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Población y muestra de estudio - Coggle Diagram
Población y muestra de estudio
Fuentes de información
Definición
Una fuente de información es todo aquello que nos proporciona datos para
reconstruir hechos y las bases del conocimiento.
Tipos
Secundarias: Información obtenida indirectamente a los hechos, si no que se estudia de escritos ya realizados por otros. (revistas, enciclopedias, etc.)
Primarias: Cuando la información se obtiene directamente (documentos originales, entrevistas, noticias, encuestas, etc.)
Técnicas de obtención
Encuestas, entrevistas, observación, internet
Pasos
Claridad en los objetivos de la investigación.
Selección de la población
Diseño y utilización de técnicas de recolección de información
Recoger la información
Población
Definición
Población es la colección completa de todos los elementos (puntuaciones, personas,
mediciones, etc.) a estudiar.
Características
De lugar: Se refiere a especificar claramente los límites geográficos y el tipo de institución en donde se realizará la investigación
De tiempo: Esta característica se refiere al periodo en que los sujetos cumplen con las otras características.
De contenido: Estas características se refieren a que los sujetos u objetos a investigar posean la información requerida para ello
Muestra
Concepto
La muestra es la “parte o fracción representativa de un conjunto de una población, universo o colectivo, que ha sido obtenida con el fin de investigar ciertas características del mismo”
Factores a tomar en cuenta
Tiempo y recursos, modalidad de muestreo, diversidad de los datos previstos, nivel de confianza, varianza o heterogeneidad, margen de error.
Tipos de muestreos
Probabilísticos
Definición: En este tipo de muestreo la probabilidad de que un elemento de la población sea elegido no es conocida desde el inicio.
Se dividen en:
Aleatorio simple: Cada elemento de la población tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado.
Sistemático: En este tipo de muestreo aleatorio los elementos de la población son seleccionados mediante un intervalo uniforme que se puede medir en relación con el tiempo, el orden o el espacio.
Estratificado: Este tipo de muestreo se utiliza cuando nos interesa conocer acerca de
todos los posibles grupos que conforman la población de acuerdo con sus características.
Muestreo por conglomerado: En este tipo de muestreo se divide a la población en grupos, como
fase previa a la selección de la muestra.
Estudio de casos
No probabilísticos
Definición: Salkind (1999) indica que “hay que suponer que los miembros en potencia no tienen una probabilidad de ser seleccionados”.
Se dividen en:
Por cuotas: En este tipo de muestreo, ante un número dado de elementos de la muestra, se llegará a los sujetos, según se presenten en el proceso de trabajo de campo.
Muestra en cadena o redes: Es la seleccionada mediante la elección de personas clave que conocen bien el tema que se pretende investigar y que pueden referir a sujetos directamente involucradosn con él.
Por conveniencia: Es el muestreo en el cual el investigador selecciona la muestra de acuerdo con su conveniencia.
Muestra de sujetos voluntarios: La muestra conformada por sujetos que voluntariamente se
ofrecen para participar en la investigación.
Estudio de casos: La muestra se reduce a una empresa, una persona, un hecho, etcétera; lo que se pretende es conocer con profundidad el caso seleccionado.
Tamaño de muestra:
Características a cumplir
B-Adecuada y válida
C-Confiabilidad
A-Representativa
Factores para calcular el tamaño de la muestra
Porcentaje de confianza (normalmente entre 0.95)
Porcentaje de error permitido (entre o y o.10) mientras mas pequeña sea la muestra, mas grande es el porcentaje de error
Nivel de variabilidad: nivel de probabilidad con que se presentan los fenómenos de estudio(cuando no hay antecedentes de la investigación el valor se considera máximo 0.5)
Casos existentes
Caso 1. Tamaño de la muestra cuando no se conoce N o la población es infinita:
Caso 2. Tamaño de la muestra cuando se conoce el tamaño de la población N.
Caso 3. Tamaño de muestra cuando los datos son cualitativos.
Caso 4. Disminución del tamaño de la muestra cuando N es pequeña.