Paso 7 Muestra Civil

8/10/2019 Paso 7 Muestra Civil

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LIC. Edidson Fuentes

[email protected]

INVESTIGACIN CIENTIFICA:SELECCIN DE LA MUESTRA

U N I V E R S I D A D A L A S P E R U A N A S

Facultad Ingeniera Civil
mailto:[email protected]:[email protected]


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SELECCIN DE LA

MUESTRA

INVESTIGACIN CIENTFICA

Y TESIS DE GRADO

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Contenido

Objetivo

2.- Delimitacin de la poblacin.

3.- Identificacin del marco muestral.4.- Clculo de la muestra probabilstica.

1.- Definicin de la muestra.

Apuntes de clases

Enunciar los conceptos de muestra ypoblacin y describir los procedimientos paracalcular y seleccionar los diferentes tipos demuestra en la investigacin cientfica.

5.- Seleccin de la muestra probabilstica.


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1.- Definicin de la muestra

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Es el paso 7 del proceso de investigacin

La muestra debe ser representativa de la poblacin.

El diseo del plan para obtener la informacin que se requiere,contempla definir y seleccionar una muestra de la poblacin de la cual

se recolectan datos.

ProblemasObjetivos

Llevan al

Marcoterico

Que permitevisualizar el

Es una parte de lapoblacin de inters sobrela cual se recolectan datos.Alcance de la

investigacin

De donde seprocede a

Qu es una muestra?

Formularhiptesis

Para probarla

corresponde

(Sampieri, 2010)

Disearun plan

Contempladefinir y

Seleccionar

la muestra

Siempre se tiene una muestra?Por lo general s. Se utilizan por economade tiempo y recursos.Excepto cuando se realiza un censo y se deben incluir todos los casos(personas, organizaciones, eventos, productos, objetos, etc.).

Contiene, tericamente, lasmismas caractersticasque se desean investigaren la poblacin.


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Tipos de muestras

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Qu tipos de muestras existen?

Elegir qu tipo de muestra se requiere dependedel enfoque y alcance de la investigacin.

(Sampieri, 2010)

Bsicamente, las muestrasque se utilizan en la investigacin cientfica, se categorizan endos grandes ramas.

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2 Muestra probabilsticaTodos los elementos de lapoblacin tienen la mismaposibilidad de ser elegidos pormedio de una seleccin aleatoria omecnica.

Aleatoria simple.

Por racimos.

Estratificada.

Muestra no probabilsticaO dirigida. La seleccin de loselementos no depende de laprobabilidad, sino del criterio delinvestigador o de las

caractersticas de la investigacin.


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Ejemplos de tipos de muestras

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Muestra no probabilstica o dirigida

(Sampieri, 2010)Ejemplo 2 Sorteo semanal

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.

Ejemplo 1 Nueva metodologa de enseanza

Se dise un experimento para determinar la eficacia de unanueva metodologa de enseanza de matemticas. Para logrartal objetivo, se seleccionen un colegio a 40 estudiantes delltimo curso de secundaria, con los cuales se conformaron 2grupos de a 20 estudiantes.

Uno de los grupos recibi clases bajo la nueva metodologa yel otro con el mtodo tradicional, durante un determinado

tiempo. Al final del experimento se analizaron los resultados.Esta es una muestra no probabilstica o dirigida.

Muestra probabilstica

El numero premiado se forma a partir de los bolillos con undgito que se extraen (despus de revolverlos mecnicamente)hasta formar el nmero, de manera que todos los nmeros, ypor consiguiente todas las cuentas, tiene la misma probabilidadde ser elegidos. Esta es una muestra probabilstica.

La seleccin de la muestra probabilstica es unproceso en el cual se pueden identificar 4 fases.


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Fase 1Definir ydelimitar lapoblacin.

Fases en la seleccin de la muestra probabilstica

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Se pueden identificar 4 fases

El inters es que la muestra sea estadsticamenterepresentativa de la poblacin.

Fase 2Identificarel marcomuestral.

Fase 3Calcular eltamao dela muestra.

Fase 4Seleccionarla muestra.

Sobre qu oquienes serecolectan

datos?

Cmo seidentifican a

los elementos

muestrales?

Cmo secalcula el

tamao de la

muestra?

Cmo seselecciona la

muestra?


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2.- Delimitacin de la poblacin

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Sobre qu o quienes se recolectan datos?

Las unidades de anlisis se denominantambin casos o elementos.

(Sampieri, 2010)

Lo primero que se define es sobre qu o quienes se recolectan datos,esto corresponde a precisar la unidad de anlisis.

