Resumen Capitulo 7 y 8

¿En una investigación siempre tenemos una muestra?

No siempre, pero la mayoría de las veces si realizamos el estudio en una manera. Sólo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los casos del universo.

Lo primero ¡sobre qué o quiénes se recolectarán datos?

Aquí el interés se centra en los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio (unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio.

Lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis. Una vez definida se delimita la población.

Para el proceso cuantitativo la muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, éste deberá ser representativo de dicha población.

El interés es que la muestra sea estadísticamente representativa. La esencia del muestreo cuantitativo podría esquematizarse así:

Objetivo central: seleccionar casos representativos para la generalización

Generalizar: características, hipótesis, con la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o fenómeno.

¿Cómo se delimita una población?

Una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.

Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación es que no se describen las características de la población o consideran que la muestra la representa de manera automática.

Las poblaciones deben situarse en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo.

Población o universo: conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.

Al seleccionar la muestra debemos evitar tres errores que pueden presentarse: destinar o no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra, incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.

El primer paso para evitar tales errores es una adecuada delimitación del universo o población. Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, lo importante es establecerlos de manera muy especifica. Toda investigación debe ser transparente, así como estar sujeta a la critica y réplica, este ejercicio no s posible si al examinar los resultados el lector no puede referirlos a la población utilizada en un estudio.

¿Cómo seleccionar la muestra?

La muestra es un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. La muestra representativa, muestra al azar, muestra aleatoria, como si con los simples términos se pudiera dar más seriedad a los resultados.

Pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos un amuestra. Los términos al azar y aleatorio denominan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con la selección de elementos.

Tipos de muestra

Categorizamos las muestras en:

Muestra probabilística: subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

Muestra no probabilística o dirigida: subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad si no de las características de la investigación.

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

Las muestras tienen muchas ventajas, la más importante es que se puede medir el tamaño de la error en nuestras predicciones. Se dice que su principal objetivo en el diseño de una muestra es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar.

Estas muestras son importantes en los diseños de investigación transaccionales, descriptivos como correlaciónales, donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población. Estas variables se miden y se analizan con pruebas estadísticas en una muestra. Las unidades o elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos.

Las unidades tendrán valores muy parecidos del conjunto mayor. La precisión de dichos estimados depende del error en el muestreo, que es posible calcular.

Par ahacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos:

1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo dela población.

2. Seleccionar los elementos muestrales de manera que al inicio todos contengan la misma probabilidad de ser elegidos.

Calculo del tamaño de la muestra

Uno debe preguntarse, ¿cuál es el menor número de unidades muestrales?

La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta posibilidad de error y nivel de confianza.

Muestra probabilística

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

Lo que se hace aquí es dividir a la población en estratos y se selecciona una muestra para cada estrato.

La estratificación aumenta de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestra para cada estrato, a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral, en un número determinado de elementos muéstrales, la varianza de la media muestral puede reducirse al mínimo, si el tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional a la desviación estándar dentro

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