muestra propositiva
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8/20/2019 muestra propositiva
1/10
cit.,
53 Apud
l dem.
Babb ie
Earl
define a lgunos
conceptos
mane jados
en mues t reo
c o m o
sigue:
•
Muest ra .
E s
e l
es tudio de
un
segmen to
de
una
poblac ión, con
pro-
pósi tos
de
hace r
afi rmaciones es t imadas
ace rca
de
l a
natura leza de
l a poblac ión tota l , dent ro d e
l a
cual
se se lecc iona l a muest ra .
• Elemento .
E s aquel la unidad
ace rca de l a cual se r ecaba informa-
ción y que apor ta l a
base
del
análisis,
por lo gene ra l
los
elemen-
tos
son
personas o cier to t ipo de personas ,
familias,
c lubes socia-
les,
empresas ,
etc.
• Universo .
E s l a
agregac ión teór ica e hipotética de todos los
e lementos def inidos para
una
encues ta en par t icu la r , e jemplo :
universi tar ios .
L a
muest ra
es
un
subconjunto de
l a
pob lac ión ; es
decir ,
una
muest ra
se
compone de
a lgunos
de
los
individuos, objet ivos o
medidas
de
una población .
Visauta
def ine
l a muest ra
c o m o una
par te de
con jun to
debida-
mente elegida, que se somete a observac ión
científica en
representa-
ción
del
conjunto con
el
propós i to de obtener r esu l tados
vál idos
t ambién p a ra e l universo total invest igado.
5 2
Para
Sier ra
l a s
condic iones fundamenta les pa ra
obtener
una
mues-
t ra son
cuatro:
1
Que compr endan pa r t e del unive rso
y no l a
tota l idad de éste .
2 ° Q u e su ampl i tud
sea
es tadís t i camente p roporc ionada
a
l a magni-
tud
del universo.
3 º
L a ausencia
de
distorsión
en l a e lecc ión de
los
e lementos de l a
muest ra .
4
Q u e
sea rep resenta t iva
o
reflejo
f i e l
del
universo,
de
tal
m o d o
que
r ep roduzca
sus caracter íst icas básicas en o r den a
l a
investigación.
5 3
VIH. Muestra n)
-
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2/10
M é
t
od
o
s d e invest
ga
c i
ón po r en cue s ta
.
p p . 1 0
5 -
1 0 8
y
-
8/20/2019 muestra propositiva
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5 5 V
.
B V is
au t a ,
p . 146
5 6 Fred
K
er l inger . c i t . pp. 124-125
5 7
Ben i to
Ramírez . Apoyo en
m étodo
y es t ad í s
tica, p
.
8 0
5 8 Fr e
d
Ker l inger, c i t . , p . 12 4
2 1 Muestreo probabilístico
6
A pu n t e
s p a ra
la e l a b o r a
c ión d e u n p r o y e c to de i
n
v
est igac i
ó n socia l
-
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5 9
/bid
. , 2 5
Muest reo a lea tor io
o al
a z a r
.
Todos
los
sujetos de u n a p o b l a c i
ón
determnada-tienen l a misma posibi l idad de se r se lecc ionados . Pa ra
r ea l iza r es te t ipo de mues t reo se r equie re conocer
e l
tota l de
l a
p o b l a c i ó n .
M ues t r eo a l azar no rest r ingido. Este t ipo de mues t reo es
seme jan
-
te a l anter ior , só lo que una vez se lecc ionado
un
sujeto este regresa a
2 1 1 Algunos tiposde muestreo probabilístico
Por desgracia dice Ker l inger no es posib le j amás es ta r seguros de
que una muestra a leator ia es representat iva de l a
p ob lac ió n
de l a
cual
fue
seleccionada.
Por
otra
p a r t e
' r epresentat ivo'
es
ser
' a lgo
t ípico'
de
l a
poblac ión, es to es que ejemplifica l a s caracter ís t icas de
l a p o
-
blación,
'muest ra representat iva ' significa que
l a
t iene aproximada-
mente
las
caracter ís t icas de l a poblac ión re levante para l a investiga-
c ión de que se t r a t e .5 9
Cochran seña la las siguientes caracter ís t icas de este t ipo de
m u e s t r e o
•
Q u e
sea posib le
definir
i nequ í v ocamen te ,
un
conjunto de
mues-
t ras m ed i ante
l a
aplicación del procedimiento
a una
población
específ ica.
