Capítulo 8 Selección de la muestra

1. Capítulo 8 Selección de la muestra Janette Orengo Puig,Ed.D.

2. Muestraes… • Un subgrupo representativo de la población • Población o universo(conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones. • Población(todo) • Muestra(parte)

3. Límites de unapoblación • Delimitar la población de acuerdo a lo que se deseainvestigar. (Unidad de análisis) • Unidad de análisis-se les denominatambién casos o elementos. • Se centra en qué o quiénes son los participantesbajoestudio,Individuos,organizaciones, situaciones,comunidades,etc. Ejemplo: • Usos de la televisiónpor los niños. • Unidad de añalisis:losniños • ¿de dónde?¿edades? ¿género? Delimitado:Todos los niños del áreametropolitana de la Cuidad de México quecursan 4to.,5to, y 6to.grado de primaria en escuelasprivadas y públicas del turnomatutino.

4. Clases de Muestras Muestras Probabilística No Probabilística No pretende que los casos sean representativos de la población Aleatoria Estratificada Racimos Simple Nota: Se seleccionan por : Tómbolas Tabla de números aleatorios STATS Selección sistemática

5. Tipos de Muestras • Muestra probabilística-subgrupo de una población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos. • Muestra no probabilística 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.

6. Muestrasprobabilísticas • Son esenciales en estudios transeccionales,tanto descriptivos como correlacionales. • Es necesario: 1.calcular un tamaño de la muestra que sea representativo de la población(se recomienda el programa STATS o por fórmulas básicas). 2.seleccionar los elementos muestrales(casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

7. Cálculo del tamaño de la muestra • Se utiliza la letra N para identificar la población y n para la muestra. • Determinar el nivel de error estándar que se desea en la investigación Ejemplos: • 0.01 ó 1%,( 1 error en 100) • 0.05 ó 5% ( 5 posibilidades de equivocación en 100) • Van de 20 a 1%

8. Nivel de Confianza • Es el porciento de acertar en la representatividad de la muestra. • Es el complemento del nivel de error. Ejemplo: Si el nivel de error estándar seleccionado fue 5% el nivel de confianza es de 95%. Ejercicio:¿Cuál será el nivel de confianza para una investigación que se decidió que el nivel de error es de 1%?

9. Ejemploparadeterminar la muestra Ejemplo página 180: Problema de Inv. Analizar la motivación intrínseca que tienen los empleados de la cadena de restaurantes Lucy y Laura. Población: N:600 empleados (cocineros, meseros,ayudantes,etc.) Tamaño de la muestra: Nivel de error estándar de 5%, Nivel de confianza de 95% Tamaño de la muestra para que sea representativa es de 234 empleados.

10. Selección de diferentesTipos de muestras • Muestras aleatorias simples-a los ejemplos de las muestras obtenidas por el programa STATS. • Muestras probabilística estratificada-muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. • Muestras por racimos-son conglomerados o clusters ,supone la selección de dos o más procedimientos.

11. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra? • Tómbola-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).

12. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra? • Números random o números aleatorios-con fórmulas o tablas de números aleatorios ya trabajadas por estadísticos.

13. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra? • Programas estadísticos Ejemplos:STATS,SPSS • Selección sistemática de elementos muestrales-fórmulas matemáticas establecidas • Ejemplo:K=N/n 1548/308=5 cada 5 elementos hasta llegar al 308(n)