HUM-110 Tema VII: Selección de la Muestra

HUM-110HUM-110Tema VII: Selección de la Tema VII: Selección de la

MuestraMuestra

Instituto Especializado de Estudios Instituto Especializado de Estudios Superiores LoyolaSuperiores Loyola

San Cristóbal, Rep. Dom.San Cristóbal, Rep. Dom.

Facilitador:Facilitador:

Félix Rondón, MSFélix Rondón, MS

Proceso de InvestigaciónProceso de Investigación

1.1. Concebir la idea a investigarConcebir la idea a investigar2.2. Plantear el problemaPlantear el problema3.3. Elaborar el marco teóricoElaborar el marco teórico4.4. Definir el tipo de investigaciónDefinir el tipo de investigación5.5. Formular la hipótesis y definir las variablesFormular la hipótesis y definir las variables6.6. Seleccionar el diseño apropiadoSeleccionar el diseño apropiado7.7. Seleccionar una muestra apropiadaSeleccionar una muestra apropiada

Unidad de AnálisisUnidad de Análisis

Para seleccionar una muestra primero Para seleccionar una muestra primero hay que definir cual será la unidad de hay que definir cual será la unidad de análisis; es decir, qué o quiénes serán análisis; es decir, qué o quiénes serán medidos.medidos.

Esto depende del problema a ser Esto depende del problema a ser investigado y de los objetivos de la investigado y de los objetivos de la investigación.investigación.

Una vez definida la unidad de análisis, Una vez definida la unidad de análisis, se procede a delimitar la población.se procede a delimitar la población.

Población y MuestraPoblación y Muestra

La población es el conjunto de todos La población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una los casos que concuerdan con una serie de características u serie de características u especificaciones.especificaciones.

La muestra es un subgrupo de la La muestra es un subgrupo de la población a ser estudiada.población a ser estudiada.

Para seleccionar la muestra es Para seleccionar la muestra es necesario delimitar las necesario delimitar las características de la población.características de la población.

Selección de la MuestraSelección de la Muestra

La muestra debe ser representativa de la La muestra debe ser representativa de la población. Pueden ser Probabilísticas o No población. Pueden ser Probabilísticas o No Probabilísticas.Probabilísticas.

En la probabilística los miembros de la En la probabilística los miembros de la población tienen igual probabilidad de ser población tienen igual probabilidad de ser escogidos.escogidos.

En la no probabilística, la elección de la En la no probabilística, la elección de la muestra depende de los criterios del muestra depende de los criterios del investigador.investigador.

El tipo de muestra dependerá básicamente de El tipo de muestra dependerá básicamente de los objetivos del estudio.los objetivos del estudio.

Muestra ProbabilísticaMuestra Probabilística

Esenciales en los diseños de Esenciales en los diseños de investigación por encuesta, en donde investigación por encuesta, en donde se pretende hacer estimaciones de se pretende hacer estimaciones de variables en la población.variables en la población.

La precisión de las estimaciones La precisión de las estimaciones dependerá del error en el muestro, el dependerá del error en el muestro, el cual puede ser calculado cual puede ser calculado parcialmente.parcialmente.

Muestra ProbabilísticaMuestra Probabilística

Para una muestra probabilística se Para una muestra probabilística se necesitan saber dos cosas:necesitan saber dos cosas: El tamaño de la muestra (n)El tamaño de la muestra (n) La selección de los elementos La selección de los elementos

muestralesmuestrales

Tamaño de la MuestraTamaño de la Muestra

Se refiere al número de Unidades de Se refiere al número de Unidades de Análisis necesarias para conformar la Análisis necesarias para conformar la muestra (n).muestra (n).

Depende del error estándar o Depende del error estándar o muestral (e) y del tamaño de la muestral (e) y del tamaño de la población (N).población (N).


