Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Universos y Muestras
1. ¿A quiénes investigar? ¿A
cuántos? ¿Cómo se los elige?
RUIZ OLABUÉNAGA, J. ARISTEGUI IRATXE y MELGOSA LEIRE. (1998) Cómo elaborar un proyecto de
investigación social. Cuaderno monográfico del Instituto de Ciencias de la Educación. Publicación de la
Universidad de Deusto. Bilbao
2. UNIVERSOS Y MUESTRAS
La imposibilidad unas veces y otras el engorro de investigar a todos los
casos ( personas, hechos, situaciones…) relacionados con el objeto de
investigación obliga a seleccionar un número reducido de hechos, una
muestra representativa.
El problema es saber a cuántos hay que investigar, cómo se les
selecciona, y a quiénes deben ser éstos.
El grupo de personas, cosas ó sucesos será nuestro universo ó
población de estudio.
Es difícil estudiar a cada uno de los individuos de un universo,
obtenidos en la investigación sean exactos y válidos.
3. MUESTRAS Vs. UNIVERSO
EN UNA INVESTIGACIÓN SOCIAL NOS ENCONTRAMOS CON TRES PROBLEMAS:
-- ALCANZAR LA MAYOR EXACTITUD POSIBLE EN LOS RESULTADOS.
--OBTENER LOS DATOS EN UN PLAZO BREVE DE TIEMPO, Y
--AJUSTARSE A UNOS PRESUPUESTOS ECONÓMICOS FIJADOS DE ANTEMANO.
Para solucionar estos tres problemas se utiliza la TÉCNICA DE MUESTREO , que
consiste en limitar la investigación a un número reducido de personas, tomadas de
una población ó universo, cuyas actitudes, opiniones, comportamientos, queremos
conocer.
Si utilizamos muestras ahorramos tiempo, dinero y personal usados en la
realización de la investigación, sin que se pierda su validez científica.
Para el muestreo es necesario:
- Con una población infinita o inmensa
- Cuando la población es inaccesible
- Para un experimento social con grupos de control
- Para un pre-test ó estudio piloto
- para un reportaje corto, y encontrar solución al problema.
4. Ventaja de la muestra Desventajas de la muestra
Rapidez y brevedad: ahorra tiempo en Dificultad de elaboración: El muestreo
la recolección de datos , sino exige una cuidada elaboración , previa
también en su tabulación y a la recogida de datos. Una errónea
análisis. elección de la muestra puede ser fatal
en los resultados.
Ahorro de costo: si se exige menos Viabilidad: Si dentro de la muestra a
tiempo y trabajo , se acorta el estudiar hay pocos individuos con la
presupuesto. variable a estudiar , esta no nos
Exactitud: los controles son mejores y permitirá sacar conclusiones válidas y
los datos mas exactos. Reduce el representativas.
error. La muestra deberá cumplir tres
Profundidad: si son menos los sujetos condiciones básicas:
se puede intensificar en el a.- Representatividad: debe ser un universo
contenido la investigación. en si misma.
b.- Confianza: los datos deben tener
fiabilidad respecto del universo.
c.- Tamaño: debe tener un tamaño
determinado.
6. ¿Cuánto debo seleccionar?, ¿cuál debe ser el tamaño de
la muestra? .
Las respuestas están condicionadas por el tipo y el estilo de
investigación cuantitativo – cualitativo.
El análisis cuantitativo El análisis cualitativo
Obliga a estudiar en Estudia normalmente un
principio todos los casos y si individuo, una
no puede , selecciona unos situación, unos pocos
cuantos que representen al individuos o unas reducidas
colectivo general. situaciones. Profundiza en
Pretende generalizar los casos concretos.
resultados.
7. El diseño de la muestra tendrá que cumplir
tres requisitos fundamentales:
Margen de error: se Varianza del Nivel de confianza: el
debe fijar previamente universo: es crucial tamaño de la muestra será
por el investigador que en la fijación de tanto mayor cuanto más
esta dispuesto ( es el cualquier muestra, alta sea el nivel de
error que esta cuanto mayor sea la confianza con el que el
dispuesto a tolerar en varianza (población investigador desee trabajar.
su trabajo). Teniendo heterogénea) mayor
presente que cuando será también, el
más exigente y más tamaño de la
calidad de precisión muestra.
requiera en el margen
de error, esto
es, cuanto menor sea
el margen d e error En definitiva si el investigador conoce los tres puede
será el tamaño de la determinar con exactitud el tamaño requerido para su
muestra exigido. muestra.
