LA INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

UNIDAD II

LA INFORMACIÓN

 ESTADÍSTICA

La información para la investigación científica, debe partir de una muestra representativa y adecuada, tomando en cuenta las fuentes generadoras de la información, tales como, naturaleza de la población y el modo de obtenerla concordantes con la hipótesis formulada y el objetivo de la investigación; siendo los instrumentos de medición de las variables, ya sean físicos o documentales y el personal capacitado, medios fundamentales en la obtención de los datos.

Selección de una muestra

Fijado el objetivo del estudio, delimitar la población sobre cual recaerá la investigación es tarea de vital importancia; por ejemplo: si se investiga sobre la demanda de un determinado artículo, el estudio puede llevarse a cabo, bien por el lado de los vendedores o de los compradores; el universo de los vendedores es más pequeño que de los compradores; el interrogatorio a los vendedores es más fácil, pero éstos no podrán darnos algunas características personales de los compradores.

En la práctica encontramos tres fases ligadas entre sí para la delimitación del universo muestral o población.

• Definir la unidad estadística, objetivo de observación.
• La delimitación espacial.
• La delimitación temporal.

1.- La unidad de observación puede ser una persona, un animal, un objeto, un fenómeno, un grupo de personas, una vivienda, una explotación agrícola, etc. de tal manera que un elemento del universo empírico, pertenezca al universo de la investigación.

2.- La delimitación espacial. La omisión del espacio donde tiene lugar la investigación resulta inadmisible; si las observaciones se limitan a un lugar o parte de una región, debe ser indicado.  Así: niños con primer grado de desnutrición, aparentemente ya se entiende, pero es necesario precisar, el lugar de donde son los niños; de ser el caso, distrito, provincia, departamento o región.

3.- La delimitación en el tiempo de las unidades de las observaciones estadísticas, completa la información para la aplicación de los instrumentos de medición de las variables del problema; así como, para el análisis e interpretación de los resultados, permitiendo la contextualización de las variables del estudio. De esta manera, las observaciones sobre desnutrición de los niños pueden ser del año 2018 al 2021, solo del 2020 o del primer semestre de 2021 etc.

2.1. DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA

Para cualquier investigación que tenga como objetivo realizar inferencia estadística, la muestra debe ser representativa y adecuada a la población de la que procede.

La representatividad de la muestra está referida a que los elementos sean escogidos sin tendencia y con la misma probabilidad, es decir todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma oportunidad de ser elegidos; para asegurar esta representatividad se usa la técnica de la aleatoriedad en los muestreos.

    La adecuacidad de la muestra está dada por el número de componentes suficientes para garantizar la existencia de las mismas características de la población; en otras palabras, una muestra es adecuada cuando tiene un tamaño apropiado al de la población para que las generalizaciones sean válidas.

El tamaño de muestra debe ser diseñado al inicio de la investigación, pues si la muestra es pequeña los resultados

pueden carecer de validez y si es demasiado grande,

representa dispendio de tiempo y recursos.

El tamaño de muestra depende básicamente de:

1.- Las variables del problema. Si las variables están relacionadas estrechamente, se necesitan muestras relativamente pequeñas y si existen diferencias muy marcadas requerirán muestras grandes.

2.- De las características de la población. Poblaciones homogéneas requieren muestras pequeñas y poblaciones heterogéneas de muestras grandes.

3.-Del grado de confiabilidad para estimar el promedio o proporción verdadera de la población. Para el 95% de confiabilidad el valor de Z en la normal estandarizada es de 1.96.

4.- De la exactitud de los resultados que el investigador desea obtener, se llama también error permitido o grado de error entre el estimador y el parámetro de la variable que se investiga, resultados más exactos, muestras más grandes.   

Tamaño de muestra para estimar

la media [pic 1] de la población

A) Cuando la varianza [pic 2] es conocida:

[pic 3]                                [pic 4]

Población infinita                         Población finita

o desconocida.                         o conocida.

B) Cuando la varianza [pic 5] es desconocida:

[pic 6]                                [pic 7]

Población N                                           Población N

             Desconocida                                     conocida

sabiendo que:

Z            Factor de confiabilidad.

[pic 8]         Varianza poblacional de la variable problema.

h             Error permitido, diferencia entre el estimador y el parámetro, valor experimental y real de la variable en estudio.  [pic 9]

...