Cuando no se conoce el tamaño de la Cuando no se conoce el tamaño de la población, la fórmula utilizada es:población, la fórmula utilizada es:

Donde:Donde: ZZαα/2/2 = Indicador del nivel de confiabilidad (el cual es = Indicador del nivel de confiabilidad (el cual es

igual a 1.96 a 95% de confiabilidad)igual a 1.96 a 95% de confiabilidad) σσ22= Varianza de la población.= Varianza de la población. e = Error de la muestra o estándar. Normalmente e = Error de la muestra o estándar. Normalmente

entre 1% (0.01) y 10% (0.10). 5% es lo más común.entre 1% (0.01) y 10% (0.10). 5% es lo más común.

2

22

2

º eZ

n


Cuando no se conoce el tamaño de la Cuando no se conoce el tamaño de la población, la fórmula utilizada es:población, la fórmula utilizada es:

2

22

2

º eZ

n

Cuando no se conoce el valor de Cuando no se conoce el valor de σσ22 entonces entonces se asume que es igual a p(1-p).se asume que es igual a p(1-p).

p es la probabilidad de que el evento deseado p es la probabilidad de que el evento deseado ocurra, si no se conoce se asume que es igual ocurra, si no se conoce se asume que es igual a 50% (0.5).a 50% (0.5).


Sabiendo lo anterior, una variación de la Sabiendo lo anterior, una variación de la fórmula es:fórmula es:

ppe

Zn

1

2

2º


En caso de conocerse el tamaño de la En caso de conocerse el tamaño de la población (N), entonces hay que ajustar población (N), entonces hay que ajustar nnºº de la siguiente forma: de la siguiente forma:

Nnn

nº

º

1


Por ejemplo: Por ejemplo: ¿Cuál sería el tamaño de muestra (n) ¿Cuál sería el tamaño de muestra (n)

representativa para 2300 agroindustrias si se representativa para 2300 agroindustrias si se requiere un error estándar (e) inferior de 5%, y requiere un error estándar (e) inferior de 5%, y un nivel de confianza de 95%?un nivel de confianza de 95%?

N= 2300N= 2300 ee22= (0.05)= (0.05)22=0.0025 (determinado por el =0.0025 (determinado por el

investigador)investigador) Z = 1.96 al 95% de nivel de confianza.Z = 1.96 al 95% de nivel de confianza. σσ22 no se conoce y se asume = p(1-p)= 0.5(1-0.5) = no se conoce y se asume = p(1-p)= 0.5(1-0.5) =

0.250.25


Por lo tanto:Por lo tanto: nnºº= (1.96= (1.962 2 x 0.25) / 0.0025 = 384.16x 0.25) / 0.0025 = 384.16

Ajustando el tamaño de la muestra:Ajustando el tamaño de la muestra: n= 384.16 / (1+384.16/2300)n= 384.16 / (1+384.16/2300) n= 329n= 329

Respuesta: se necesita una muestra Respuesta: se necesita una muestra de 329 unidades de estudio.de 329 unidades de estudio.

Tipos de Muestras Tipos de Muestras ProbabilísticasProbabilísticas

Las muestras probabilísticas pueden ser Las muestras probabilísticas pueden ser Simples, Estratificadas o Por Racimos.Simples, Estratificadas o Por Racimos.

El ejemplo anterior corresponde a una El ejemplo anterior corresponde a una muestra probabilística simple.muestra probabilística simple.

La muestra estratificada se utiliza La muestra estratificada se utiliza cuando la población sujeta de estudio cuando la población sujeta de estudio está dividida en varios estratos o está dividida en varios estratos o categorías.categorías.


Ejemplo:Ejemplo: Si las 2300 agroindustrias se encuentran Si las 2300 agroindustrias se encuentran

distribuidas en 3 regiones de la siguiente distribuidas en 3 regiones de la siguiente manera: manera:

Población Región A (NPoblación Región A (NAA): 600): 600 Población Región B (NPoblación Región B (NBB): 750): 750 Población Región C (NPoblación Región C (NCC): 950): 950

En este caso, las 329 agroindustrias de la En este caso, las 329 agroindustrias de la muestra deberán ser seleccionadas muestra deberán ser seleccionadas proporcionalmente de cada región.proporcionalmente de cada región.


