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MUESTRA PROBABILÍSTICA, Hernandez, R. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN.,…

- - - - Los niveles de error más comunes que suelen fijarse en la investigación son de 5 y 1% (en ciencias sociales el más usual es el primero).
      - El porcentaje estimado de la muestra es la probabilidad de ocurrencia del fenómeno (representatividad de la muestra versus no representatividad, la cual se estima sobre marcos de muestreo previos o se define, la certeza total siempre es igual a uno, las posibilidades a partir de esto son “p” de que sí ocurra y “q” de que no ocurra (p + q = 1)
        
        el nivel deseado de confianza es el complemento del error máximo aceptable (porcentaje de “acertar en la representatividad de la muestra”). Si el error elegido fue de 5%, el nivel deseado de confianza será de 95%. Una vez más los niveles más comunes son de 95 y 99%.
        
        ¿Cómo y cúales son muestras no probabilísticas
        
        Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal. Se utilizan en diversas investigaciones cuantitativas y cualitativas
        
        seleccionan individuos o casos “típicos” sin intentar que sean representativos de una población determinada.
        
        La única ventaja de una muestra no probabilística —desde la visión cuantitativa— es su utilidad para determinado diseño de estudio que requiere no tanto una “representatividad” de elementos de una población
        
        Muestreo al azar por marcado telefónico
        
        Ésta es una técnica que los investigadores utilizan para seleccionar muestras telefónicas. Involucra identificar áreas geográficas —para ser muestreadas al azar— y sus correspondientes códigos telefónicos e intercambios (los primeros dígitos del número telefónico que las identifican)
        
        Máxima del muestro y alcance de estudio*
        
        Experimentales
        
        utilizan muestras dirigidas
        
        Exploratorios
        
        regularmente emplean muestras dirigidas, aunque podrían usarse muestras probabilísticas
        
        No Experimentales
        
        deben emplear mues-tras probabilísticas si quieren que sus resultados sean generalizados a una población.
- - - - Divide a la población en subpoblaciones o estratos, y se selecciona una muestra para cada estrato.
        
        La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestra para cada estrato, a fi n de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral (Kalton y Heeringa, 2003).
  - - - Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral.
        
        La unidad de análisis indica quiénes van a ser medidos, o sea, los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición.
        
        ETAPAS
        
        1.Se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos ya señalados de una muestra probabilística simple o estratificada.
        
        SUBSECUENTES
        
        se seleccionan los casos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
- - - - Después se hacen fi chas o papeles, uno por cada elemento, se revuelven en una caja y se van sacando n número de fi chas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la muestra.
  - - - (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra.
      - K = N/n, en donde K = un intervalo de selección sistemática, N = la población y n = la muestra.
- - - - permite ver la población ) y su situación geográfica, de manera que elige zonas donde coexistan diferentes muestras
    - - Toma de una muestra de una población en un cierto intervalo de tiempo. Esto constituirá el marco de referencia