·
•
Q u e a
c a d a
una de
es tas
muest ras se l e pueda as igna r una p r o b a -
bil idad
dete rminada .
• Q u e
l a se lecc ión
de l a muest ra se
rea l ice
sobre
l a
base de esa
probabi l idad .
•
Q u e
el
método para ca lcu la r
e l
es t imado
sea
vál ido
para
cual-
quier mues t ra específica .
Susan Pick Ana Luisa L ó p e z , dist inguen
dos
t ipos de muest reo,
el probabi l í s t ico e l no probabi l ís t ico, sobre muest reo probabi l í s t ico
dice que éste
se
basa en e l hecho de que
cada
miembr o que fo r ma
par te de
l a
población t iene l a misma probabi l idad de se r se leccionado,
son e jemplos de es te t ipo de mues t reo : a lea tor io
o
a l
azar,
a l azar
no
rest r ingido, s is temático, es t ra t i f icado probabi l ís t ico
proporc ionado
a l
t a r na ñ o /"
-
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6 1
ldem.
, 86-89
6 2
Ear l
Babbie
, p
.
12 4
63 Susan P ic k . p . 9 0
6 4
Gui l l e rm o
Briones , cit. ,
p .
1
0 6
65 e ni to
R am ír
ez
,
cit., p . 8 0
6 6 F
r
ed
Kerlinger .
p . 1 3 5
E n este t ipo de muestras,
l a
elección de los e lementos no depende d e l a
p r
obabilidad, sino de causas relacionadas
con
l a s caracterís t icas del
i n v e s t i -
gador
o del
que
hace
l a
muest ra
.
Aq u
í , e l
p roced
i
miento
no
es mecánico,
n i
sob re
l a
base de fórmulas d e probabil idad, sino que depende del proce-
so de t oma de decisiones de una persona o
grupo
de
personas
generan-
d o con
ello muchas veces
mues t r a s
sesgadas . 6 5
Ker l i nge r menc iona que las d e b i l i d a d e s del mue s t reo no
p r o b a b
i
lístico pueden se r reducidas a t ravés del
conocimiento , l a ex-
p e r i encia
y el cu idado
en
1 a
se lecc i ó n de mues t ras
y
mediante l a repe-
t ic ión de estudios en
dife rentes
muest ras .
formar nuevamente par te de l a poblac ión,
antes
de que se haya selec-
cionado a
ot ro , así
cada persona t i ene l a posibi l idad de aparecer en l a
muest ra
más
de
una
ve
z
.
Muestreo s is temát ico. E s aquel en
e l
que se
e m p l e a n
de t e
r
minados
in te rva los para obtener l a
muest ra :
e jemp lo en una
lista se
dete rmina
el t amaño del rango que t e nd
r
á cada intervalo,
p ud iendo
ser e l egidos
los
sujetos
, 5 , O , 1 5 , etc., s i
éstos
fue ran de 5 .
Muestreo est rat i f icado. E l inves t igador se asegur a de que númer os
apropiados de e lementos
sean
toma dos de subc onjuntos hom ogé-
neos de
tal
pob lac ión .
L a
func ión
úl t ima
de
l a
es t ra t i f icación
consis te
en organizar a l a p ob lac ió n en subconjuntos homogéneos
(g rados
,
turnos,
se
xo ) .
Muest reo p robabi l í s t i co p roporc ionado al t amaño. Este t ipo de
mues t reo se real iza d e tal mane ra que
e l
n ú m e r o de
e lemen tos
seleccio-
nados p a ra cada est rato a investigar
se
re lac ione con
el
t amaño de éste .6
3
M uest reo por conglome rados . Cuan do una
pob lac ión
está compues-
ta por
un
con jun to de
grupos
y
cada
uno
de
el los
t iene
más
de
una
unidad de
pob lac ión se
u t i
l i z a
el muest reo por conglomerados ."
2 2 Muestreo no probabilístico
A p u n t e
s p a ra
l a e l a b o r a
c i ón de un p
r o
yec to de
inves t
igación socia l
-
8/20/2019 muestra propositiva
6/10
o p
. cit
68 cit.
cit. ,
Fernández (c i tado por
Ramírez)
menciona que uno de
los
puntos
m á s
difíciles
p a ra
los
estudiantes y se agregar ía que también para
los
2 .3 Tamañ o de
la
mues t r a
Mues t reo p ropos i t ivo .
Selecc ión
de
l a
mues t r a sob re
el
prop io co-
nocimiento de l a p ob lac i
ó n
por pa r te del
investigador.