Ejemplo (cont.)Ejemplo (cont.) Entonces, para calcular cada submuestra Entonces, para calcular cada submuestra

(n(nAA, n, nBB y n y nCC) hay que dividir cada ) hay que dividir cada subpoblación (Nsubpoblación (NAA, N, NBB y N y NCC) entre la población ) entre la población total (N) y multiplicar por la muestra total total (N) y multiplicar por la muestra total (n).(n).

nnAA= 600/2300*329 = 86= 600/2300*329 = 86 nnBB= 750/2300*329 = 107= 750/2300*329 = 107 nnCC= 950/2300*329 = 136= 950/2300*329 = 136


La muestra en racimos se utiliza cuando La muestra en racimos se utiliza cuando la población, además de estar dividida en la población, además de estar dividida en categorías, está dividida en categorías, está dividida en subcategorías.subcategorías.

En el ejemplo anterior, suponiendo que En el ejemplo anterior, suponiendo que las agroindustrias de la región A (Nlas agroindustrias de la región A (NAA=600) =600) estuvieran divididas en tres subregiones estuvieran divididas en tres subregiones (N(NA1A1=100, N=100, NA2A2=200 y N=200 y NA3A3=300=300


Entonces hay que calcular submuestras Entonces hay que calcular submuestras proporcionales para cada subregión proporcionales para cada subregión (n(nA1A1, n, nA2A2 y n y nA3A3)) nnA1A1= 100/600*86 = 14= 100/600*86 = 14 nnA2A2= 200/600*86 = 29= 200/600*86 = 29 nnA3A3= 300/600*86 = 43= 300/600*86 = 43

El mismo procedimiento se aplica en las El mismo procedimiento se aplica en las otras regiones (Notras regiones (NBB y N y NCC))

Selección de la Muestra Selección de la Muestra ProbabilísticaProbabilística

Las unidades de análisis o los Las unidades de análisis o los elementos muestrales deben ser elementos muestrales deben ser elegidos siempre aleatoriamente para elegidos siempre aleatoriamente para asegurar que cada elemento tendrá asegurar que cada elemento tendrá la misma probabilidad de ser elegido.la misma probabilidad de ser elegido.

Pueden usarse tres procedimientos: Pueden usarse tres procedimientos: Tómbola, Números Aleatorios y Tómbola, Números Aleatorios y Selección Sistemática.Selección Sistemática.


TómbolaTómbola Muy simple y no muy rápido.Muy simple y no muy rápido. Se asigna un número a cada elemento Se asigna un número a cada elemento

de la población y éstos se revuelven en de la población y éstos se revuelven en una caja y se san al azar.una caja y se san al azar.

Los números elegidos al azar Los números elegidos al azar conformarán los elementos de la conformarán los elementos de la muestra.muestra.


Números aleatorios (Random)Números aleatorios (Random) Se utiliza una tabla de números aleatorios o Se utiliza una tabla de números aleatorios o

random.random. Existe una tabla de un millón de dígitos, Existe una tabla de un millón de dígitos,

publicada por la Corporación Rand, que publicada por la Corporación Rand, que aparece en los apéndices de muchos libros aparece en los apéndices de muchos libros de estadística.de estadística.

Una tabla similar puede ser generada Una tabla similar puede ser generada utilizando el comando =ALEATORIO() en utilizando el comando =ALEATORIO() en Excel.Excel.


Selección SistemáticaSelección Sistemática Consiste en seleccionar una muestra (n) Consiste en seleccionar una muestra (n)

de una población (N) a partir de un de una población (N) a partir de un intérvalo (K), el cual se calcula de la intérvalo (K), el cual se calcula de la siguiente manera: K=N/nsiguiente manera: K=N/n

En el ejemplo, K=2300/125 = 18.4En el ejemplo, K=2300/125 = 18.4 Esto quiere decir que de cada 18 Esto quiere decir que de cada 18

empresas una será tomada para empresas una será tomada para conformar la muestra.conformar la muestra.

