SELECCIÓN DE LA MUESTRA

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SELECCION DE LA MUESTRA EN EL MODELO DE INVESTIGACION CUANTITATIVA
José Arreola
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José Arreola
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SELECCIÓN DE LA MUESTRA
  1. III. Inicio
    1. Efectuar selección de:
      1. Muestra
        1. Para el proceso cuantitativo:
          1. Es un Subgrupo de población de interés
            1. Se recolectan sus datos
              1. Es representativo de la población
                1. Definido y delimitado de antemano con precisión
                  1. A partir de lo efectuado en los pasos I y II
                  2. Se pretende generalizar sus resultados de su estudio
                    1. es decir:
                      1. Un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población
                        1. Se pretende que este sea un reflejo fiel del conjunto de la población.
                  3. Existen 2 tipos, los cuales en ocasiones se combinan. En seguida los dos tipos:
                    1. 2. Muestra no probabilística o dirigida
                      1. donde:
                        1. Los elementos
                          1. se eligen sin depender de la probabilidad, sino de las características de la investigación.
                            1. mediante
                              1. un procedimiento que no es mecánico ni se basa en fórmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de un investigador o de un grupo de investigadores y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de investigación
                        2. la cual:
                          1. Se utiliza en diversas investigaciones cuantitativas y cualitativas
                            1. Selecciona individuos o casos “típicos” sin intentar que sean estadísticamente representativos de una población determinada
                            2. Desventajas
                              1. se presentan
                                1. para fines deductivos-cuantitativos, cuando la generalización o extrapolación de resultados hacia la población es una finalidad en sí misma
                                  1. La primera
                                    1. Al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos determinar con qué nivel de confianza hacemos una estimación.
                                      1. Por tanto
                                        1. las pruebas estadísticas en muestras no probabilísticas tienen un valor limitado a la muestra en sí, mas no a la población
                              2. Ventajas
                                1. Desde la perspectiva cuantitativa
                                  1. Su utilidad para determinados diseños de estudio que requieren no tanto una “representatividad” de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema.
                                  2. Desde el enfoque cualitativo
                                    1. Logran obtener los casos (personas, objetos, contextos, situaciones) que interesan al investigador y que llegan a ofrecer una gran riqueza para la recolección y el análisis de los datos
                                  3. En esta se usa
                                    1. Muestreo al azar por marcado telefónico (Random Digit Dialing)
                                      1. Consiste en:
                                        1. Seleccionar muestras telefónicas
                                          1. e Implica
                                            1. Identificar áreas geográficas —para ser muestreadas al azar— y sus correspondientes códigos telefónicos e intercambios (los primeros dígitos del número telefónico que las identifican). Luego, los demás dígitos del número que se va a marcar pueden ser generados al azar de acuerdo con los casos que requerimos para la muestra (n)
                                    2. para esta, se tiene
                                      1. Una máxima del muestreo y el alcance del estudio
                                        1. donde
                                          1. Sea cual sea el muestreo, lo importante es:
                                            1. Elegir a los casos adecuados, de acuerdo con el planteamiento del problema y lograr el acceso a ellos
                                              1. Ahora bien:
                                                1. Los estudios exploratorios regularmente emplean muestras dirigidas
                                                  1. aunque
                                                    1. Podrían usarse muestras probabilísticas
                                                  2. La mayor parte de las veces, las investigaciones experimentales utilizan muestras dirigidas
                                                    1. porque
                                                      1. Es difícil manejar grupos grandes o múltiples casos
                                                    2. En ocasiones
                                                      1. La muestra puede ser en varias etapas (polietápica).
                                        2. donde:
                                          1. La elección entre un tipo y otro
                                            1. depende de:
                                              1. A. El planteamiento del estudio
                                                1. C. El diseño de investigación
                                                  1. D. La contribución que se piensa hacer con la muestra (alcance)
                                                    1. B. Las hipótesis
                                                2. donde
                                                  1. En un primer tipo de manera previa se necesita
                                                    1. El Marco muestral o listado de casos
                                                      1. que
                                                        1. Es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar las unidades muestrales.
                                                          1. de una
                                                            1. 1. Muestra probabilística
                                                              1. donde:
                                                                1. Todos los elementos:
                                                                  1. tienen la misma posibilidad de ser elegidos para la muestra y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra
                                                                    1. mediante
                                                                      1. una selección aleatoria o mecánica de las unidades de muestreo/análisis.
                                                                  2. Para hacerla
                                                                    1. Se necesitan dos procedimientos:
                                                                      1. 1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población
                                                                        1. 2. Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos
                                                                    2. Ventajas
                                                                      1. Quizás la principal es: que puede medirse el tamaño del error en nuestras predicciones
                                                                      2. Rincipal objetivo
                                                                        1. Reducir al mínimo el error de las predicciones
                                                                        2. Son esenciales en:
                                                                          1. Los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales
                                                                          2. Presición
                                                                            1. Las unidades o elementos muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población
                                                                            2. Calculo del tamaño
                                                                              1. encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de confianza (maximizar), así como probabilidad.
