SELECCIÓN DE LA MUESTRA

SEMANA #12

selección de la muestra

LICDA. ANA LOURDES CASTRO

Población:Una población estadística es el total de individuos o conjunto de ellos que presentan o podrían presentar el rasgo característico que se desea estudiar.

Muestra:Subgrupo del universo o población del cual se recolectan los datos y que debe ser representativo de ésta.

Concepto y significado estadístico de probabilidad

Es frecuente, en la vida diaria, utilizar las palabras “es probable”, “la probabilidad”. Así decimos, por ejemplo, es probable que hoy llueva, es probable que viaje este domingo; tengo probabilidades de ganar este juego…

La probabilidad es la posibilidad de que suceda un fenómeno o un hecho, dadas determinadas circunstancias, se expresa como un porcentaje.

tIPOS DE MUESTRAS

mUESTRAS PROBABILÍSTICAS

mUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS

Muestra aleatoria o al azar permite que toda una población esté representada en ella. Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de muestreo/análisis.

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 .

Variantes del Muestreo Probabilístico

mUESTRA estratificada

mUESTRAS por racismos

También llamado por conglomerado. El muestreo por racimos es una técnica que divide la población principal en varias secciones y el análisis se lleva a cabo en una muestra que consta de múltiples parámetros, como datos demográficos, hábitos, antecedentes o cualquier otro atributo de la población que pueda ser el foco de la investigación realizada.

Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.

Variantes del Muestreo no Probabilístico

mUESTRA por cuota

mUESTRAS de bola de nieve

Utilizada por los investigadores para identificar a los sujetos potenciales en estudios en donde los sujetos son difíciles de encontrar.

Subclasifican en grupos todos los elementos de la población, ya sea por rangos (intervalos) de edad, estatura, nivel de ingresos, por sexo, religión u otra variable o categoría previamente definida.

Variantes del Muestreo no Probabilístico

mUESTRAs homogéneAS

mUESTRAS DE CASOS DIVERSOS

Este se centra en un subgrupo particular en el que todos los miembros de la muestra son similares, por ejemplo, tienen ocupación similar, trabajan en el mismo equipo, etc.

Obtener muestras de este tipo de investigaciones se puede percibir como algo inusual o raro.

Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende del planteamiento del estudio, del diseño de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella. Para ilustrar lo anterior mencionaremos ejemplos que toman en cuenta dichas consideraciones.

Como primer caso mencionaremos una investigación para saber cuántos niños han sido vacunados contra ciertas enfermedades y cuántos no en un país, y las variables asociadas (nivel socioeconómico, lugar donde viven, educación, etc.) y sus motivaciones. Se conforma una muestra probabilística nacional de —digamos por ahora— 1 600 lactantes, y de los datos obtenidos se toman decisiones para formular estrategias de vacunación, así como mensajes dirigidos a persuadir a la población para que vacunen oportunamente a los niños. Comentario: este tipo de estudio, en el que se hace una asociación entre variables y cuyos resultados servirán de base para tomar decisiones políticas que afectarán a una población, se logra mediante una investigación por encuestas y, definitivamente, por medio de una muestra probabilística, diseñada de tal manera que los datos lleguen a ser generalizados a la población con una estimación precisa del error que pudiera cometerse al realizar tales generalizaciones.

Como segundo caso. Se diseñó un experimento para determinar si los contenidos violentos de la televisión generan conductas antisociales en los niños. Para lograr tal objetivo, se seleccionan en un colegio 60 niños de cinco años de edad, de igual nivel socioeconómico e intelectual, y se asignan aleatoriamente a dos grupos o condiciones. Así, 30 niños verían caricaturas sin violencia y otros 30, caricaturas muy violentas. Inmediatamente después de la exposición, los niños serían observados en grupos y se medirían sus conductas violentas y no violentas Comentario: ésta es una muestra no probabilística. Aunque se asignen los niños de manera aleatoria a las dos condiciones experimentales, para generalizar a la población se necesitarían experimentos repetidos. Un estudio así es valioso en cuanto a que el nivel causa-efecto es más preciso al aislar otras variables; sin embargo, no es posible generalizar los datos a todos los niños, pues sólo se aporta información sobre individuos con las mencionadas características. Se trata de una muestra dirigida y “clásica” de un estudio de este tipo. La selección de la muestra no es al azar, aunque la asignación de los niños a los grupos sí lo es.

¿Cómo determinar el tamaño de la muestra poblacional?

Todo depende de la homogeneidad que exista entre los elementos que conforman la población, según las propiedades o características que se seleccionen como relevantes, comunes y necesarias.

Una muestra equivalente al 5% de la población que representa, es pequeña, pero es el mínimo que puede aceptarse, según los versados en este asunto. Si fuera el 10% de la población, los resultados serán más confiables. Existen fórmulas estadísticas a través de la cual se puede establecer el tamaño de la muestra, atendiendo al nivel o grado de confianza que se proyecta. Tal fórmula está en función del "error estandard o sesgo" que el investigador esté dispuesto a aceptar.

Existen diversas maneras para obtener el tamaño de una muestra dependiendo de los datos con que se cuente, por ejemplo, en caso de contar con la cantidad de personas a las que le realizaremos el estudio. Por ejemplo, el número de habitantes en X ciudad, se dice que se cuenta con un universo finito, en esta ocasión abordaremos está clase de universos y como obtener el tamaño ideal de una muestra, para lograr lo anterior se hace uso de la siguiente fórmula propuesta por Murray y Larry (2005):

En donde: n = es el tamaño de la muestra poblacional a obtener. N = es el tamaño de la población total. σ = representa la desviación estándar de la población. En caso de desconocer este dato es común utilizar un valor constate que equivale a 0.5 Z = es el valor obtenido mediante niveles de confianza. Su valor es una constante, por lo general se tienen dos valores dependiendo el grado de confianza que se desee siendo 99% el valor más alto (este valor equivale a 2.58) y 95% (1.96) el valor mínimo aceptado para considerar la investigación como confiable. e = representa el límite aceptable de error muestral, generalmente va del 1% (0.01) al 9% (0.09), siendo 5% (0.5) el valor estándar usado en las investigaciones.

Una vez establecido los valores adecuados, se procede a realizar la sustitución de los valores y aplicación de la fórmula para obtener el tamaño de la muestra poblacional correspondiente al universo finito determinado.

VÍDEO