Universidad Tecnológica de la Costa Grande deGuerrero Organismo Público Descentralizado del

Gobierno del Estado

TSU TURISMO ÁREA HOTELERÍA.

TEMA: SELECCIÓN DE LA MUESTRA

ASIGNATURA: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN

INTEGRANTES:

JORGE LUIS TAPIA GONZAGA.

KAREN JENNIFER CANACASCO MÉNDEZ

MONSERRAT HERNÁNDEZ OLEA

CUATRIMESTRE Y GRUPO: 1-B

PROFESOR: YEFRIS KLIIN LAUREL RAMÍREZ

PETATLÁN, GRO NOVIEMBRE, 2013.

CLASESProbabilísticasRequiere precisar el tamaño de la muestraSeleccionar elementos muestrales por medio deListado o marco muestralprocedimientos*Tómbolas*Tablas de números aleatorios*STATS®*Selección sistemáticaSus tipos son: *Muestra aleatoria simple*Muestra estratificada*Muestra por racismo o clústerNo probabilísticas *Selecciona participantes por uno o varios propósitos*No pretende que los casos sean representativos de la población

SELECCIONAR UNA MUESTRA APROPIADA PARA LA INVESTIGACIÓN

Definir los casos (participantes u otros seres vivos,

objetos, fenómenos, sucesos o comunidades) sobre los

cuales se habrá de recolectar los datos

Delimitar la población

Elegir el método de selección de la muestra:

probabilístico o no probabilístico

Precisar el tamaño de la muestra requerido

Aplicar el procedimiento de selección

Obtener la muestra

¿EN UNA INVESTIGACIÓN SIEMPRE TENEMOS UNA MUESTRA?

No siempre, pero en la mayoría de las situaciones si

realizamos el estudio . Solo cuando queremos realizar un

censo debemos incluir en el estudio a todos los sujetos o

casos (personas, animales, plantas, objetos) del universo o

la población.

Por ejemplo; los estudios motivacionales en empresas suelen

abarcar a todos empleados para evitar que los excluidos

piensen que su opinión no se toma en cuenta. Las muestras se

utilizan por economía de tiempo y recursos.

¿SOBRE QUE O QUIENES SERECOLECTARÁ LOS DATOS?

Aquí el interés se centra en “que o quiénes”, es decir, 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.

Así, en la situación de que el objetivo sea describir el uso

que hacen los niños de la televisión, lo más factible seria

interrogar a un grupo de niños.

También serviría entrevistara los padres de los niños.

Escoger entre los niños o sus padres, o ambos, dependería no

solo del objetivo de la investigación, si no del diseño de la

misma.

Lo anterior quizá parezca muy obvio, pues los objetivos de

los dos ejemplos mencionados son claros. En la práctica estos

no parece ser tan simple para muchos estudiantes, que en

propuestas de investigación y de tesis no logran una

coherencia entre los objetivos de la investigación y la

unidad de análisis de la misma. Algunos errores comunes se

encuentran en la tabla 8.1

TABLA 8.1 QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS: ERRORES Y SOLUCIONES

Pregunta de

investigación

Unidad de análisis errónea Unidad de análisis

correcta

¿Hay problemas de

comunicación entre

padres e hijos?

Grupo de adolescentes,

aplicarles cuestionario

Error: se procedería a

describir únicamente como

perciben los adolescentes la

relación con sus padres

Grupo de padres e

hijos. A ambas

partes se les

aplicará el

cuestionario

LA MUESTRA:

UNIDADES DE ANÁLISIS: Se denominan también casos o elementos.

OBJETIVO CENTRAL:Seleccionar casos representativos para la generalización.GENERALIZAR:* Características* HipótesisCon la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen ala población o fenómenoMediante una técnica de cuadroSubgrupo de la población de interés sobre el cual se

recolectaran los datos, y que tiene que definirse o

delimitarse de ante mano con precisión y este deberá ser

representativo de dicha población.

Para el proceso cuantitativo la muestra es un subgrupo de la

población de interés sobre el cual se recolectan datos, y que

tienen que definirse o delimitarse de ante mano con

precisión, esté deberá ser representativo de dicha población.

El investigador pretende que los resultados encontrados en la

muestras logren generalizarse o extrapolarse a la población

(en el sentido de la validez externa que se comentó al hablar

de experimento). El interés es que la muestra sea estadística

representativa. La esencia del muestreo cuantitativo podría

esquematizarse como se presenta en la figura 8.1

FIGURA 8.1: ESENCIA DEL MUESTREO CUANTITATIV

OBJETIVO CENTRAL:Seleccionar casos representativos para la generalización.GENERALIZAR:* Características* HipótesisCon la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen ala población o fenómenoMediante una técnica de cuadro¿CÓMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN?

