7

1 www.coimbraweb.com

LOS 10 PASOS DE LA

INVESTIGACIN

CIENTFICA

Paso 7 de:

Manual de

clases

SELECCIN DE

LA MUESTRA

LOS 10 PASOS DE LA I NVESTIGACIN

Enunciar los conceptos de

muestra y poblacin y

describir los procedimientos

para calcular y seleccionar

los diferentes tipos de

muestra en la investigacin

cientfica.

Objetivo Ing. Oscar Fredy Alva Villacorta

NDICE DEL CONTENIDO

2

Seleccin de la muestra Paso 7 de Los 10 pasos de la Investigacin Cientfica

NDICE DEL CONTENIDO

1. - Seleccin de la muestra (Tipos de muestra. Ejemplos con tipos de muestra) .

2. - Muestra probabilstica.

3. - Poblacin.

4. - Marco muestral.

5. - Tamao de la muestra (Clculo de tamao de la muestra probabilstica.

Ejemplos con clculo de tamao de la muestra ).

6. - Seleccin de la muestra (Ejemplos con seleccin de la muestra ).

Correspondencia alcance diseo muestra.

Referencias bibliogrficas .

1.- SELECCIN DE LA MUESTRA

3

Es el Paso 7 de la investigacin cientfica

Llevan al

Permite

visualizar el

De donde se

procede a

Para validarla

corresponde

Y definir y

7.Seleccionar

la muestra

6. Disear la

investigacin

5.Formular

hiptesis

4 .Alcance de la

investigacin

3.Marco

terico

2.Problemas

Objetivos

De la

cual se

1.Idea

Ayuda a

identificar

9 .Anlisis de

los datos Se preparan

para el

8 .Recolectan

datos

10 .Reporte de

la investigacin Y concluye

con el

Pa

so

s d

el

pla

nte

am

ien

to

de

l p

ro

ble

ma

Pa

so

s d

el d

ise

o

me

to

do

lg

ico

Pasos de la ejecucin

(Sampieri, 2010)

LA MUESTRA

Definicin

Es una parte de la poblacin de inters de la cual se

recolectan datos.

Por qu una muestra ?

Pocas veces es posible medir a toda la poblacin de

inters, por lo que se selecciona una muestra que la

represente y, desde luego, se pretende que esta muestra

sea un fiel reflejo de la poblacin.

La muestra contiene, tericamente, las mismas

caractersticas que se desean investigar en la poblacin.

Las muestras se usan por economa de tiempo y recursos.

Tipos de muestra

4

Se las tipifica segn su probabilidad de ser seleccionada (Sampieri, 2010 )

TIPOS DE MUESTRA

Criterio de clasificacin : l a probabilidad de seleccin que tienen las unidades muestrales.

No probabilstica o dirigida Probabilstica

Seleccin . Se eligen en funcin

de las caractersticas de la

investigacin, no dependen de la

probabilidad .

Seleccin. Se eligen en forma aleatoria. Todas tienen la

misma posibilidad de ser elegidas. Se identifican 3 tipos de

muestras probabilsticas: simple, estratificada y por racimos.

Tamao de la muestra .

Depende del criterio del

Investigador.

Tamao de la muestra . Se calcula siguiendo los criterios

que ofrece la estadstica , tales como error mximo aceptable

y nivel deseado de confianza.

Validez . Sus resultados no

pueden generalizarse a toda la

poblacin.

Validez . Sus resultados se generalizan a toda la

poblacin.

Aplicacin . La utiliza el diseo

experimental . La validez de la

investigacin se consolida con la

repeticin.

Aplicacin . La utiliza e l diseo no experimental para que

sus resultados se generalicen a toda a la poblacin.

Simple Estratificada Por racimos

Se calcula

una muestra

de la

poblacin .

La poblacin se

divide en

estratos y se

calcula una

muestra por

estrato .

La seleccin se realiza

en varias etapas o

racimos. Se seleccionan

los racimos y dentro de

cada uno se calcula una

muestra .

Elegir el tipo de muestra depende del alcance de la investigacin.

Ejemplos con tipos de muestra

5

Ejemplo 1 . - Muestra no probabilstica o dirigida

Experimento Muestra

Se dise un experimento para determinar la

eficacia de una nueva metodologa de

enseanza de matemticas. Para ello, se

formaron 2 grupos, uno de ellos recibi clases

bajo la nueva metodologa y el otro con el

mtodo tradicional, durante un determinado

tiempo. Al final del experimento se analizaron

los resultados.