Muestras No ProbabilísticasMuestras No Probabilísticas

Llamadas también muestras dirigidas.Llamadas también muestras dirigidas. La elección de las unidades de estudio es La elección de las unidades de estudio es

informal y un poco arbitrario, depende de informal y un poco arbitrario, depende de la decisión del investigador.la decisión del investigador.

Los resultados obtenidos solo pueden ser Los resultados obtenidos solo pueden ser aplicado al mismo grupo o a otro similar, aplicado al mismo grupo o a otro similar, no son representativos de una población.no son representativos de una población.

Muestras No ProbabilísticasMuestras No Probabilísticas

Util para estudios donde se requiere Util para estudios donde se requiere una elección cuidadosa de individuos una elección cuidadosa de individuos con características específicas del con características específicas del problema bajo estudio.problema bajo estudio.

Pueden ser: a) de Sujetos Pueden ser: a) de Sujetos Voluntarios, b) de Expertos, c) de Voluntarios, b) de Expertos, c) de Sujetos-Tipos y d) por Cuotas.Sujetos-Tipos y d) por Cuotas.

Tipos de Muestras No Tipos de Muestras No ProbabilísticasProbabilísticas

Muestra de Sujetos VoluntariosMuestra de Sujetos Voluntarios El investigador elabora conclusiones El investigador elabora conclusiones

sobre especímenes que llegan a sus sobre especímenes que llegan a sus manos de manera casual.manos de manera casual.

Se usa en estudios de laboratorio donde Se usa en estudios de laboratorio donde se requiere que las unidades evaluadas se requiere que las unidades evaluadas sean homogéneas en una característica sean homogéneas en una característica específica (edad, sexo, etc.)específica (edad, sexo, etc.)


Muestras de ExpertosMuestras de Expertos Usadas en ciertos estudios donde es Usadas en ciertos estudios donde es

necesaria la opinión de expertos en un necesaria la opinión de expertos en un tema.tema.

Frecuentes en estudios exploratorios y Frecuentes en estudios exploratorios y cualitativos usados para generar cualitativos usados para generar hipótesis más precisas o generar hipótesis más precisas o generar materia prima para diseños de materia prima para diseños de cuestionarios.cuestionarios.


Muestra de Sujetos-tiposMuestra de Sujetos-tipos Conocidas también como estudios de Conocidas también como estudios de

casos.casos. Usada en estudios exploratorios y Usada en estudios exploratorios y

cualitativos, donde el objetivo es la cualitativos, donde el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la riqueza, profundidad y calidad de la información.información.


Muestra por CuotasMuestra por Cuotas Utilizada mucho en estudios de opinión y Utilizada mucho en estudios de opinión y

mercadotecnia.mercadotecnia. La población encuestada está formada La población encuestada está formada

proporcionalmente según ciertas características proporcionalmente según ciertas características demográficas.demográficas.

Por ejemplo, una muestra puede estar Por ejemplo, una muestra puede estar conformada por 25% de hombres mayores de 30 conformada por 25% de hombres mayores de 30 años, 25% mujeres mayores de 30, 25% hombres años, 25% mujeres mayores de 30, 25% hombres menores de 30 y 25% mujeres menores de 30.menores de 30 y 25% mujeres menores de 30.

ListadosListados

Todo proceso de selección depende de Todo proceso de selección depende de listados, ya sean existentes o construidos.listados, ya sean existentes o construidos.

Algunos recursos usados como listas Algunos recursos usados como listas pueden ser: directorio telefónico, listas de pueden ser: directorio telefónico, listas de industrias, etc.industrias, etc.

Cuando no existan listas, se recurre a Cuando no existan listas, se recurre a otros marcos de referencia que describan otros marcos de referencia que describan las unidades de análisis. Ej: archivos, las unidades de análisis. Ej: archivos, hemerotecas, mapas.hemerotecas, mapas.

BibliografíaBibliografía

Hernández, R., Fernández, C., Hernández, R., Fernández, C., Baptista, P. (1991). Baptista, P. (1991). Metodología de Metodología de la investigación.la investigación. México, DF, México. México, DF, México. McGraw Hill.McGraw Hill.

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