Una vez que se ha definido cual será la unidad de análisis se

procede a delimitar la población que va a ser estudiada y

sobre la cual se pretende generalizar los resultados.

Así, una población o universo: es el conjunto de todos los

caso que concuerdan con una series de especificaciones

(selltiz et al., 1980).

Una deficiencia que se presenta en algunas trabajos de

investigación es que no describen lo suficiente las

características de la población o consideran que la muestra

la representa de manera automática. Es común que algunos

estudios que solo se basan en muestras de estudiantes

universitarios ( porque es fácil de aplicar en ellos el

instrumento de medición, pues están a la mano) hagan

generalizaciones temerarias sobre jóvenes que tal vez posean

otras características sociales. Es preferible entonces

establecer con claridad las características de la población,

con la finalidad de delimitar cuales serán los parámetros

muéstrales.

Lo anterior puede ilustrarse con el ejemplo de la

investigación sobre el uso de la televisión por los niños.

Está claro que dicha investigación la unidad de análisis son

los niños. Pero ¿de qué población se trata?, ¿de todos los

niños del mundo?, ¿de todos los niños de la república

mexicana? Sería muy ambicioso y prácticamente imposible

referirnos a poblaciones tan grandes.

Población o universo: es el conjunto de todos los caso que concuerdan

con una series de especificaciones.

Así, en nuestro ejemplo, la población de delimitaría con base

en la figura 8.2.

figura 8.2

Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus

características de contenido, de lugar y en el tiempo.

¿CÓMO SELECCIONAR LA MUESTRA?

Hasta este momento hemos visto que se debe definir cuál será

la unidad de análisis y cuáles son las características de la

población.

La muestra es, en esencia un subgrupo de población. Digamos

que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese

conjunto definido en sus característica al que llamamos

población. Esto se representa en la figura 8.3

Todas las muestras -bajo el enfoque cuantitativo- deben ser

representativas; por tanto, el uso de este término resulta

inútil. Los términos al azar y aleatorio denotan un tipo de

procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con

la selección de elementos; pero no logran esclarecer tampoco

el tipo de muestra y el procedimiento de muestreo. Hablemos

entonces de estos conceptos en los siguientes apartados.

TIPOS DE MUESTRAS:

Básicamente categorizamos las muestras en dos grandes ramas:

Muestras Probabilísticas: Subgrupo de la población en el que

todos los elementos de la población tienen la misma

posibilidad de ser elegidos 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.

Imagínese el procedimiento para obtener el número premiado en

un sorteo de lotería. este nnumero se va formando en el

momento del sorteo. en las loterías tradicionales, a partir

Unidades de análisis

Muestra

de las esferas con un digito que se extraen (después de

revolverlas mecánicamente) hasta formar el numero, de manera

que todos los números tienen la misma probabilibidad de ser

elegidos

Muestras No Probabilísticas o dirigida: Subgrupo de la

población en la que la elección de los elementos no depende

de la probabilidad sino de las características de la

investigación.

La elección de los elementos no dependen 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 ni con base en formulas de

probabilidad, si no de que depende del proceso de toma de

decisiones de un investigador , y desde luego, las muestras

seleccionadas obedecen a otros criterios de investigación.

Elegir entre una muestra probabilística o una no

probabilística depende de los objetivos del estudio, del

esquema de investigación y de la contribución que se piensa

hacer con ella.

EJEMPLO:

En un primer ejemplo tenemos una investigación sobre

inmigrantes extranjeros en México (Baptistas, 1998). El

objetivo de la investigación era documentar sus experiencias

de viajes, de vida y de trabajo. Para cumplir dicho propósito

se selecciono una muestra no probabilística de personas

extranjeras que por diversas razones (económicas, políticas)

hubieran llegado a México entre 1900 y 1960, las personas se

seleccionaron por medio de conocidos y de referencias. De

esta manera se entrevisto a 40 inmigrantes con entrevistas

semiestructuradas, que permitieron al participante hablar

libremente sobre sus experiencias.

Comentario: en este caso es adecuada una muestra no

probabilística, pues se trata de un estudio con un diseño de

investigación exploratorio y un enfoque fundamentalmente

cualitativo; es decir, no es concluyente, si no que su

objetivo es documentar ciertas experiencias. Este tipo de

estudio pretende generar datos e hipótesis que constituyan la

materia prima para investigaciones más precisas.