Se seleccion en un colegio a 40

estudiantes del ltimo curso de

secundaria, con los cuales se

conformaron los 2 grupos

experimentales, de a 20 estudiantes

cada uno. Esta muestra no dependi

de la probabilidad, fue dirigida .

Ejemplo 2 . - Muestra probabilstica (Sampieri, 2010)

Actividad Muestra

Imagine el procedimiento

para determinar la cuenta de

ahorro premiada por un banco

en su sorteo semanal .

Previamente se enumeran todas

las cuentas que entran en el

sorteo.

El numero premiado se forma a partir de los

bolillos con un dgito que se extraen (despus de

revolverlos mecnicamente) hasta formar el

nmero, de manera que todos los nmeros, y por

consiguiente todas las cuentas, tiene la misma

probabilidad de ser elegidos. Esta es una muestra

probabilstica .

Se las tipifica segn su probabilidad de ser seleccionada

Las muestras se utilizan por economa de tiempo y recursos, excepto

cuando se organiza un censo y se deben incluir todos los casos.

2.- MUESTRA PROBABILSTICA

6

Las unidades muestrales se eligen en forma aleatoria

MUESTRA PROBABILISTICA

Descripcin

Seleccin. Las unidades

muestrales s e eligen en forma

aleatoria. Todas tienen la misma

posibilidad de ser elegidas.

Tamao de la muestra . Se

calcula siguiendo los criterios que

ofrece la estadstica , tales como

error mximo aceptable y nivel

deseado de confianza.

Procedimiento para la obtencin

Se describe el procedimiento que

consta de 4 fases .

1. Poblacin

Definir y delimitar la

poblacin de la cual se

recolectan datos.

2. Marco muestral

Identificar

el marco muestral de

donde se obtienen las

unidades muestrales .

3. Tamao de la

muestra

Calcular el tamao de

la muestra.

4. Seleccin de la

muestra

Seleccionar

la muestra.

El inters es que la muestra sea estadsticamente

representativa de la poblacin.

3.- POBLACIN

7

Fase 1 para obtener la muestra probabilstica (Sampieri, 2010)

POBLACIN DE INTERS

Descripcin

Lo primero que se define es sobre qu o

quienes se recolectan datos, esto corresponde a

precisar la unidad de anlisis .

Las unidades de anlisis pueden ser personas,

objetos, actividades, fenmenos, etc., sobre los

que versa la investigacin y que conforman la

poblacin de inters.

Delimitacin

La poblacin debe delimitarse. La calidad de

una investigacin estriba en delimitar

claramente la poblacin.

Ejemplo 3. - Delimitacin de la poblacin

Propsito y Poblacin Poblacin delimitada Muestra

Confirmar que existe una

relacin positiva entre el

auto concepto y el rendimiento

acadmico de estudiantes

universitarios ( Poblacin ).

La investigacin tendr mayor

calidad si se delimita a los

estudiantes de Ingeniera Civil de

la UNASAM que, segn registro,

son 1.500 ( Poblacin

delimitada ).

Para un error mximo

aceptable de 5%, un

programa estadstico calcula

una Muestra de 306

estudiantes universitarios.

Muestra

Poblacin

delimitada

Poblacin

La investigacin tendr mayor validez si se delimita la poblacin.

4.- MARCO MUESTRAL

8

(Sampieri, 2010)

MARCO MUESTRAL

Definicin

Es el marco de referencia que permite identificar fsicamente a

las unidades de anlisis que conforman la poblacin, as como la

posibilidad de enumerarlas y seleccionar las unidades muestrales.

Qu es?

Es una lista existente o una lista especficamente confeccionada

con las unidades de anlisis: lista de miembros, directorio

especializado, base de datos de alumnos o de clientes de una

empresa, registro mdico, catastro, nmina de una

organizacin, archivos, hemerotecas, mapas, etc.

Ejemplo 4. - Marco muestral

Propsito y Poblacin Poblacin delimitada Marco muestral

Confirmar que existe una

relacin positiva entre el

auto concepto y el rendimiento

acadmico de estudiantes

universitarios ( Poblacin ).

