SEGUNDO PARCIAL MÉTODOS

Resumen métodos I (2do parcial)

Universo de estudio y selección de la muestra

Universo o población de estudio: conjunto total de elementos que constituyen un área de interés analítico, es decir los elementos alcanzados por las variables de nuestra investigación. Según la cantidad de elementos que lo componen hay dos tipos:

- Universos finitos: hasta cien mil unidades

- Universos infinitos: más de cien mil unidades

El universo de estudio debe contener información sobre las características esenciales de la población, como su ubicación temporal y espacial, factores de inclusión o exclusión, etc.

Unidad de análisis: cada uno de los elementos que constituyen el universo de estudio. Pueden ser individuos, grupos, empresas, edificios, hogares, etc.

Cuando las unidades de análisis no pueden brindarnos información directamente se debe recurrir a las unidades de información que pueden manifestarse sobre las unidades de análisis. En algunos casos las unidades de análisis y de información son iguales y en otros son diferentes.

Según las características de las unidades de análisis, el universo es Homogéneo o heterogéneo.

Censo: medición sobre todos los elementos del universo. Supone una exactitud y una confianza mayor, sin embargo es más costoso, dificulta la realización de estudios profundos, el procesamiento de la información es más prolongado.

Muestra: un recorte del universo de estudio que se presume representativo del mismo, es decir, que guarda las características del universo de la manera más exacta posible. Es menos costosa que el censo, permite realizar estudios profundos y ahorra tiempo. Sin embargo a veces los diseños muestrales pueden ser complejos.

La decisión de tomar un censo o una muestra depende del tamaño del universo, en universos pequeños es preferible el censo, y en universos extensos las muestras. La decisión también se define según el tipo de investigación que se esté llevando a cabo. Procedimientos para la selección de una muestra:

- Diseño de la muestra: definir la población, obtener el marco muestral, elegir la técnica de muestreo adecuada para la investigación, tomar decisiones sobre el error estadístico y el tamaño de la muestra.

Marco muestral: Herramienta compuesta por una serie de datos secundarios o características necesarios para la identificación de las unidades de análisis y su correcta selección. Se distingue entre universo general (se generalizan los resultados de la investigación, población abstracta) y universo de trabajo (del cual se extrae directamente la muestra). Una vez obtenido el marco se lo somete a un examen previo a su utilización para detectar posibles deficiencias.

Tamaño de la muestra: para definirlo intervienen factores como la técnica de muestreo (prob. o no prob.), el tipo de error muestral con el que se trabajará, si el universo es homogéneo o heterogéneo, los recursos económicos, humanos y materiales disponibles, el tiempo disponible, el tratamiento posterior que se le dará a los datos

Muestreo mixto: combina diferentes técnicas, ya sea combinación entre técnicas probabilísticas, y entre probabilísticas y no probabilísticas.

Muestras predispuestas: los resultados de la investigación son consecuencia del procedimiento de muestreo. Es decir, la refutación o verificación de la hipótesis es resultado del proceso de muestreo.

Muestras no predispuestas: en función de la técnica seleccionada se obtendrá una mayor o menos exactitud, pero no se condicionan los resultados a priori. Pueden ser probabilísticas o no probabilísticas.

1) No probabilísticas: procedimientos más sencillos, escasas posibilidades de generalización (no se podrán establecer parámetros poblacionales). Son menos costosas, se desconoce la probabilidad de cada unidad de análisis de participar en la muestra, no requieren conocimiento previo de las características del universo (excepto las muestras por cuotas), no requieren la identificación previa de las unidades de análisis ni el marco muestral, son menos representativas, trabajan con un error muestral desconocido, los resultados obtenidos no se pueden generalizar o inferir a una población mayor.

Técnicas:

- Muestreo accidental, causal o errático: encuestar los primeros casos que tengamos a mano, sin ningún criterio para su obtención. (Encuestas callejeras). Obtención sencilla que no requiere personal calificado

-Muestreo intencional, razonado o dirigido: el procedimiento de selección es establecido según el criterio del investigador en función de aquellos casos que considere típicos, es decir que se recurre a la información clave.

-Muestro por cuotas: tienen mayor representatividad ya que garantiza la presencia en la muestra de elementos de los diferentes subgrupos que componen el universo de estudio. Primero se debe definir en función de que variables se van a tomar las cuotas. Luego se calculará el tamaño de cada cuota, que puede ser proporcional o no proporcional, para luego asignarle a cada persona encargada del trabajo de campo un determinado cupo a cubrir. El criterio para establecer las cuotas depende de los objetivos de la investigación.

-Muestreo de bola de nieve: la muestra se conforma empíricamente. Los primeros encuestados son los que ofrecen información acerca de personas con las mismas características a quienes se pueden contactar para entrevistar.

2) Probabilísticas: conoce las probabilidades de cada unidad de análisis de ser incluida en la muestra, requiere el conocimiento previo del universo de estudio, la identificación de las unidades de análisis y del marco muestral, son mas precisos ya que tienen una base matemática, trabajan con un margen de error conocido, es posible generalizar los resultados y establecer parámetros poblacionales.

Técnicas:

Azar simple: se obtiene el marco muestral y se identifica cada unidad de análisis para asignarle un número de orden. Luego mediante algún procedimiento aleatorio (sorteo, herramientas informáticas, etc.) se van sorteando estos números al azar hasta completar el total de unidades que requiera el tamaño de la muestra.

Azar sistemático: requiere el marco muestral y la identificación de las unidades de análisis. El primer elemento de la muestra se selecciona al azar y los demás se seleccionan respetando un mismo intervalo. Puede ser un intervalo fijo (cada 10), o por el coeficiente de elevación (total del universo dividido el tamaño de la muestra)

Azar estratificado: se utiliza en universos heterogéneos. Es necesario identificar las unidades de análisis y sus características. Primero se estratifica el universo conforme a las variables que se consideren relevantes a la investigación,

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