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

La muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizás la

principal sea que puede medirse el tamaño del error en

nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal

objetivo en el diseño de una muestra probabilística es

reducir al mínimo este error, al que se le llama error

estándar (Kish, 1995; Kalton y Heeringa, 2003).

Son esenciales en los diseños de investigación

transeccionales, tanto descriptivos como correccionales-

casuales (las encuestas de opinión) donde se pretende hacer

estimaciones de variables en la población.

CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA

Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe

preguntarse: dado que una población es de N tamaño,³

¿Cuál es el menor número de unidades muéstrales (personas,

organizaciones, capítulos de telenovelas, etc.) que necesito

La generalización de las características o valores de la muestra dependen del error de muestreo

MUESTRA

POBLACION

ESQUEMA DE LAGENERALIZACIÓN DE LAMUESTRA A LA POBLACIÓN

para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado

nivel de error estándar, digamos menor de 0.01?

La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que

sea representativa del universo o población con cierta

posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de

confianza (maximizar), así como probabilidad.

Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos

procedimientos:

1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de

la población;

2. Seleccionar los elementos muéstrales (casos) de manera

que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser

elegidos.

Para lo primero se recomienda utilizar el programa

STATS®. También se puede calcular el tamaño de la

muestra, mediante un procedimiento usando las formulas

clásicas que se han desarrollado, pero es más tardado y

el resultado es el mismo y muy similar al que

proporciona dicho programa.

EJEMPLO

Imaginemos que pretendemos realizar un estudio en la

siguiente población: las empresas de mi ciudad.

Entonces, lo primero es conocer el tamaño de la

población ( número de empresas en mi ciudad). Supongamos

que hay 2200 de ellas. Al abrir el subprograma “Tamaño

de la muestra” en STATS® el programa le va a pedir los

siguientes datos:

¿Tamaño del universo?

¿Error máximo aceptable?

¿Porcentaje estimado de la prueba?

¿Nivel deseado de confianza?

MUESTRA PROBABILISTICA ESTRATIFICADA

En ocasiones el interés del investigador es comparar sus

resultados entre segmentos, grupos o nichos de la población,

porque así lo señala el planteamiento del problema. Por

ejemplo, efectuar comparaciones por géneros (hombres y

mujeres), si la selección de muestra es aleatoria, tendremos

unidades o elementos de ambos géneros, no hay problema, la

muestra reflejara la población.

Pero a veces, nos interesan grupos que constituyen minorías

de la población o universo y entonces si la muestra es

aleatoria simple, resultará muy difícil determinar qué

elementos o casos de tales grupos serán seleccionados.

Imaginemos que nos interesan personas de todas las

religiones para constatar ciertos datos, pero en la ciudad

donde se efectuará el estudio la mayoría es –por ejemplo-

predominantemente católica. Con MAS es casi seguro que no

elijamos individuos de diversas religiones o sólo unos

cuantos. No podríamos efectuar comparaciones. Quizás tengamos

300 católicos y dos o tres de otras religiones. Entonces es

cuando preferimos obtener una muestra probabilística

estratificada (el nombre nos dice que será probabilística y

que se consideraran segmentos o grupos de la población, o lo

que es igual: estratos).

Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se

selecciona una muestra para cada segmento.

MUESTREO PROBABILISTICO POR RACIMOS

Algunos de los casos en el que el investigador se ve limitado

por recursos financieros, por tiempo, por distancias

geográficas o por combinación de éstos, y otros obstáculos,

se recurre al muestreo por racimos cluters. En este tipo de

muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar

que muchas veces las unidades de análisis se encuentran

encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos p

geográficos, a los que le denomina racimo. Para dar alguno

ejemplos tenemos la tabla 8.3. en la primera columna se

encuentran unidades de análisis que frecuentemente vamos a

estudiar. En la segunda columna sugerimos posibles racimos en

donde se encuentran dichos elementos.

UNIDAD DE ANÁLISIS POSIBLE RACIMOS

Adolecentes Preparatoria

Obreros Industrias o fabricas

Amas de casa Mercados/supermercados/centro comerciales

Niños colegios

Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de

análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis indica

que van a ser medidos, o sea, los participantes o casos a

quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de

medición. La unidad muestral (en este tipo de muestra) se

refiere al racimos por medio del cual se logra el acceso a la

unidad de análisis. El muestreo por racimos supone una

selección en dos o más etapas, todas con procedimientos

probabilísticos en la primera, se selecciona los racimos,

siguiendo los pasos ya señalados de una muestra

probabilística simple o estratificada. En las fases

subsecuentes y dentro de estos racimos, se seleccionan los

casos que van a medirse para ellos se hace una selección que

asegure que todos los elementos del racimos tienen la misma

probabilidad de ser elegidos.