                                                                              2. Se tienen 2 modalidades según se ocupe, por ejemplo:
                                                                                1. Cuando en ocasiones nos interesan grupos que constituyen minorías de la población o universo
                                                                                  1. Se prefiere
                                                                                    1. Muestra probabilística estratificada
                                                                                      1. Consistente en:
                                                                                        1. Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento
                                                                                  2. En algunos casos en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, tiempo, distancias geográficas y otros obstáculos
                                                                                    1. Se recurre a
                                                                                      1. Muestra probabilística por racimos
                                                                                        1. Consistente en:
                                                                                          1. Muestreo en el que las unidades se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos
                                                                                  3. Procedimiento de selección
                                                                                    1. En cualquiera de sus dos modalidades
                                                                                      1. Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente
                                                                                        1. para
                                                                                          1. asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido
                                                                                            1. por tanto
                                                                                              1. Se utilizan básicamente tres procedimientos de selección y uno en línea ("X")
                                                                                                1. 1. Tombola
                                                                                                  1. Consiste en:
                                                                                                    1. A. Numerar todos los elementos muestrales de la población, del uno al número N.
                                                                                                      1. B. Se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento
                                                                                                        1. C. Se revuelven en una caja
                                                                                                          1. D. Se van sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la muestra
                                                                                                  2. X. Números aleatorios (random numbers)
                                                                                                    1. Procedimiento que se encuentra en el centro de recursos en línea: Documento 1 “Cálculo de muestra”.
                                                                                                    2. 2. STATS®
                                                                                                      1. Es un programa con un subprograma
                                                                                                        1. que
                                                                                                          1. evita el uso de la tabla de números aleatorios
                                                                                                          2. pide que
                                                                                                            1. lndiquemos cuántos números aleatorios requerimos
                                                                                                              1. donde nos solicita que establezcamos:
                                                                                                                1. A. Límite inferior
                                                                                                                  1. que
                                                                                                                    1. siempre será uno, el primer caso de la población, pues la muestra se extrae de ésta
                                                                                                                  2. B. Límite superior
                                                                                                                    1. o
                                                                                                                      1. último número de la población, que es el tamaño de la muestra
                                                                                                              2. donde
                                                                                                                1. Después de indicar el los números aleatorios que requerimos
                                                                                                                  1. C. Tecleamos Calcular (Calculate) y genera automáticamente los números.
                                                                                                                    1. Vemos contra nuestro listado a quién o a qué corresponde cada número y éstos son los casos que pasarían a integrar la muestra.
                                                                                                            2. 3. Selección sistemática de elementos muestrales
                                                                                                              1. Implica:
                                                                                                                1. A. Elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K.
                                                                                                                  1. donde
                                                                                                                    1. K es un intervalo que se determina por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra
                                                                                                                      1. Así, tenemos que K = N/n,
                                                                                                                        1. en donde
                                                                                                                          1. K = un intervalo de selección sistemática, N = la población y n = la muestra
                                                                                                2. Tamaño optimo de una muestra
                                                                                                  1. para lo cual :
                                                                                                    1. Se requieren dos procedimientos básicos:
                                                                                                      1. 1) la determinación del tamaño de la muestra
                                                                                                        1. 2) la selección aleatoria de los elementos muestrales.
                                                                                            2. Ejemplos:
                                                                                              1. Archivos
                                                                                                1. Constituyen un marco muestral a partir del cual se obtendrá la muestra
                                                                                                2. Mapas
                                                                                                  1. Utiles como marco de referencia en muestras de racimos
                                                                                  4. I. Paso previo
                                                                                    1. Definir:
                                                                                      1. Unidad de muestreo/análisis
                                                                                        1. significa:
                                                                                          1. "Qué o Quienes" serán objeto de estudio y de obtención de datos: personas , cosas, sucesos, fenómenos, etc.
                                                                                            1. esto depende de:
                                                                                              1. A. El planteamiento y los alcances de la investigación
                                                                                                1. B. El Objetivo y el diseño de la investigación
                                                                                            2. se les denomina como:
                                                                                              1. Casos o elementos
                                                                                        2. II. Paso previo
                                                                                          1. Delimitación de:
                                                                                            1. Población o universo
                                                                                              1. que va a ser estudiada
                                                                                                1. de la que se pretende generalizar resultados
                                                                                                  1. que es:
                                                                                                    1. El conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (características)
                                                                                                    2. para:
                                                                                                      1. Evitar 3 errores:
                                                                                                        1. 3. seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles
                                                                                                          1. 2. Incluir casos que no deberían estar porque no forman parte de la población
                                                                                                            1. 1. Desestimar o no elegir casos que deberían ser parte de la muestra
                                                                                                    Show full summary Hide full summary

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                                                                                                    Angeles Jiménez Duhart
                                                                                                    Fichas virtuales estadística
                                                                                                    Rafael Matute
                                                                                                    MUESTREO
                                                                                                    marcheloguerron
                                                                                                    test de estadistica descriptiva
                                                                                                    vanessamvinas
                                                                                                    Evaluación del Desempeño
                                                                                                    Luisana Torrelles
                                                                                                    QUE ES LA CIENCIA
                                                                                                    ROBERTO VICCONTADOR VICCON