D e b e r á _
selec-
cionar l a var iedad m á s ex tensa de in te r rogados para poner
a
p rueba l a
apl icabi l idad gene ra l de l a s preguntas .
6 8
Muest reo por cuota . U n a d e l a s fo rmas de m ues tr eo no probabi l í s t ico
es e l mues t reo por cuota , e n e l cual e l conocimiento de los es t ra tos de
l a población (sexo, raza, región, entre otras) ,
es
usado para se leccionar
los
sujetos de
l
a
mues t r a que
son
representat ivos , t íp icos
y
acordes
con
cie r tos p ropós i tos de investigación . Este t ipo de mues t reo der iva
su n o m b re d e l a práct ica de as ignar ' cuotas ,
o
proporciones de clases
de personas , a en t r ev i s tadores . T a l mues t r eo
ha
sido muy
ut i l izado en
l a s encues tas de
opinión. 6 9
M uest reo de su je tos f ác i les de es tudia r . Pe rm i te anal izar cua lqu ie r
g rup o de p e r sonas que se someten vo lunta r iamente a l estudio, por e l
hecho de haber es tado en de te rminado
lugar
y
en
determinado mo-
mento e l día de l a encues ta , por l o que e l
inves t igador
dep ende y
aplica a personas d isponib les . Se r ecu r r e a
é
l con mucha
f recuenc ia
pero t iene poca val idez
.
Algunos t ipos de mu es t reo no p robab i l ís t ico
P i
c
k y
L ópe z d i ce n
que es te t ipo de mues t reo se basa
e n
l a s
apreciac iones del
invest igador
l o
cual puede rep resenta r una d esv en-
taja
.
S i n
emba rgo , s e
utiliza
f recuentemen te por cons ideraciones
prác-
t icas de cos to y t iempo ent re los métodos no probabi l í s t icos se en-
cuent ran : mues t reo p ropos i t ivo , mues t reo de cuota y mues t r eo de
sujetos fáciles de
estudiar .
-
8/20/2019 muestra propositiva
7/10
7 1 Beni to Ramírez,
pp
. 8 2
-8 6
• Cuando
se
t ienen poblaciones
finitas se
aplica una fó rmula p a ra
cor regi r e l t amaño de l a
muest ra :
Donde :
n Tamaño de l a muest ra necesar io p a ra
el
estudio
p
P r o p o r c i ón obtenida en l a muest ra
Z
Valor de
Z
p a ra un dete rminado n i v e l de confianza
e jemplo 9 5 % de confianza = . 96 de Z
(P-p)
L a
diferencia
m á x i m a
deseada ent re
l a
proporc ión obtenida
en
l a
muest ra l a proporc ión de l a población objet ivo?
( - z - J
•
Para
obtener l a muest ra
se
utiliza l a siguiente
fórmula:
profes iona les ) ,
es
l a selección del t amaño de l a
(s)
muest ra
(s),
p a ra
el lo propone dos procedimientos r e tomados de
los
cuales dependen
del
t
po de var iab les cons ideradas
p a ra
el
es tudio
.
"
. Para el
es tudio
de proporc iones en donde
in te resa
conocer cuál
es l a proporc ión de a lum nos con
bajas cal ificaciones
de l a E N T S ,
U NA M ,
se r equ ie re:
•
Obtene r una muest ra
de
a lum no
s
tomados
a l azar d e l a
car re ra
• Obtene r l a proporc ión de
a lumnos
d e
bajas
cal ificaciones en fun-
ción del t amaño de
l a
mues t ra
86
Apunte
s
p
ar
la elaboraci
ó
n
de un proyecto de investig ción o
c
ial
-
8/20/2019 muestra propositiva
8/10
Muestra
• Estudio
exploratorio
Ejemplo
75
C N P N
C N P . N Combinac ión de
los
'Np ' e lementos de l a p ob lac ió n de 'N '
en 'N '
N : T a m a ñ o de l a muest ra
Np :
T a m a ñ o
de l a
p ob lac ió n
U n a r eg la genera l f á c i l que se enseña a los estudiantes mencio-
na Ke r l i nge r es: que utilice una muest ra t an grande como sea posible ,
pues parec ie ra que
los
estadís t icos ca lcu lados a par t i r de mues t ras
grandes son
m á s
exac tos que los ca lcu lados de mues t ras pequeñas
(ver
desv iación
estándar) ,
sin
embar go ,
l a s
muestras grandes son em-
pleadas no porque los númer os g r andes sean buenos en s í , para s í ,
sino a fin de da r a l pr incipio de aleator ización, o s implemente
aleator ieda d, una opor tun idad de ' traba jar ', habland o
un
poco
a n t r o p o m ó r f i c a m e n t e . 74
Visau ta r epor ta
un
mé todo de
se lección
de
l a 'N '
unidades
extraí-
das de l a 'Np ' un idades de l a poblac ión, de mane r a que cada una de l a s
C N P . N
t enga
l a
misma
probab i l idad
de se r
elegida,
denominó :
Donde
n
T a m a ñ o
ajus tado de l a muest ra
T a m a ñ o
de
l a
muest ra
N T a m a ñ o
de
l a población"
-
8/20/2019 muestra propositiva
9/10
• Estudio descr ipt ivo inter ior de
l a Rep ú b l i ca
Muestra
Ejemplo
Muestra
•
Estud io descr ip t ivo
c iudad
de Méx ico
•
Se apl ica rá en 1 6 Delegac iones del
D .
