Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Población y muestra: tipos de muestreo, cómo-funciona-el-muestreo…
Población y muestra: tipos de muestreo
¿Qué es Población?
La población de la investigación es generalmente una gran colección de individuos u objetos que son el foco principal de una investigación científica.
Tipos de Población
Población objetivo o teórica:
Se refiere a todo el grupo de personas u objetos involucrado en la investigación.
Población accesible o de estudio:
Es la población donde los investigadores pueden aplicar sus conclusiones y extraer las muestras.
Recuperado en:
https://explorable.com/es/poblacion-de-la-investigacion
¿Qué es muestra?
Es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación.
En sociología, existen dos técnicas principales de muestreo:
Basadas en la probabilidad
No basadas en la probabilidad
Recuperado en:
https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-para-investigaciones-sociales/
Tipos de muestreo
Métodos de muestreo probabilísticos
Muestreo aleatorio simple:
Tiene poca práctica cuando la población es muy grande.
Muestreo aleatorio sistemático:
Es simple de aplicar en la práctica y no necesita de un marco de encuesta elaborado.
Muestreo aleatorio estratificado:
Simplifica los procesos y suele reducir el error muestral
Muestreo aleatorio por conglomerados:
Generalmente los conglomerados se aplican a zonas geográficas.
Métodos de muestreo no probabilísticos
Muestreo por cuotas o accidental:
Se realiza sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población.
Muestreo opinático o intencional:
Se caracteriza por obtener muestras "representativas".
Muestreo casual o incidental:
Proceso donde el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población.
Bola de nieve:
Se emplea en estudios con poblaciones "marginales".
Recuperado en:
https://investigacion-cuantitativa.fandom.com/es/wiki/Tipos_de_muestreo_utilizados_en_una_investigacion_cuantitativa
Fórmulas
PARA ESTUDIOS CUYA VARIABLE PRINCIPAL ES DE
TIPO CUANTITATIVO:
Población Infinita
Población Finita
d =
nivel de precisión absoluta. Referido a la amplitud del intervalo de confianza deseado en la determinación del valor
promedio de la variable en estudio.
S2 =
varianza de la población en estudio (que es el cuadrado de la desviación estándar y puede obtenerse de estudios
similares o pruebas piloto).
Z =
valor de Z crítico, calculado en las tablas del área de la curva normal. Llamado también nivel de confianza.
N =
tamaño de la población
n =
tamaño de la muestra
Donde:
PARA ESTUDIOS CUYA VARIABLE PRINCIPAL ES DE TIPO CUALITATIVO:
Población Infinita
Población Finita
Donde:
p =
proporción aproximada del fenómeno en estudio en la población de referencia.
q =
proporción de la población de referencia que no presenta el fenómeno en estudio (1 -p).
La suma de la p y la q siempre debe dar 1. Por ejemplo, si p= 0.8q= 0.2.
Z, N y d se explicaron en la rama anterior.
Recuperado en:
https://www.redalyc.org/pdf/487/48711206.pdf
Recuperado en:
https://www.redalyc.org/pdf/487/48711206.pdf
