EL MUESTREO

Proceso de Investigación.

PROBLEMA

HIPÓTESIS

POBLACIÓN

MUESTRAEj: ¿Mejorará el aprendizaje de los alumnos que hagan uso de

las TIC en el aula?

“Los alumnos de 3º de Primaria que hagan uso de las TIC

obtendrán mejores resultados que los que no hagan uso de

ellas”.

Alumnos de 3º de Primaria en

Pamplona

Universo

Población

(N)

muestra

(n)

Conjunto de individuos o elementos cualesquiera,

en los cuales se consideran una o más características que se

someten a estudio estadístico. (RAE).

Conjunto de sujetos a los que queremos proyectar nuestra investigación o

nuestro estudio.

Parte de un conjunto o población debidamente elegida que se somete a observación científica en

representación del conjunto para obtener

resultados válidos.

Alumnos de 3º de Primaria

Alumnos de 3º de Primaria en

Pamplona

Selección de alumnos de 3º de Primaria de

Pamplona.

Para seleccionar la muestra...

Población

Se recoge en Base de la muestra

Cada uno de los elementos en que se subdivide la base, que se denomina:

Unidad de la muestra

En ella figuran individualizadas

todas las unidades que forman la

población.

Lista de todos los alumnos de 3º de Primaria en Pamplona

Cada uno de los alumnos de 3º

de Primaria que figuran en la

base.

Calcular la muestra

El cálculo del tamaño de la muestra es uno de los aspectos a concretar en las fases previas de la investigación comercial y determina el grado de credibilidad que concederemos a los resultados obtenidos.

Una fórmula muy extendida que orienta sobre el cálculo del tamaño de la muestra para datos globales es la siguiente:

N: es el tamaño de la población o universo (número total de posibles encuestados).

k: es una constante que depende del nivel de confianza que asignemos. El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de confianza es lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una probabilidad del 4,5%.

Los valores k más utilizados y sus niveles de confianza son:La extensión del uso de Internet y la comodidad que proporciona, tanto para el encuestador como para el encuestado, hacen que este método sea muy atractivo.

e: es el error muestral deseado. El error muestral es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al total de ella. Ejemplos:

Ejemplo 1: si los resultados de una encuesta dicen que 100 personas comprarían un producto y tenemos un error muestral del 5% comprarán entre 95 y 105 personas.

Ejemplo 2: si hacemos una encuesta de satisfacción a los empleados con un error muestral del 3% y el 60% de los encuestados se muestran satisfechos significa que entre el 57% y el 63% (60% +/- 3%) del total de los empleados de la empresa lo estarán.

Ejemplo 3:si los resultados de una encuesta electoral indicaran que un partido iba a obtener el 55% de los votos y el error estimado fuera del 3%, se estima que el porcentaje real de votos estará en el intervalo 52-58% (55% +/- 3%).

p: es la proporción de individuos que poseen en la población la característica de estudio. Este dato es generalmente desconocido y se suele suponer que p=q=0.5 que es la opción más segura.

q: es la proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir, es 1-p.

n: es el tamaño de la muestra (número de encuestas que vamos a hacer).

Para seleccionar la muestra...

RELACIÓN UNIVERSO- MUESTRA

Cuantitativa

Exige que el universo y la muestra reúnan las mismas características

básicas en igual proporción.

fracción del muestreo:

porcentaje que representa la muestra respecto del universo.

n/N

Coeficiente de elevación:Número de veces que la

muestra está contenida en el universo.

N/n

Cualitativa

¿Cómo seleccionamos la muestra?

MUESTREO: Estrategias que nos permiten elegir un subgrupo de un grupo mayor, y utilizarlo como base para

realizar inferencias sobre éste.

¿Cómo seleccionamos la muestra? Tipos de muestreo.

PROBABILÍSTICAS

NO PROBABILÍSTICA

S

Muestreo aleatorio simple.

Muestreo aleatorio sistemático.

Muestreo aleatorio estratificado.

Muestreo aleatorio por conglomerados.

Bola de nieve.

Muestreo discrecional.

Muestreo intencional o conveniencia

Muestreo por cuotas.

Tipos de muestreo: probabilísticos.

PROBABILÍSTICO

Muestreo aleatorio simple.

Muestreo aleatorio sistemático.

Muestreo aleatorio estratificado.

Muestreo aleatorio por conglomerados.

Son los muestreos en los que todos los individuos tienen la misma

probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra. Nos

aseguran la representatividad de la muestra extraída.

Tipos de muestreo: probabilísticos.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Consiste en elegir al azar un número de elementos de una población que ya se ha

definido, de modo que la probabilidad de cada unidad de formar parte de la muestra es la misma.

Tipos de muestreo: probabilísticos.

MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO: se elige un sólo elemento de la base al azar. a ese número se le suma el

coeficiente de elevación. N/n

Así, al número inicial se le va sumando el cociente de la fórmula anterior

Tipos de muestreo: probabilísticos.

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO: Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí, que poseen

gran homogeneidad respecto alguna característica (profesión, sexo, estado civil...)

Se pretende asegurar que todos los estratos de interés están adecuadamente representados en la muestra.

Tipos de muestreo: probabilísticos.

MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS:

Consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados y en investigar

después todos los elementos pertenecientes a los

conglomerados elegidos.

La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que

forman una unidad. (ej: unidades hospitalarias, departamentos

universitarios...).

Video

Tipos de muestreo: no probabilísticos.

NO PROBABILÍSTICA

S Bola de nieve.

Muestreo discrecional.

Muestreo intencional o conveniencia

Muestreo por cuotas.

La muestra extraída no será representativa, porque no

todos los sujetos de la población tienen la misma

probabilidad de ser elegidos

Tipos de muestreo: no probabilísticos

MUESTREO POR CUOTAS:

Consiste en la selección de individuos que reúnan condiciones parecidas. Se escogen a los primeros que se

encuentren que recojan esas características.

Tipos de muestreo: no probabilísticos.

MUESTREO INTENCIONAL O CONVENIENCIA: Consiste en la selección de individuos que puedan

representar a la población, utilizando los que son más cercanos al investigador.

Tipos de muestreo: no probabilísticos.

BOLA DE NIEVE:

Consiste en seleccionar una muestra a través de unos individuos que conducen a otros, y estos a otros, así hasta

alcanzar la muestra suficiente.

Tipos de muestreo: no probabilísticos.

MUESTREO DISCRECIONAL:

Se seleccionan los sujetos de la muestra en función de lo que se consideran que pueden aportar al estudio.

Conclusión.

El muestreo:

1. Permite realizar inferencias sobre una población.2. Debe recoger una muestra que recoja las características esenciales de la población.3. En función del rigor del estudio se hará uso de un muestreo probabilístico o no probabilístico. 4. Cuanto mayor sea la muestra, menor será el error de muestreo.

Objetivos.

- Distinguir entre población y muestra.

- Diferenciar la base de la muestra de la unidad de la muestra.

- Conocer la relación cualitativa y cuantitativa entre la muestra y el universo.

- Diferenciar muestreo probabilístico del no probabilístico.

Evaluación.

1. Indica las diferencias entre muestra y población.

2. Explica y pon un ejemplo de muestreo aleatorio estratificado. 3. Explica de forma esquemática la relación Universo-muestra.

4. Se plantea el siguiente problema¿Aumentará el rendimiento de los alumnos la educación diferenciada?

¿Qué harías?

Palabras clave

REPRESENTATI-

VIDAD

POBLACIÓN

MUESTRA

ESTRATE-GIA

INFERENCIA

MUESTREOALEATORIO