UNIDAD 3: PROCESO DE INVESTIGACIÓN

UNIDAD 3: PROCESO DE INVESTIGACIÓN

3.9 Elección de la muestra

La muestra es una porción representativa de una población. Cuando se realizan tesis con enfoques cuantitativos, es decir, con análisis numéricos quizás debamos hacer un censo. Por ejemplo, si queremos hacer un estudio sobre métodos de enseñanza en niños en edad escolar, de un determinado distrito; no vamos a efectuar la investigación con todos los niños de la comunidad. Primero, se hace un censo para luego tomar la muestra significativa de ese universo de infantes.

Las muestras se enfocan en la selección de los participantes del estudio. Esta se saca en concordancia con el problema y el diseño de la tesis.

Para seleccionar la muestra debemos empezar por definir la unidad de análisis, que no esta otra cosa, sino dónde y con quién se realizará la recolección de los datos. Por ejemplo: organizaciones, comunidad, instituciones, colegios, etc. Seguidamente podremos segmentar la población a través de la muestra.

Es indispensable que la muestra sea representativa, porque los resultados obtenidos el investigador los utilizará para generalizarlos a toda la población. Es el caso de las encuestas que se realizan con un grupo específico de participantes y los resultados abarcan un grupo más amplio de personas.

3.9.1 Población y muestra

POBLACIÓN

POBLACIÓN La POBLACIÓN de una investigación está compuesta por todos los elementos (personas, objetos, organismos, historias clínicas) que participan del fenómeno que fue definido y delimitado en el análisis del problema de investigación. La POBLACIÓN tiene la característica de ser estudiada, medida y cuantificada. También se conoce como UNIVERSO.

La población debe delimitarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo.

MUESTRA

 Una muestra es una parte de la población. La muestra puede ser definida como un SUBGRUPO DE LA POBLACIÓN o universo. Para seleccionar la muestra, primero deben delimitarse las características de la población. MUESTRAS REPRESENTATIVAS Una muestra representativa debe contener todas las características de la población o universo, para que los resultados sean generalizables. La muestra debe ser proporcional al tamaño de la población. Preferentemente seleccionada por procedimientos aleatorios/probabilísticos

3.9.2Tipos de muestra

La Muestra es una parte o subconjunto de la población

Muestreo es la selección de algunas unidades de estudio entre una población definida en una investigación.

 MARCO MUESTRA Es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo.

3.9.3 Tamaño y selección de la muestra

Un aspecto importante en la metodología de la investigación, es el cálculo de la cantidad de participantes que deben incluirse en un estudio. El tamaño de muestra permite a los investigadores saber cuántos individuos son necesarios estudiar, para poder estimar un parámetro determinado con el grado de confianza deseado, o el número necesario para poder detectar una determinada diferencia entre los grupos de estudio, suponiendo que existiese realmente. El cálculo del tamaño de la muestra es una función matemática que expresa la relación entre las variables, cantidad de participantes y poder estadístico.

La muestra de un estudio debe ser representativa de la población de interés. El objetivo principal de seleccionarla es hacer inferencias estadísticas acerca de la población de la que proviene. La selección debe ser probabilística.

Los factores estadísticos que determinan el tamaño de la muestra son: hipótesis, error alfa, error beta, poder estadístico, variabilidad, pérdidas en el estudio y el tamaño del efecto. Se revisan las fórmulas utilizadas para el cálculo del tamaño de la muestra en las situaciones más frecuentes en investigación, así como la revisión de fórmulas para un cálculo más rápido. Se incluyen ejemplos de investigación en educación médica. También se revisan aspectos importantes como: tamaño de la muestra para estudios piloto, estrategias para disminuir el número necesario de sujetos, y software para el cálculo del tamaño de muestra.

3.9.4 Cualidades de una buena muestra

Si se quiere hacer una buena investigación, la calidad de la muestra estadística es esencial. De nada sirve realizar las métricas estadísticas más complejas con los modelos más sofisticados si la muestra estadística está sesgada. Es decir, si la muestra no es representativa.

A la hora de obtener una muestra representativa existen ciertos aspectos que el investigador debe conocer de antemano. Entre esos aspectos se encuentran las características de una muestra representativa. Las características de una muestra representativa son las siguientes:

Tamaño suficientemente grande: Cuando trabajamos con muestras estamos, normalmente, trabajando con una cantidad de datos inferior a la población. Ahora bien, para que una muestra estadística sea representativa deberá ser lo suficientemente grande como para considerarse representativa. Por ejemplo, si nuestra población está formada por 10 millones de datos y escogemos 10, es difícil que sea representativa. Eso sí, no siempre a mayor tamaño la muestra es más representativa.

Aleatoriedad: La selección de los datos de una muestra estadística debe ser aleatoria. Es decir, debe ser totalmente al azar. Si en lugar de realizarlo al azar, realizamos un proceso de selección de datos planificado, estamos introduciendo un sesgo a la obtención de datos. Por tanto, para evitar que la muestra sea sesgada y, por tanto, conseguir que sea una muestra representativa, debemos hacer una selección aleatoria.

3.10 Técnicas de recopilación de información

Los métodos y técnicas de recolección de datos pueden dividirse en dos categorías: métodos primarios de recolección de datos y métodos secundarios de recolección de datos.

Métodos de recolección de datos primarios

Los datos primarios se recolectan de la experiencia de primera mano y no se utilizan en el pasado. Esta información es específica, altamente auténtica y precisa.

Los métodos de recolección de datos primarios pueden dividirse en dos categorías: métodos cuantitativos y métodos cualitativos.

Métodos cuantitativos

Los métodos cuantitativos para la investigación de mercados y la previsión de la demanda suelen utilizar herramientas estadísticas. Aquí, la demanda se pronostica sobre la base de datos históricos.

Estos métodos y técnicas de recolección de datos primarios se utilizan generalmente para hacer pronósticos a largo plazo. Son altamente confiables, ya que el elemento de subjetividad es mínimo.

Análisis de series cronológicas o temporales: El término se refiere a un orden secuencial de valores de una variable, conocido como tendencia a intervalos de tiempo iguales. Utilizando tendencias, una organización puede predecir la demanda de sus productos y servicios para el tiempo proyectado.

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