La muestra es una parte de la población de interés de la cual se
recolectan datos, contiene las mismas características que se desean
investigar en la población.
TIPOS DE MUESTRA
NO PROBABILÍSTICA O
DIRIGIDA
-Selección: se eligen en función de las
características de la investigación.
-Tamaño de la muestra: depende del
criterio del Investigador. -Validez: sus
resultados no pueden generalizarse a toda
la población. -Aplicación: la utiliza el
diseño experimental. La validez de la
investigación se consolida con la
repetición.
EJEMPLO
EXPERIMENTO
Se diseñó un experimento para determinar la eficacia de una nueva
estrategia de ventas de productos para el hogar. Para ello, se formaron
2 grupos, uno de ellos siguió la nueva estrategia y el otro continuo con la
estrategia tradicional, durante un determinado tiempo. Al final del
experimento se analizaron los resultados.
MUESTRA
Se seleccionaron 6 emprendimientos, con los cuales
se conformaron los 2 grupos experimentales, de a 3
emprendimientos cada uno. Esta muestra no
dependió de la probabilidad, fue dirigida.
PROBABILÍSTICA
-Selección: Se eligen en forma aleatoria. Se identifican 3
tipos de muestras probabilísticas: simple, estratificada y
por racimos. -Tamaño de la muestra: Se calcula
siguiendo los criterios que ofrece la estadística, tales
como error máximo aceptable y nivel deseado de
confianza. -Validez: Sus resultados se generalizan a toda
la población. -Aplicación: La utiliza el diseño no
experimental para que sus resultados se generalicen a
toda a la población.
Tipo de muestra
SIMPLE
Se calcula una
muestra de la
población.
Todas las unidades de análisis tienen al inicio la
misma probabilidad de ser seleccionadas.
EJEMPLO
PROPÓSITO Y POBLACIÓN
Se quiere determinar qué tan arraigada se encuentra
la cultura de la investigación científica entre los
Profesionales en Salud de Mazatenango.
POBLACIÓN DELIMITADA
La investigación tendrá mayor calidad si la población se
delimita a los Médicos de Mazatenango que ejercen docencia
universitaria.
MARCO MUESTRAL
Usando STATS, se calcula que el tamaño de la muestra
es 269, con un error máximo aceptable de 5%.
Tipo de muestra
ESTRATIFICADA
La población se divide en
estratos y se calcula una
muestra por estrato.
Aumenta la precisión de la muestra; usa submuestras
para cada estrato que sea relevante en la población.
EJEMPLO
PROPÓSITO
Determinar las políticas que tienen los gerentes de
la SAT respecto al pago de impuestos de los
dependientes de sus empresas.
POBLACIÓN
La investigación se delimita a una población
de 895 empresas (gerentes)
MUESTRA
Usando STATS, se calcula que el tamaño de la muestra es 269, con un
error máximo aceptable de 5%.
Tipo de muestra POR
RACIMOS
La selección se realiza en varias etapas o racimos.
Se seleccionan los racimos y dentro de cada uno
se calcula una muestra.
Implica diferencias entre la unidad de
análisis y la unidad muestral.
EJEMPLO
MUESTREO POR RACIMOS
En una muestra nacional de mujeres de un país,
se diseña un muestreo por racimos.
Consta de 5 etapas.
1. Se elige al azar una
muestra de departamentos.
2. Cada departamento se
convierte en una población
y se seleccionan al azar
provincias. 3. Cada
provincia se convierte en
una población y se eligen al
azar ciudades. 4. Cada
ciudad se considera una
población y se eligen al azar
manzanas. 5. Finalmente, se
eligen al azar viviendas e
individuos.
EJEMPLO
ACTIVIDAD
Imagine el procedimiento para determinar el
boleto de lotería premiado por un banco en su
sorteo mensual. Previamente se enumeran todos
los boletos que entran en el sorteo.
MUESTRA
El numero premiado se forma a partir de los
bolillos con un dígito que se extraen
(después de revolverlos mecánicamente)
hasta formar el número, de manera que
todos los números, y por consiguiente todos
los boletos, tiene la misma probabilidad de
ser elegidos. Esta es una muestra
probabilística.