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Metodología de la investigación:

Muestra y población

Metodología de la Investigación: por Wilfredo Bulege se encuentra bajo una

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Unidad de análisis

Son los sujetos, objetos o sucesos de estudio,

ejemplos: personas, grupos humanos, poblaciones

completas, unidades geográficas determinadas,

eventos o interacciones sociales (enfermedades,

accidentes, etc.), entidades intangibles (exámenes,

días de descanso).

La definición de la unidad de análisis responde a la

pregunta ¿Qué o quienes van a ser estudiados?

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Ejemplos de Unidad de análisis

Pregunta de investigación Unidad de análisis

¿Cuál es la eficacia del programa de

capacitación AB en el rendimiento

laboral de los obreros del sector

privado de Lima?

Grupos de obreros.

¿Cuál es la frecuencia de

enfermedades respiratorias en

personas mayores de 15 años en la

ciudad de Huancayo?

Personas mayores de 15 años, la

familia.

¿Cómo son las comunicaciones

entre padres e hijos?

Grupos de padres e hijos.

¿Cómo se manifiestan los trastornos

emocionales en funcionarios

públicos de Arequipa?

Evento de trastorno emocional,

personas con trastorno emocional.

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Población

Una población es el

conjunto de todos los

casos que concuerdan

con una serie de

especificaciones (Selltiz

et al, 1980).

Las poblaciones deben

situarse claramente en

torno a sus

características de

contenido, lugar y

tiempo.

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Ejemplo de población

Nº

Personas mayores de edad con

residencia en zonas de mayor

oferta turística de la Reserva

Paisajística Nor Yauyos Cochas.

Población

Total >= 18

años

01 Alis 247 170

02 Huancaya 216 149

03 Laraos 494 341

04 Tomas 506 349

05 Vitis 196 135

Total 1 659 1 145

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Una muestra es una

porción de una población

como subconjunto de

dicha población.

En el enfoque

cuantitativo, para que la

muestra sea

representativa de la

población, debe

seleccionarse siguiendo

algún método racional.

Muestra

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Muestras probabilísticas

Una muestra

probabilística es un

subgrupo de la población

en el que todos los

elementos de ésta tienen

la misma posibilidad de

ser elegidos.

Los tipos de muestra

probabilística son:

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Muestreo aleatorio simple: Otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población.

Ejemplo:

Si de un grupo de 150 estudiantes se desea seleccionar 20; primero enumerar a los 150, luego elegir por sorteo a 20 estudiantes; esa es la muestra.

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Muestreo sistemático: Elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes se eligen los demás hasta completar la muestra.

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Ejemplo:

Si tenemos una población de 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25, en primer lugar establecemos el intervalo de selección que será igual a 100/25 =

4. Luego 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, sería:

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

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Muestreo estratificado: Se

utiliza cuando la población

está constituida en estratos o

subgrupos (conjuntos

homogéneos con respecto a

la característica que se

estudia). Dentro de cada

estrato se puede aplicar el

muestreo aleatorio simple o

sistemático.

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Ejemplo:

Si en Ica, 60 % de empresas son formales y 40 % informales; y queremos encuestar a 100 empresas, entonces debemos dividir las empresas en 2

estratos (formales e informales) luego, elegir aleatoriamente 60 empresas formales y 40 informales.

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Muestreo por conglomerados: es el muestreo aleatorio consecu-tivo de unidades o conjuntos y subconjuntos. Un conglomera-do puede ser definido como un grupo de cosas de la misma

clase, ejemplo: Las manzanas de la ciudad, las cuales son elegidas aleatoriamente, luego se entrevista a todas las familias de las manzanas seleccionadas.

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Ejemplo:

Se realizará la segunda vuelta de las elecciones regionales en Junín. Los conglomerados, en este caso, pueden ser los distritos electorales y, dentro de

ellos, las mesas electorales. Con este muestreo se eligen algunos distritos electorales y luego, dentro de ellos, algunas mesas electorales al azar, luego se entrevista a todos los sufragantes de las mesas seleccionadas.

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Tamaño de muestra probabilística

Formula para poblaciones finitas:

n = Tamaño muestral

z = Nivel de confianza elegido. Generalmente se toma z=1.96 para un

nivel de significancia del 5%; z=2.575 para un nivel del 1%.

p = Proporción de éxito; que se conoce por estudios anteriores o

similares.

q = 1-p

N = Tamaño de la población

e = error que se prevé cometer.

z2.p.q.N

e2.(N-1) + z2.p.q n=

Sí el tamaño de la población es mayor a 100 mil, el tamaño de la

muestra será suficiente con 370.

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Una muestra no probabilística es un subgrupo de la

población en la que la elección de los elementos no

depende de la probabilidad sino de las características

de la investigación. Muestra de participantes voluntarios: está

constituido por casos que llegan a las manos del investigador de manera casual o por individuos que se acercan al investigador luego de haber cursado una invitación a un número mayor de personas.

Muestra de expertos: está constituida por un conjunto de individuos expertos en alguna materia sobre la que se desarrolla la investigación.

Muestras no probabilísticas

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Muestra de casos-tipo: está constituida por un conjunto de casos que reúnen las características consideradas típicas de un sector de la población.

Muestra por cuotas: está conformado por un grupo de casos en los que paulatinamente se van segregando subgrupos en base a nuevos criterios que va considerando el investigador para el desarrollo de su investigación.

Muestra de orientación hacia la investigación cualitativa: Muestra diversa o de máxima variación: conformada por

un conjunto de casos que pueden ilustrar la complejidad

y grado de variación de un fenómeno.

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Muestra homogénea: conformada por un conjunto de

casos que reúnen un mismo perfil o características

similares.

Muestra por cadena o por redes: conformada por un

conjunto de casos clave que se van incorporando al

grupo inicialmente seleccionado a partir de la información

proporcionada por los primeros individuos.

Muestra de casos extremos: conformada por casos muy

singulares, que se alejan de las características comunes

de un fenómeno.

Muestra por oportunidad: conformada por casos que se

presentan de manera fortuita ante el investigador justo

cuando éste las necesita.

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Muestra teórica o conceptual: conformada por casos que

pueden ayudar al investigador a comprender un concepto

o teoría.

Muestra confirmativa: conformada por casos que se

suman a la muestra inicial para confirmar o descartar

aspectos controversiales obtenidos a partir de los casos

inicialmente seleccionados.

Muestra de casos sumamente importantes: conformada

por los casos que son necesariamente indispensables

para la comprensión de un fenómeno.

Muestra por conveniencia: conformada por el conjunto de

casos que son accesibles al investigador, por lo tanto

disponibles para éste.

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Tamaño de muestra no probabilística

Diseño Tamaño de muestra sugerido

Teoría fundamentada,

Etnográfico,

30 a 50 casos

Historia de vida familiar Toda la familia, cada miembro es un

caso.

Biografía El sujeto de estudio (si vive) y el mayor

número de personas vinculadas a él,

incluyendo a los críticos

Estudio de casos en

profundidad

6 a 10 casos

Estudio de caso Uno o varios casos

Grupos de enfoque 7 a 10 casos por grupo, cuatro grupos

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Mg. Wilfredo Bulege Gutiérrez

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