Muestra probabilística por racimos: Muestreo en el que las

unidades de análisis se encuentran encapsuladas en

determinados lugares físicos.

¿CÓMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE

MUESTRA ?

Los tipos de muestra dependen de dos cosas: del tamaño de la

muestra y el procedimiento de selección.

Se determina el tamaño de la muestra n, pero ¿Cómo

seleccionar los elementos muéstrales? (ya sean casos o

racimos). Las unidades de análisis o los elementos muéstrales

se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos de que cada

elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se

utiliza básicamente tres

procedimientos de selección.

1.- TOMBOLAS: Muy simple pero muy rápido, consiste en

numerar todos los elementos muestrales de la población,del

uno al N. Después se hacen fichas o papeles,uno para cada

elemento,se revuelven y se van sacando n número de fichas.(la

cantidad de muestra decidida).Los numero elegidos al azar

conformaran la muestra

Cuando nuestro muestreo es estratificado, se sigue el

procedimiento anterior, pero por cada estrato. En una lista

se enumeran cada una de estas organizaciones. En fichas

aparte se sortea cada uno de los 53 números, hasta obtener

los treces necesarios (pueden ser las treces primeras fichas

que se extraigan). Los números obtenidos se verifican con los

nombres y las direcciones de nuestra lista, para precisar los

directivos que serán prácticamente delo estudio.

2.- Números random o números aleatorios.- Calculo del tamaño

de muestra y otros procedimiento con formulas.

3.- STATS® : una excelente alternativa para generar números

aleatorios se encuentra el programa STATS®, que contiene un

subprograma para ello y evita el uso de la tabla de números

aleatorios. Es hasta ahora la mejor forma que hemos

encontrado de hacerlo.

El programa nos pide que le indiquemos ¿Cuántos números

aleatorios? (requerimos), entonces tecleamos el tamaño de

muestra;

LISTADOS Y OTROS MARCOS MUÉSTRALES

Las muestras probabilísticas requieren la determinación del

tamaño de la muestra y de un proceso de selección aleatoria

que asegure que todos los elementos de la población tenga la

misma probabilidad de ser elegidos. Todo esto lo hemos visto

aunque nos falta exponer sobre algo esencial que precede a la

selección de una muestra: el marco muestra. Éste constituye

a un marco de referencia que nos permita indicar físicamente

los elementos de la población, la posibilidad de numerarlos

y, por ende, de proceder a la selección de los elementos

muéstrales (los casos de la muestra).

Normalmente se trata de un listado existente a una lista que

es necesario confeccionar a de hoc, con los casos de la

población.

Los listados existentes sobre una población son varios: guías

telefónicas, listas de miembros de la

asociaciones ,directorios especializados, listas oficiales de

la escuela de la zona, base de datos de los alumnos de una

universidad o de los clientes de una empres, registros

médicos, catastros, nominas de veracidad, su calidad y su

nivel de cobertura en relación con el problema a investigar y

la población que va a medirse, ya que todos estos aspectos

influyen en la selección de la muestra.

MARCO MUESTRAL: es un marco de referencía que nos permite

identificar físicamente los elementos de la población, así

como la posibilidad de emnumerarlos y seleccionar los

elementos muestrales.

TAMAÑO ÓPTIMO DE UNA MUESTRA

Tal como se mencionó, las muestras probabilísticas requieren

dos procedimientos básicos:

1) La determinación del tamaño de muestra

2) La selección aleatoria de los elementos muéstrales.

Precisar adecuadamente el tamaño de la muestra puede tornarse

complejo, esto depende del problema de investigación y la

población a estudiar.

MUESTREO AL AZAR POR MARCADO TELEFÓNICO (RANDOM DIGIT

DIALING)

Esta es una técnica que los investigadores utilizan para

seleccionar muestras telefónicas. Involucra identificar áreas

geográficas –para ser muestreadas al azar- y sus

correspondientes códigos telefónicos e intercambios (los

primeros dígitos del numero telefónico que las identifican).

Luego, los demás dígitos del numero a marcar pueden ser

generados al azar de acuerdo con los casos que requeríamos

para la muestra (n). Es posible reconocer que intercambios

son usados de forma primaria para teléfonos residenciales y

enfocar el muestreo en ese subgrupo. Asimismo, es muy útil

para incluir en muestras a teléfonos celulares o móviles

(Hernández Sampieri y Mendoza, 2008).