Las unidades de anlisispueden ser personas, organizaciones, objetos,comunidades, eventos, etc., dependiendo de la investigacin.

La poblacin debe delimitarse

Una poblacines el conjunto de todas lasunidades de anlisis que concuerdan conuna serie de especificaciones.

Definida la unidad de anlisis, se procede a delimitar la poblacin. La calidad de untrabajo de investigacin estriba en delimitar claramente la poblacin.

Ejemplo 3 Cultura de investigacin

Suponga que quiere determinar qu tanarraigada se encuentra la cultura de lainvestigacin cientfica entre losProfesionales en Salud de Tacna.

Fase 1Definir y

delimitar lapoblacin.

El trabajo tendr mayor calidad si lapoblacin se delimita a los Mdicosde Tacnaque ejercen docencia universitaria.


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3.- Identificacin del marco muestral

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Qu es el marco muestral?

Todo procedimiento de seleccindepende de listados o bases de datos.

(Sampieri, 2010)

Es el marco de referencia que permite identificar fsicamente a loselementos de la poblacin, as como la posibilidad de enumerarlos y

seleccionar los elementos muestrales.

Se trata de un listado existente o una lista ad hoc que esnecesario confeccionar con los elementosde la poblacin:listas de miembros, directorios especializados, bases dedatos de alumnos o de clientes de una empresa, registros

mdicos, catastros, nminas de una organizacin, archivos,hemerotecas, mapas, Internet, etc.

Ejemplo 4 Lista ad hoc

Suponga que quiere determinar qu tan arraigada seencuentra la cultura de la investigacin cientfica entre

los mdicosde Tacna que ejercen docenciauniversitaria,

Fase 2Identificar

el marcomuestral.

Pedir a cada una de las universidades de la ciudad unlistado de sus docentes que sean mdicos deprofesin. Con esta informacin se procede aconfeccionar una lista ad hoc.


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4. Clculo de la muestra probabilstica

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Criterios para el clculo de la muestra

Se pretende que los resultado encontrados en la muestralogren generalizarse a la poblacin (tengan validez externa).

(Sampieri, 2010)

El tamao de la muestra se estima siguiendo los criterios que ofrece la estadstica, talescomo nivel de confianza, de variabilidad y margen de error aceptable.

Que puede medirse el tamao del erroren las predicciones. Se dice incluso que el principalobjetivo en el diseo de una muestra probabilstica es reducir al mnimo este error, al quese llama error estndar.

Pocas veces es posible medir a toda la poblacin, por lo que se seleccionauna muestra que la represente y, desde luego, se pretende que este

subconjunto sea un fiel reflejo del conjunto de la poblacin.

Tal precisin depende del error demuestreo, que es posible medir.

Cul es la principal ventaja de la muestra probabilstica?

Esquema de generalizacin de la muestra a la poblacin

(Heeringa, 2010)

Las muestras tendrn valores muyparecidos a los de la poblacin, yaque las mediciones del subconjuntosern estimaciones precisas delconjunto mayor.

Fase 3Calcular el

tamao dela muestra.


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Muestra aleatoria simple

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Cmo se calcula?

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

(Sampieri, 2010)

Se recomienda utilizar un softwareestadstico,aunque tambin se pueden usar las frmulasclsicas

que se han desarrollado. El resultado es el mismo.

Ejemplo 5 Cultura de investigacin - muestra

Suponga que quiere determinar qu tan arraigada se encuentra la cultura de la investigacincientfica entre los mdicosde Tacna que ejercen docencia universitaria. Para calcular la muestrautiliza el software estadstico STATS.

Se introdujeron los siguientes datos pedidos por el programa:Tamao del universo?: N=1.500. 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% y 1%, en ciencias sociales elms usual es 5%.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. Cuandono 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 deconfianza ser 95%.

Resultado. Tamao de la muestra: 305,9963. Redondeando, se necesita que la muestra estconformada por 306 galenos.


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Muestra probabilstica estratificada

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Qu es el muestreo estratificado?

La estratificacin aumenta la precisin de la muestra.

En ocasiones, el inters es comparar resultados entre segmentos, grupos o nichos de lapoblacin, para lo cual se la divide en subpoblaciones o estratos, y se selecciona una

muestra por cada estrato.

Ejemplo 6 Polticas de empresas

Suponga que realiza una investigacin con gerentes de recursos humanos para determinar suspolticasrespecto a cmo tratan a los dependientes de sus empresas.

Imagine una poblacin de 895empresas(gerentes). Usando STATS, se calculaque el tamao de la muestra es 269,con un error mximo aceptable de 5%.