F . , a m ín im a m e n te 2000
suje tos sin importar sexo, edad; escolar idad, estado
c i v i l siem-
pre
y
cua ndo
e l
N º
de
personas sea
d e I O
por aseve rac ión
apli-
cada ,
para ga ran t iza r
va l idez y
conf iab i l idad
del
constructo .
•
Se
apl icará mu estreo no prob abi l ís t ico prepo si t ivo.
Ejemplo
• R E D S E M Á N T I C A . Se
t r aba ja rá con
una
muestra preposi t iva
de 50 pe r sona s
en
to ta l , entre adolescentes, jóvenes, adul tos
y
ancianos , de sexo femenino mascu l ino , cua lqu ie r e sco la r idad ,
que sean loca l izados en sus domici l ios el día que se
ap l ique
l a
red semánt ica ,
se
encues ta rá a
un
so lo miembro por un idad
habi tacional , s i
se
t r a ta de vec indades
o
de
familias
extensas,
se
apl ica rá
a un
suje to por
cada ca sa
ó
familia
primaria ,
de l a
co-
m u n i d a d
se leccionada.
•
ESCALA DE T I P O LIKERT C O N C I N C O O P C I O N E S DE RES-
PUESTA.
Pa ra
el
estudio explora tor io se t r aba ja rá c o n
una
mues-
tra to ta l de
5 0 0
perso nas en tre adolescentes, jóvenes, adul tos
y
ancianos , de
sexo femenino
mascul ino ,
cualquier escolar idad,
que sean loca l izadas
en sus domici l ios el día
que se ap l ique
l a
esca la
construida
a
par t i r
de
los re su l tados ob ten idos
de l a apli-
cación
de
l a
red
semá n t i ca ,
se encues ta rá
a un
solo suje to por
unidad habi tac iona l ,
s i
se
t r a ta de vec indades o de
familias
exten-
sas,
se ap l ica rá
a
una
persona por cada
casa
ó
famil ia
pr imar ia .
•
E n amb os casos se ap l ica rá muest reo no probab i l í s tico
preposi t ivo.
-
8/20/2019 muestra propositiva
10/10
Tipo de muest reo
y
justificar
Muestra
Tama ño carac ter ís ticas de
los
sujetos
• Dete rmine
el
t amaño de
l a
mues t r a de
su
estudio, indicando
pr imero
las
caracter íst icas
de
los
sujeto
y
después
el
t ipo de
mu est reo que ut i lizará .
Ejercicio
E n el apar t ado de l a muest ra , es conveniente regis t rar en pr imer
lugar
e l
número ap rox imado de pe r sonas
en
l a s
cua les
se
apl ica rá
e l
estudio, agregando todas
sus
caracte r í s t icas , regis t rando en segundo
lugar el t ipo de muest reo a utilizar en l a investigación.
• Se apl icará en seis estados d e l a
Repúb l ica
Mex icana seleccio-
nados, a una muest ra tota l d e mínimamente 36 00 pe r sonas por
los
seis
estados,
sin
impor tar sexo, edad, es tado
civil,
escolari-
dad s iempre cuando el número de personas
equiva lga
a 5
por aseverac ión ap l i cada en cada uno de los seis estados, para
garant izar val idez
confiabi l idad
del const ruc to por es tado.
•
Se apl icará muest reo no probab i l ís t ico proposi t ivo.