La investigacin tendr mayor

calidad si se delimita a los

estudiantes de Ingeniera Civil de

la UNASAM que, segn registro,

son 1.500 ( Poblacin

delimitada ).

Lista especfica de los

1.500 estudiantes de

Ingeniera Civil,

proporcionada por la

UNASAM.

Fase 2 para obtener la muestra probabilstica

Todo procedimiento de seleccin depende

de listados o bases de datos.

5.- TAMAO DE LA MUESTRA

9

TAMAO DE LA MUESTRA PROBABILSTICA

Descripcin

Se calcula siguiendo los criterios que ofrece la estadstica, tales como error mximo aceptable y

nivel deseado de confianza .

Su principal ventaja es que se puede medir el error en las predicciones. Se dice incluso que el

principal objetivo del diseo de una muestra probabilstica es reducir al mnimo el error de

muestreo o error estndar .

Generalizacin

Las muestras tienen valores muy parecidos a los de la poblacin, ya que las mediciones del

subconjunto sern estimaciones precisas del conjunto mayor. Tal precisin depende del error de

muestreo .

Para el clculo, s e recomienda utilizar un software estadstico, por ejemplo STATS, aunque

tambin se pueden usar las frmulas clsicas que se han desarrollado. El resultado es el mismo.

Generalizacin

La generalizacin de los

valores de la muestra depende

del error de muestreo.

(Heeringa, 2010) Fase 3 para obtener la muestra probabilstica

El error mximo aceptable es el

error estndar o error muestral.

Clculo de tamao de la muestra probabilstica

10

(Sampieri, 2010)

CLCULO TAMAO DE LA MUESTRA PROBABILSTICA

Se realiza en funcin del tipo de muestra probabilstica. Se

identifican 3 tipos .

Simple Estratificada Por racimos

Se calcula una

muestra de la

poblacin .

La poblacin se

divide en

estratos y se

calcula una

muestra por

estrato .

La seleccin se realiza

en varias etapas o

racimos. Se seleccionan

los racimos y dentro de

cada uno se calcula una

muestra .

Caracterstica .

Todas las

unidades de

anlisis tienen al

inicio la misma

probabilidad de

ser

seleccionadas.

Caracterstica .

Aumenta la

precisin de la

muestra; usa

submuestras

para cada estrato

que sea relevante

en la poblacin.

Caracterstica . Implica

diferencias entre la

unidad de anlisis y la

unidad muestral.

Fase 3 para obtener la muestra probabilstica

Se pretende que los resultado encontrados en la muestra logren

generalizarse a la poblacin (tengan validez externa).

Ejemplos con clculo de tamao de la muestra

11

Ejemplo 5. - Muestra simple

Propsito y Poblacin Poblacin delimitada Marco muestral

Se quiere determinar qu tan

arraigada se encuentra la

cultura de la investigacin

cientfica entre los

Profesionales en Salud de

Santa Cruz.

La investigacin tendr

mayor calidad si la

poblacin se delimita a los

Mdicos de Santa Cruz que

ejercen docencia

universitaria .

Usando STATS, se calcula que

el tamao de la muestra es 269 ,

con un error mximo aceptable

de 5%.

Clculo tamao de la muestra con STATS

Tamao del universo? : N=750 . Este dato se obtiene de las listas proporcionadas por las

universidades.

Error mximo aceptable? : 5%. Se refiere al % de error que se admite tolerar de que la muestra

no sea representativa (de equivocarse). Los ms comunes son 5% (en ciencias sociales) y 1%.

Porcentaje estimado de la muestra? : 50%. Es la probabilidad de ocurrencia del fenmeno:

representatividad de la muestra versus no representatividad, la certeza total es igual a 1. Cuando

no se tienen marcos de muestreo previo, se usa 50%

Nivel deseado de confianza? : 95%. Es el complemento del error mximo aceptable (% de acertar

en la representatividad de la muestra). Si el error elegido fue 5%, el nivel deseado de confianza ser

95%.

Tamao de la muestra : n=254,2624 . Redondeando, se necesita que la muestra est conformada por 255 galenos .

Seleccin de la muestra . Los 255 galenos se seleccionan en forma aleatoria de las listas

especficas, luego de generar n meros aleatorios .

Fase 3 para obtener la muestra probabilstica

El error mximo aceptable es el error estndar o error muestral.