Población y muestra

Tamaño de la muestra

Adelfa Patricia Colon Garcia

Unidad de muestreo o análisis

Una vez definida la unidad de muestreo/análisis se delimita la población.

Población y muestra

Poblacion

Muestra

Unidad de analisis

Tipos de muestra

Muestra probabilística. Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra. Muestras no probabilísticas. La elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o los propósitos del investigador.

La elección entre la muestra probabilística y la no probabilística se hace según el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones.

Calculo del tamaño de la muestra probabilística

OBJETIVO: Obtener un conjunto de conclusiones sobre las características de una determinada población a partir de la información obtenida de una muestra. Definir el tamaño apropiado de la muestra y los procedimientos objetivos para seleccionar los elementos integrantes de la misma, son tareas decisivas para obtener una información fiel, que pueda reflejar de manera científica el comportamiento de la población estudiada en el proceso de investigación.

Fuente: questionpro (2019) Recuperado de https://www.questionpro.com/es/tama%C3%B1o-de-la-muestra.html

Calculo del tamaño de la muestra probabilística

¿Cómo determinar el tamaño de la muestra? ¿Cuántos elementos han de componer la muestra para que la información resulte fiable y representativa de la población? Observar la relación entre tamaño de muestra, costos y precisión.

En general, las muestras grandes son más precisas, pero a veces, ese aumento de precisión no compensa el costo necesarios para conseguirlo. De hecho, es posible aumentar el tamaño de la muestra, no mejore casi nada la fiabilidad de los resultados.

Calculo del tamaño de la muestra probabilística

Calculo del tamaño de la muestra probabilística

Ejemplo: Una compañía de refrescos quiere saber los establecimientos que debería encuestar, para obtener sus gustos o preferencias antes de lanzar un nuevo producto. Se sabe que el total de establecimientos en su zona es de 150.000, y el error máximo que quiere cometer es del +/-5% con un nivel de confianza del 95,5%. ¿Población finita o infinita? Es infinita porque >100.000 unidades ¿Conocemos la proporción de establecimientos que SI optarían por el nuevo producto? NO, entonces p = q = 0.5 (caso más desfavorable) n = (1.962 * 0.5 * 0.50) / 0.052 = 384 establecimientos

Estrategia de muestreo

Para obtener una muestra probabilística eran necesarios dos procedimientos.

• Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población.

• Seleccionar los elementos muestrales de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

Muestreo totalmente aleatorio

• Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos de manera totalmente aleatoria.

Muestra probabilística estratificada

• En ocasiones, el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema. Por ejemplo, efectuar comparaciones por género (entre hombres y mujeres), si la selección de la muestra es aleatoria, tendremos unidades o elementos de ambos géneros, no hay problema, la muestra reflejará a la población. Ahora bien, en ocasiones nos interesan grupos que constituyen minorías de la población o universo, y entonces, si la muestra es aleatoria simple, resultará muy difícil determinar qué elementos o casos de tales grupos serán seleccionados.

Muestreo probabilístico por racimos

• En algunos casos en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, tiempo, distancias geográficas y otros obstáculos, se recurre al muestreo por racimos o clusters. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que a veces las unidades de muestreo/análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos o conglomerados.

Selección sistemática de elementos muestrales

• Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. Este último (K ) es un intervalo que se determina por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. Así, tenemos que K = N/n, en donde K = un intervalo de selección sistemática, N = la población y n = la muestra

Muestras no probabilísticas

• Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección orientado por las características de la investigación, más que por un criterio estadístico de generalización. Se utilizan en diversas investigaciones cuantitativas y cualitativas.
• Seleccionan individuos o casos “típicos” sin intentar que sean estadísticamente representativos de una población determinada. Por ello, para fines deductivos-cuantitativos, cuando la generalización o extrapolación de resultados hacia la población es una finalidad en sí misma, las muestras dirigidas implican algunas desventajas. La primera es que, al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos determinar con qué nivel de confianza hacemos una estimación.

• Las pruebas estadísticas en muestras no probabilísticas tienen un valor limitado a la muestra en sí, mas no a la población. Es decir, los datos no pueden generalizarse a ésta. En las muestras de este tipo, la elección de los casos no depende de que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos, sino de la decisión de un investigador o grupo de personas que recolectan los datos. La ventaja de una muestra no probabilística —desde la visión cuantitativa— es su utilidad para determinados diseños de estudio que requieren no tanto una “representatividad” de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema.

Una máxima del muestreo y el alcance del estudio

• Ya sea que se trate de un tipo de muestreo u otro, lo importante es elegir a los casos adecuados, de acuerdo con el planteamiento del problema y lograr el acceso a ellos. Los estudios exploratorios regularmente emplean muestras dirigidas, aunque podrían usarse muestras probabilísticas. La mayor parte de las veces, las investigaciones experimentales utilizan muestras dirigidas, porque como se comentó, es difícil manejar grupos grandes o múltiples casos (debido a ello se ha insistido que, en los experimentos, la validez externa se consolida mediante la repetición o reproducción del estudio). Las investigaciones no experimentales descriptivas o correlacionales-causales deben emplear muestras probabilísticas si quieren que sus resultados sean generalizados a la población. Asimismo, en ocasiones la muestra puede ser en varias etapas (polietápica).