2. ¿En una investigación siempre
tenemos una muestra?
Lo primero: ¿sobre o quienes se recolectaría datos?
Aquí el interés se centra en “qué o quiénes”, es decir , en los
sujetos, objetos, sucesos o comunidades de estudio (las unidades
de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación.
Por lo tanto, para seleccionar una muestra, lo primero hay que
definir la UNIDAD DE ANÁLISIS. El sobre qué o quiénes se van a
recolectar los datos depende del planteamiento del problemaa
investigar y de los alcances del estudio. Estas acciones nos llevaran al
siguiente paso, que consiste en delimitar una población.
3. ¿Cómo se delimita una población?
MUESTRA
“Un grupo limitadode la poblaciónque posee
característicasrepresentativasde ellas”
POBLACIÓN O UNIVERSODE ESTUDIO
“La totalidadde individuoso elementosque
poseen la característicaobjeto de estudio”
La delimitación de las características de la poblaciónno sólo depende de los objetivos
del estudio,sino de otras razonas practicas.
Un estudio no será mejor por tener una poblaciónmas grande; la calidadde un trabajo
investigativoserá en delimitarclaramentela poblacióncon base en el planteamiento
del problema.
Cumpliendo con los objetivos de estudio
4. ¿Cómo seleccionar una muestra?
La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población.
• La muestra tiene que ser representativa de la población de la que se extrae.
• Se pueden producir errores imprevistos e incontrolados. Dichos errores se denominan sesgos y si
suceden diremos que la muestra está sesgada.
• Las distintas maneras de elegir una muestra de una población se denominan muestreos.
Población
Elementos o unidades de análisisMuestra
5. Cálculo del Tamaño Muestral
Cada estudio tiene un tamaño muestral idóneo, que permite comprobar
lo que se pretende con la seguridad y precisión fijadas por el
investigador.
¿DE QUÉ DEPENDE EL TAMAÑO MUESTRAL?
Variabilidad del parámetro a estimar: Datos previos, estudios pilotos
Precisión: Amplitud del intervalo de confianza
Nivel de confianza (1- α):
Nivel de confianza de 95% Z= 1.96
Nivel de confianza de 99% Z= 2.58
Probabilidad complementaria al error admitido (α)
Vélez (2001)
6. Cálculo del Tamaño de la Muestra
n: Tamañomínimo de muestra
N: Tamaño de la población
Z: nivel de confianzapara 95%= 1.96 para 99%= 2.58
S: Desviaciónestándar
D: Nivelde precisión
p: prevalenciadel fenómeno de estudio
q: Completap hasta 1 (si p = 70 %, q = 30 %)
Murray y Larry (2005)
Tamaño de la muestra para la
población infinita o desconocida:
Tamaño de la muestra para la
población finita y conocida:
n = Z2 p q
d2
Variable cualitativa
n = N Z2 p q
(N-1)d2 + Z2 p q
7. n: Tamañomínimo de muestra
N: Tamaño de la población
Z: nivel de confianzapara 95%= 1.96 para 99%= 2.58
S: Desviaciónestándar
D: Nivelde precisión
p: prevalenciadel fenómeno de estudio
q: Completap hasta 1 (si p = 70 %, q = 30 %)
Murray y Larry (2005)
Población infinita: Población finita:
n = Z2 S2
d2
Variable cuantitativa
n = N Z2 S2
(N-1)d2 + Z2 S2
Cálculo del Tamaño de la Muestra
8. TIPOS DE MUESTRA
Muestra probabilísticas Muestra no probabilísticas o dirigida
Se obtienen definiendolas característicasde
la poblacióny el tamaño de la muestra, y por
medio de la selección aleatoriao mecánica de
las unidadesde análisis
“Subgrupo de la población en el
que todos los elementos de esta
tienen la mismaposibilidad de
ser elegidos.”
“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 entra la muestra probabilísticay no probabilísticase determina con
base en el planteamiento del problema,las hipótesis, el diseño de estudio de
investigación y el alcance de sus contribuciones.
¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?
9. Principales métodos de muestreo
Muestra probabilísticas Muestra no probabilísticas
Muestreo aleatoriasimple (MAS).
Muestreo aleatorioestratificado(MAE).
Muestreo sistemático (MS).
Muestreo por conglomerados(MC).
Por conveniencia.
Voluntarios.
De juicio.
Bola de nieve.
Se comete menos sesgos
datosmas validos.
Cuandola muestra se
elije al azar.
El investigadorno elige la
muestra al azar, sino
siguiendo criterios
subjetivos
10. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Tiene el principio de un sorteo o lotería.
Es indicado en poblaciones homogéneas.
El principio de aleatoriedad nos da la mayor
probabilidad de representatividad.
Nos asegura igualdad de condiciones cuando hay
varios grupos.
11. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
Se utiliza cuando la población es heterogénea es decir
esta dividida en sub grupos.
Se determina el % que representela muestra de la
población y de cada estrato se toma este %
Para fines de seleccionar los integrantes de la muestra
cada grupo o estrato se considera como una población
y se realiza muestreo aleatorio simple en cada grupo.
12. MUESTREO SISTEMÁTICO
Es muy útil en estudios con historias clínicas o
estudios longitudinales donde l ingreso de los
pacientes es a través de los días o meses.
No utiliza la TNA
Se enumeran los integrantes de la población (001
– 800)
Se determina el intervalo fijo de selección - 8
13. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Cuando las unidades de observación
están agrupadas en grandes grupos –
conglomerados.
Estudiantes – colegios uses.
14. Grant, E. L y Leavenworth, R. S. (2005). Control Estadísticode
Calidad. 6ta edición. Mcgraw-Hill. México, D.F.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado y Pilar Baptista L.
(2006). Metodología de la Investigación. Editorial McGrawHill.
México, D.F.
Murray R. Spiegel y Larry J. Stephens. (2009). Estadística.4ta
edición. Mc Graw-Hill. México, D.F.
Vélez, C.M. (2001). Apuntes de Metodología de la Investigación.
EAFIT. Colombia.