Sin embargo, considerando el rubro delas empresas, se disea una muestraprobabilstica estratificada. Lo que sehace es dividir a la poblacin enestratos, y se selecciona una muestrapara cada estrato.

El tamao de la muestra para cadaestrato se calcula multiplicando lapoblacin de cada estrato por el factor269/895= 0.3.

(Sampieri, 2010)


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Muestra probabilstica por racimos

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Todos los elementos del racimo tienenla misma probabilidad de ser elegidos.

(Sampieri, 2010)

En este tipo de muestreo hay una seleccin en varias etapas, todas con procedimientosprobabilsticos. En la primera se seleccionan los racimosy dentro de los racimos, a los

participantes que van a ser medidos.

Ejemplo 7 Ciudadanos de un pas

En una muestra nacional de ciudadanosde un pas, se disea el siguientemuestreo por racimo.

Qu es el muestreo por racimos?

Primera etapa: se elige al azar unamuestra de departamentos.Segunda etapa: cada departamentose convierte en un universo y seseleccionan al azar provincias.Tercera etapa: cada provincia seconvierte en un universo y se eligen

al azar ciudades.Cuarta etapa: cada ciudad seconsidera un universo y de nuevo, seeligen al azar manzanasQuinta etapa: finalmente, se eligenal azar viviendase individuos.


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5.- Seleccin de la muestra probabilstica

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Criterio de seleccin de la muestra

Cuando el muestreo es estratificado, se sigue el mismoprocedimiento de la tmbola, pero por cada estrato.

(Sampieri, 2010)

Los elementos muestrales de una muestra probabilstica siempre se eligenaleatoriamentepara asegurar de que cada elemento tenga la misma

probabilidad de ser elegido.

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Fase 4Seleccionar

la muestra.

Se pueden identificar 3procedimientos de seleccin

Tmbola.

Seleccin sistemtica.

Nmeros aleatorios.2

3Tmbola

Se enumerantodos los elementos muestrales de lapoblacin, de 1a N. Se hacen fichas, una por cadaelemento, se revuelven en una caja y se sacan nnmero de

fichas, segn el tamao de la muestra.

di i d l i


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Procedimientos de seleccin

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Nmeros aleatorios

Todo procedimiento de seleccin depende de listados o bases de datos.

Una excelente opcin para generarlosse encuentra en el software STATS.

Polticas de empresas nmeros aleatorios

Ejemplo 8

Se introdujeron los siguientes datos pedidos por el programaSTATS:

Cuntos nmeros aleatorios?: 25. El tamao de la muestra.Lmite inferior: 1. Los elementos de la poblacin se enumerana partir de 1.Lmite superior: 82. Es el tamao de la poblacin.

Suponga que realiza una investigacin con gerentes de recursos humanos para determinar suspolticasrespecto a cmo tratan a los dependientes de sus empresas. Se dise una muestraestratificada. Para un estrato de 82empresas se calcul una muestra de 25.

Seleccin sistemtica

Se extrae al azarun nmero i, comprendido entre 1 y N. Los elementos que integran lamuestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k, etc. kes el resultado del tamaode la poblacin entre el tamao de la muestra , k=N/n.

Ejemplo 9

Para un estrato de 82empresas se calcul una muestra de 25. Se extrajo al azar el nmero 30,por lo que la muestra la integran el 30, 33, 36, 39, etc. Hasta completar los 25 elementos.

Polticas de empresas seleccin sistemtica

C d i l di


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Correspondencia entre alcance, diseo y muestreo

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Tabla que resume esta correspondencia

El teorema del lmite central seala queuna muestra de ms de 100 casos tendruna distribucin en forma de campana en

sus caractersticas, lo cual sirve para hacerestadstica inferencial.

(Sampieri, 2010)

Alcance Diseo Tipo de muestra

Exploratorio Investigacin preexperimentalInvestigacin no experimental

Generalmente emplean muestras dirigidas,aunque podran utilizarse probabilsticastambin.

DescriptivoCorrelacionalExplicativo

Investigacin experimental La mayora de las veces muestras dirigidas. Lavalidez de la investigacin experimental seconsolida con la repeticin.

Investigacin no experimental Deben emplear muestras probabilsticassiquieren que sus resultados sean generalizados a

una poblacin.

Bibli f


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BibliografaCules son las referencias bibliogrficas?

BibliografaHeeringa, S. & otros (2010). Applied survey data analysis.Boca Raton, USA: PSC.

Hernndez Sampieri, Roberto. Fernandez, Collado y Baptista (2010). Metodologa de laInvestigacin - Quinta Edicin.Mexico: McGraw Hill.

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