8. TIPOS DE MUESTRA
1. Muestra al azar
PROBABILISTICA 2. Muestra Estratificada
Fundamentalmente debe existir una base de sondeo 3. Muestra por conglomerados ó Racimos
que es un documento escrito ó informatizado 4. Muestra Polietápica
donde están todos y cada uno de los elementos
del universo. 5. Muestra de panel
TIPO INTERMEDIO Muestra localizada
Se realiza sobre individuos que se encuentran en un
punto concreto ó que tienen alguna
característica en común.
1. Muestra accidental
2. Muestra por cuotas
NO PROBABILISTICA 3. Muestra dirigida o razonada
Se realiza sin base de sondeo, el investigador sigue 4. Muestra por bola de nieve
un criterio estratégico personal.
9. MUESTRA PROBABILÍSTICA
1. Muestra al azar: todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser
elegidos.
Selección por Lotería: Cada vez que se saca un número éste es devuelto a la urna para que no
varíe la probabilidad de salir de uno en el transcurso del sorteo.
Selección sistemática: Aquí se selecciona al azar el primer individuo y los restantes a intervalos
fijos, determinados según el número de la muestra.
Selección por tabla de números equiprobables: extrae una serie de números al azar , de modo
que puedan utilizarse para obtener muestras representativas, según una tablas
matemáticas.
2. Muestra estratificada: Divide al universo en estratos lo más homogéneos posibles. Se usa
un criterio para diferenciar los distintos estratos. Selecciona una muestra al azar dentro
de cada estrato. Consiste en tomar una muestra al azar dentro de cada estrato.
El reparto de la muestra entre los diversos estratos se denomina AFIJACIÓN y se puede hacer
de los siguientes modos.
AFIJACIÓN SIMPLE: se reparte la muestra total en partes iguales para cada estrato.
AFIJACIÓN PROPORCIONAL: Se reparte la muestra proporcionalmente entre los diversos
estratos.
AFIJACIÓN ÓPTIMA: Se elige dentro de cada estrato mas o menos elementos según sea mayor
ó menor la varianza.
10. MUESTRA PROBABILÍSTICA
3. Muestra por conglomerados ó Racimos: Se seleccionan grupos en vez de
individuos con iguales características. Hay dos tipos de muestreo:
Probabilístico: con base de sondeo – la selección tenga lugar entre un grupo elevado
de grupos ó racimos. – los racimos sean del mismo tamaño ó parecido .- los
racimos sean heterogéneos entre sí.
Semi-probabilístico: no se posee una base de sondeo de todas las unidades del
universo considerados uno a uno.
4. Muestra polietápica: Se cuestiona solo a una parte de los miembros de los
racimos.
5. Muestra de panel: se trata de aquella muestra que una vez seleccionada se
compromete a responder a una serie de preguntas que se le van a formular en
varias fases.
11. TIPO INTERMEDIO
Se refiere a la muestra que se obtiene de seleccionar a las personas que se
encuentran en algún punto concreto o que tiene alguna característica en común
(clientes de un supermercado, aficionados a un mismo deporte…)
Muestra localizada (tipo intermedio)
Hay dos formas para obtener esta muestra:
a) Probabilística: Consiste en escoger una muestra
representativa de la población total y extraer de esa muestra
los individuos que tienen las características que nos interesan
al estudio.
b) No probabilística: se va directamente al colectivo y se le
pregunta.
12. Muestra no- probabilística
A. Muestra accidental : es la que se obtiene de seleccionar a las personas o cosas con
las que el investigador se encuentra accidentalmente, hasta la obtención del
número previamente determinado para tomar el tamaño de la muestra.
B. Muestra en cuotas: es una técnica muy utilizada sin base de sondeo
individualizada, pero si podemos saber la distribución del universo con arreglo a
una serie de cuotas o estratos. El investigador selecciona un cierto número de
personas o elementos representativos de la población o incluso de los diversos
grupos o estratos de esa población.
C. Muestra intencional o dirigida: se limita voluntariamente por el investigador a
ciertas partes del universo por un criterio de razón, muestra razonada, sin cálculos
estadísticos .
D. Muestra por bola de nieve: en ella se intenta localizar a individuos que presentan
unas características especiales, muy concretas a quienes se le preguntan y cada
informante nos lleva a nuevos informantes que sirven de unidades de análisis.