Transcript Capítulo 8 Selección de la muestra

Janette Orengo Puig,Ed.D.
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Un subgrupo representativo de la población
Población o universo(conjunto de todos los
casos que concuerdan con determinadas
especificaciones.
Población(todo)

Muestra(parte)


Delimitar la población de acuerdo a lo que se desea
investigar. (Unidad de análisis)
 Unidad de análisis-se les denomina también
casos o elementos.
 Se centra en qué o quiénes son los participantes
bajo estudio,Individuos,organizaciones,
situaciones,comunidades,etc.
Ejemplo:
 Usos de la televisión por los niños.
 Unidad de añalisis:los niños
 ¿de dónde?¿edades? ¿género?

Delimitado:Todos los niños del área metropolitana de la Cuidad de
México que cursan 4to.,5to, y 6to.grado de primaria en escuelas
privadas y públicas del turno matutino.
Muestras
Probabilística
No Probabilística
No pretende que los casos sean
representativos de la población
Aleatoria Estratificada Racimos
Simple
Nota:
Se seleccionan por :
Tómbolas
Tabla de números aleatorios
STATS
Selección sistemática
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
Muestra probabilística-subgrupo de una
población en el que todos los elementos de
ésta tienen la misma posibilidad de ser
elegidos.
Muestra no probabilística o dirigidasubgrupo de la población en la que la
elección de los elementos no depende de la
probabilidad sino de las características de la
investigación.


Son esenciales en estudios
transeccionales,tanto descriptivos como
correlacionales.
Es necesario:
1.calcular un tamaño de la muestra que sea
representativo de la población(se recomienda
el programa STATS o por fórmulas básicas).
2.seleccionar los elementos
muestrales(casos) de manera que al inicio
todos tengan la misma posibilidad de ser
elegidos.
Se utiliza la letra N para identificar la
población y n para la muestra.
 Determinar el nivel de error estándar que se
desea en la investigación
Ejemplos:
 0.01 ó 1%,( 1 error en 100)
 0.05 ó 5% ( 5 posibilidades de equivocación
en 100)
 Van de 20 a 1%

Es el porciento de acertar en la
representatividad de la muestra.
 Es el complemento del nivel de error.
Ejemplo:
Si el nivel de error estándar seleccionado fue
5% el nivel de confianza es de 95%.

Ejercicio:¿Cuál será el nivel de confianza para
una investigación que se decidió que el nivel
de error es de 1%?
Ejemplo página 180:
Problema de Inv.
Analizar la motivación intrínseca que tienen los
empleados de la cadena de restaurantes Lucy y
Laura.
Población: N:600 empleados (cocineros,
meseros,ayudantes,etc.)
Tamaño de la muestra:
Nivel de error estándar de 5%,
Nivel de confianza de 95%
Tamaño de la muestra para que sea representativa
es de 234 empleados.
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

Muestras aleatorias simples-a los ejemplos
de las muestras obtenidas por el programa
STATS.
Muestras probabilística estratificadamuestreo en el que la población se divide
en segmentos y se selecciona una muestra
para cada segmento.
Muestras por racimos-son conglomerados o
clusters ,supone la selección de dos o más
procedimientos.

Tómbola-numerar todos los elementos
muestrales de la población,del uno al
N.Después se hacen fichas o papeles,uno
para cada elemento,se revuelven y se van
sacando n número de fichas.(la cantidad de
muestra decidida).

Números random o números aleatorios-con
fórmulas o tablas de números aleatorios ya
trabajadas por estadísticos.



Programas estadísticos Ejemplos:STATS,SPSS
Selección sistemática de elementos
muestrales-fórmulas matemáticas
establecidas
Ejemplo:K=N/n 1548/308=5 cada 5
elementos hasta llegar al 308(n)