Resumen Capitulo 8

CAPÍTULO 8 SAMPIERI: SELECCIÓN DE MUESTRA:

En una investigación siempre tenemos una muestra? En la mayoría de las situaciones sí hacemos el estudio de una muestra y sólo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los sujetos (del universo o de esa población). Las muestras se utilizan por economía de tiempo y recursos.

Sobre qué o quiénes se recolectan datos?: Las unidades de análisis (objetos, sucesos, sujetos, comunidades) dependen del planteamiento de la investigación. Por ej, si deseamos investigar la relación de los niños con la televisión, podemos tomar como unidad de análisis a los niños y a sus padres. Siempre se debe establecer una coherencia con la selección de muestra y los objetivos de la investigación, ya que es un error muy probable en los estudiantes.

Entonces, la unidad de análisis es el sobre qué o quienes van a recolectar datos, dependiendo del planteamiento del problema a investigar y sus objetivos. Luego, estas acciones nos llevarán al proceso de muestra, q consiste en delimitar la población como subgrupo.

Cómo se delimita una población? Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población q va a ser estudiada y sobre el cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos q concuerdan con una serie de especificaciones. Un error q se suele cometer, es que no se describen en el trabajo las suficientes características de la población, ya q es preferible definir con claridad cuáles serán los parámetros de la muestra. Ahora, al seleccionar la muestra debemos evitar tres errores:

1)- No elegir a casos q deberían estar en la muestra (participantes q deberían estar y no fueron seleccionados).

2)- Incluir a casos q no forman parte de la población.

3)- Seleccionar casos q son inelegibles.

Lo importante es q cada investigador logre delimitar el universo o población dependiendo de sus objetivos de estudio.

Cómo seleccionar la muestra? La muestra es un subgrupo de la población, es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al q llamamos POBLACIÓN (pocas veces tomamos a una población entera). La muestra debe ser representativa.

Tipos de muestra. Las dividimos en dos ramas:

1)- Las muestras probabilísticas: todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos 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 análisis. X ej, el núm premiado de una sorteo de la lotería.

2)- Las muestras no probabilísticas: La elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra. Aquí, el procedimiento no es mecánico, depende del proceso de toma de decisiones de una persona.

Cómo se selecciona una muestra probabilística? La relación entre la m probabilística y la no probabilística, se determina con base en el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones. Las M probabilista son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlaciones causales (las encuestas de opinión etc), donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población.

Muestra probabilística estratificada. En ocasiones el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema. X ej, efectuar comparaciones x género (entre hombres y mujeres). Pero a veces, nos interesan grupos que constituyen minorías de la población, entonces si el muestreo es aleatoria simple, resultará difícil determinar qué elementos o casos de tales grupos serán seleccionados. Imaginemos q nos interesan personas q todas las religiones para contrastar ciertos datos, pero en el estudio predominarán personas católicas, entonces es casi seguro q no elijamos personas de diferentes religiones.

Muestreo probabilístico por racimos. En algunos casos en q el investigador se ve limitado x recursos financieros, por tiempo, o distancia geográfica, se recurre al muestreo por racimos. Así, se reducen costos, tiempos y energía ya q muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas. A esto lo llamamos RACIMOS.

Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis, indica

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