POBLACIÓN Y MUESTRA

POBLACIÓN La población o universo se define como la totalidad del fenómeno a estudiar, cuyas unidades de análisis poseen características comunes se estudian y dan origen a los datos de la investigación (Silva, 2006). Puede ser considerada finita o infinita, en el caso de que sobrepase mas de 100.000 elementos.

La muestra, por su parte, es parte del colectivo, un subconjunto de unidades de análisis representativas de la población, que el investigador selecciona con la finalidad de obtener la información precisa que caracteriza al colectivo (Silva, 2006).

MUESTRA

POBLACIÓN Y MUESTRA

MUESTRA Para calculo de la muestra cuando la población es infinita (mas de 100.000 elementos) se utiliza la siguiente fórmula:

2

2c

e

pqZn

Donde:

n = Tamaño de la muestra que se calculará

Zc2 = Z crítico es un valor teórico que varia de acuerdo al nivel de confianza

escogido. Si el nivel es de 99%, Z crítico es 9, si el nivel de confianza es 95%, Z crítico es igual a 4.

p = Variabilidad positiva (probabilidad de ser elegido). Si no se señala, se toma 0,5 o 50%

q = Variabilidad negativa (probabilidad de no ser elegido) Si no se señala, se toma 0,5 o 50%

e = Error del muestreo. Seleccionado por el investigador (entre 5% y 10%, es decir 0,05 y 0,1)

POBLACIÓN Y MUESTRA

MUESTRA Para calculo de la muestra cuando la población es finita se utiliza la siguiente fórmula:

pqZ)1(e

pqNZn

2c

2

2c

N

Donde:

n = Tamaño de la muestra que se calculará

N= Tamaño de la Población.

Zc2= Z crítico es un valor teórico que varia de acuerdo al nivel de confianza escogido.

Si el nivel es de 99%, Z crítico es 9, si el nivel de confianza es 95%, Z crítico es igual a 4.

p = Variabilidad positiva (probabilidad de ser elegido). Si no se señala, se toma 0,5 o 50%

q = Variabilidad negativa (probabilidad de no ser elegido) Si no se señala, se toma 0,5 o 50%

e = Error del muestreo. Seleccionado por el investigador (entre 5% y 10%, es decir 0,05 y 0,1)

POBLACIÓN Y MUESTRA

El muestreo consiste en seguir un método, un procedimiento tal que, al escoger un grupo pequeño de una población, podemos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo, efectivamente, posee las características del universo y de la población que se esta estudiando.

Consiste en extraer una parte (o muestra) de una población o universo, de tal forma que todas las muestras posibles tengan la misma probabilidad de ser seleccionada.

No sigue el proceso aleatorio, el investigador selecciona su muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que interesa realizar.

Muestreo al azar simpleMuestreo al azar sistemáticoMuestreo estratificadoMuestreo por conglomerado

Muestreo por cuotasMuestreo accidentalMuestreo intencional

MUESTREO PROBABILÍSTICO

1. Muestreo aleatorio simpleEs aquel en el que, a priori, todos los elementos de la muestra tienen la misma probabilidad de aparición.

Supongamos que tengamos una población de 50.000 individuos, y que tenemos un listado con sus nombres. Si queremos elegir 100 personas, lo que necesitamos es que el ordenador elija al azar a 100 individuos de esos 50.000.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

2. Muestreo aleatorio sistemáticoEn un muestreo aleatorio sistemático se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

    Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

2, 6, 10, 14,..., 98

MUESTREO PROBABILÍSTICO

3. Muestreo EstratificadoEn el muestreo estratificado, se divide a los sujetos en diferentes subpoblaciones (o estratos), en función de cierta característica relevante, y después se hace un muestro aleatorio simple de cada estrato.

Evidentemente, cada individuo debe pertenecer a un estrato (y solo uno), y cada individuo del estrato habrá de tener la misma probabilidad de ser escogido como parte de la muestra.

Ejemplo: Supongamos que, en Valencia, 70% de los niños de primaria van a escuela pública y el 30% a privada. Si queremos 1,000 niños, lo que haremos es dividir los alumnos en 2 estratos (pública y privada) y se eligen aleatoriamente 700 niños de la pública y aleatoriamente 300 de la privada.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

4. Muestreo por conglomeradosEn el muestreo por conglomerados, en lugar de considerar cada elemento de la población, lo que consideramos son “conglomerados de elementos”. El proceso es elegir aleatoriamente uno o varios conglomerados y la muestra estará formada por TODOS los elementos de los conglomerados.

Ejemplos:

-En las encuestas durante las elecciones, los conglomerados pueden ser las mesas electorales, y lo que se hace es escoger algunas mesas al azar (y de ahí se toman todos los votos de las mesas seleccionadas).

-En otros ejemplos, los conglomerados pueden ser los consejos comunales, los municipios, etc.

Es aquel utilizado en forma empírica, es decir, no se efectúa bajo normas probabilísticas de selección, por lo que sus procesos intervienen opiniones y criterios personales del investigador o no existe norma bien definida o validada.

Se caracteriza por no conocerse la probabilidad de que una unidad quede incluida en una muestra, no se puede medir el error de estimación y por lo tanto, no se pueden realizar estimaciones.

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. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.   En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Trujillo. 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.

Se trata de un proceso en el que el

investigador selecciona directa e

intencionadamente los individuos de la

población. El caso más frecuente de este

procedimiento 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).

En este caso el autor selecciona los elementos que, a

su juicio, son representativos, exigiéndole a éste un

conocimiento previo de la población que se investiga,

para poder determinar a los elementos característicos

del fenómeno que se estudia.

Es muy frecuente su utilización en

sondeos preelectorales de zonas que

en anteriores votaciones han marcado

tendencias de voto.