROBABILISTICO

Muestreo no Probabilístico: Técnicas de muestreo que no utilizan procedimientos de selección por casualidad. En su lugar, se basan en el juicio personal del investigador. Se utilizan cuando no se puede dimensionar o identificar claramente el Universo muestral, o este no se conoce.

En este muestreo los resultados son válidos a nivel de muestra. Son cuatro: Muestreo por Cupo, por conveniencia, Muestreo por juicio, Muestreo de Bola de Nieve.



1) Muestreo por Juicio: Es una forma del muestreo por conveniencia, en que la muestra se selecciona en base al juicio del investigador. Este, elige los elementos a ser incluidos en la muestra. Es subjetivo y su valor depende de la experiencia del investigador.

Ej: Mercados de prueba para determinar potencia de productos. Negocios elegidos aleatoriamente para probar nuevos métodos de exhibición de mercadería.-



2) Características Muestreo por Cuota (Cupo):

El Universo es divisible según criterio y experiencia del investigador., y este se puede dividir por varias variables, atributos del productos o cuantitativas.

Se usa cuando no es posible conocer el tamaño del universo o cuando no es requisito conocerlo.

Se usa cuando se conoce la proporción de cada segmento del universo.



Etapas del Muestreo por cuotas (cupo):

1° Seleccionar las características o variables de control: Edad, sexo; G.S.E., etc.

2° Establecerlos elementos poblacionales relevantes como subsegmentos del Universo. (definidos por las variables de control).



3) Muestreo por conveniencia:Técnica de muestreo no probabilístico que

intenta obtener una muestra de elementos convenientes. La selección de las unidades de muestreo se deja principalmente al entrevistador.

Variables relevantes: Intervalos de tiempo, áreas geográficas, etc.Ej: Alumnos que asisten a una clase en determinado día, de acuerdo a calendario (Nosotros)



4) Muestreo de Bola de Nieve:

Técnica de muestreo no probabilístico en la que un grupo inicial de encuestados es seleccionado en forma aleatoria. Los encuestados posteriores se seleccionan en bases a referencias o información proporcionada por los encuestados iniciales.


MUESTREO PROBABILISTICO

Procedimiento de muestreo en el cual cada elemento de la población tiene una oportunidad probabilística fija de ser seleccionado para la muestra.



La clasificación de las técnicas de muestreo de probabilidad se realiza con base en:

- Muestreo de elementos contra muestreo de grupo.

- Probabilidad unitaria igual contra probabilidades desiguales.

Selección no estratificada contra estratificada.- Selección aleatoria contra sistemática.

- Técnicas de una sola etapa contra técnicas de etapas múltiples.



1. Muestreo aleatorio simple (M.A.S.): Cada elemento de la población tiene

una probabilidad de selección idéntica y conocida.

Cada muestra (n) tiene una probabilidad idéntica y conocida de ser la muestra que se elija.



2. Muestreo aleatorio sistemático:

La muestra se elige mediante la selección de un punto de inicio aleatorio y la elección de cada iésimo elemento en sucesión (i), a partir del marco de la muestra.

Ejemplo: N = 100.000 alumnos. Se desea n = 1.000 alumnos. i = 100.000/1.000 = 100 ……… i = 100

Se selecciona un N° aleatorio entre 1 y 100: 27, Muestra = 27, 127, 227, 327, 427, 527, 627, 727, 827, etc.



3. Muestreo aleatorio estratificado (M.A.E.): Se determina cuando se debe estratificar la muestra a fin que los elementos posean un determinado atributo (profesión, residencia, sexo, etc.).

Se divide a la población en subpoblaciones o estratos y se selecciona una muestra para cada estrato.



Cada estrato funciona en forma independiente, se puede aplicar dentro de cada estrato el MAS o el MAE para elegir los elementos concretos que formaran parte de la muestra.


MUESTREO PROBABILISTICO3. Muestreo aleatorio estratificado (M.A.E.):

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales.

Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.

Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación, no se conoce la desviación.



4. Muestreo aleatorio por conglomerados:

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Ejemplo: Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc. son conglomerados naturales. Cuando los conglomerados son área geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".


MUESTREO PROBABILISTICO Muestreo aleatorio por conglomerados:

Muestreo de grupo

Muestreo de unaEtapa

Muestreo de dosEtapas

Muestreo de Etapasmúltiples

Muestreo deGrupo sencillo

Probabilidad Proporcional al tamaño de la muestra


MUESTREO PROBABILISTICO5. Muestreo polietápico

Ante lo compleja que puede llegar a ser la situación real de muestreo con la que nos enfrentemos es muy común emplear lo que se denomina muestreo polietápico.

Se caracteriza por operar en sucesivas etapas, empleando en cada una de ellas el método de muestreo probabilístico más adecuado.


MUESTREO PROBABILISTICO5. Muestreo polietápico

Ante lo compleja que puede llegar a ser la situación real de muestreo con la que nos enfrentemos es muy común emplear lo que se denomina muestreo polietápico.

Se caracteriza por operar en sucesivas etapas, empleando en cada una de ellas el método de muestreo probabilístico más adecuado.

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