Poblacion Y muestra : Actividad en clase

AGOSTO 12 de agosto de 2014

ACTIVIDAD EN CLASE

¿Qué es la población?

Población humana, en geografía y sociología es el grupo de personas que viven en un área o espacio geográfico. Población biológica es el conjunto de individuos de la misma especie que habita una extensión determinada en un momento dado.

¿Cómo se delimita una población?

Una vez que se ha definido cuál será nuestra unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selítiz, 1974). La muestra suele ser definida como un subgrupo de la población (Sudman, 1976). Para seleccionar la muestra deben delimitarse las características de la población. Muchos investigadores no describen lo suficiente las características de la población o asumen que la muestra representa automáticamente a la población. Es frecuente que muchos estudios que únicamente se basan en muestras de estudiantes universitarios —porque ‘es fácil aplicarles el instrumento de medición, pues están a la mano”— hagan generalizaciones temerarias sobre jóvenes que probablemente posean otras características sociales. Es preferible entonces, establecer claramente las características de la población, a fin de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales. Lo anterior puede ilustrarse con el ejemplo de la investigación sobre el uso de la televisión por los niños. Está claro que en dicha investigación la unidad de análisis son los niños. Pero, ¿de qué población se trata?, de ¿todos los niños del mundo?, de ¿todos los niños de la República Mexicana? Sería muy ambicioso y prácticamente imposible referirnos a poblaciones tan grandes.

¿Qué es una muestra?

 La Muestra es una parte o subconjunto de la población

¿Cuál es la diferencia entre población y muestra?

Población es el todo, es el conjunto total de personas. Muestra es una parte de la población, tomada generalmente de manera aleatoria, para efectos de un estudio, normalmente estadístico.

Determinar sobre qué o quienes se recolectaran los datos.

Los sujetos, objetos, sucesos o comunidades de estudio (unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación.

Explique con un ejemplo que es la muestra de una investigación y características debe tener.

La muestra en el proceso cualitativo es un grupo de personas, eventos, sucesos, comunidades, etc., sobre el cual se habrán de recolectar los datos, sin que necesariamente sea representativo del universo o población que se estudia (Hernández et al 2008, p.562).
En los estudios cualitativos el tamaño de muestra no es importante desde una perspectiva probabilística pues el interés no es generalizar los resultados a una población más amplia, ya que lo que se busca en una investigación de enfoque cualitativo es profundidad, motivo por el cual se pretende calidad más que cantidad, en donde lo fundamental es la aportación de personas, participantes, organizaciones, eventos, hechos etc., que nos ayuden a entender el fenómeno de estudio y a responder a las preguntas de investigación que se han planteado.

Las características principales de las muestras son:

1)      Debe Ser Adecuada

2)      Debe Ser Representativa

3)      Debe Mostrar Estabilidad

Ejemplo:

En una institución educativa se quiere saber la ocupación de los egresados de la última década. Para esto se convoca a una reunión de egresados y de los asistentes, se encuesta a diez egresados de cada año. Determina la población y la muestra.

Solución:

Muestra: Los 100 estudiantes seleccionados, 10 de cada promoción.

Escribir por que se usa una muestra en la investigación.

Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, luego se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.

¿Cómo seleccionar una muestra, utilizar un ejemplo. Escrito y grafico?

Para seleccionar una muestra, lo primero que hay que definir es la unidad de análisis (personas, organizaciones, comunidades, situaciones, eventos, etc.). El sobre qué o quiénes se van a recolectar datos depende del enfoque elegido, (cuantitativo, cualitativo o mixto), del planteamiento del problema a investigar y de los alcances del estudio.

Ejemplo:

Para la encuesta de hogares realizada por el DANE en Medellín en el año 2004, mayo, con el propósito de estimar el IPC (Índice de Precios al Consumidor), determine los pasos para seleccionar la muestra.

Solución:

1. Determinar el IPC en Medellín para el mes de mayo año 2004.
2. Población objetivo: Personas mayores de 18 años en Medellín (el DANE lo considera así).

·         Elemento muestral: El jefe de hogar.

·         Unidad muestral: El hogar

·         Alcance: Medellín.

·         Tiempo: 2003

·         Marco muestral: Mapa cartográfico de la ciudad de Medellín.

3. Seleccionar un procedimiento. Muestro Estratificado
4. Definir el tamaño de la muestra. Se aplican las fórmulas del  muestreo estratificado.
5. Seleccionar las unidades muéstrales. Usar un método aleatorio.

Escriba un ejemplo de las clases de muestras que se utilizan en una investigación, e indique cual sería la adecuada para su proyecto integrador y porque.

Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.

Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.

Muestreo que utilizaremos

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.

En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización.

Identifique las características de una muestra probabilística y no probabilística o dirigida.

Características del muestreo probabilístico

•      Cuantitativo

•      Todos los casos tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados

•      Es ciego a la hora de seleccionar los casos

•      No requiere un conocimiento de la población a estudiar

•      Persigue la inferencia estadística

•      Requiere una muestra con mayor número de casos

Características del muestreo no probabilístico

•      Cualitativo

•      Todos los casos no tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados

•      El investigador elige los casos que más le interesan (más ricos
en información)

•      Requiere un conocimiento más levado de la población

•      Persigue la inferencia lógica

•      Requiere una muestra con menos casos

Características fundamentales:

 

Determine cuál es la fórmula para establecer los diferentes tipos de muestras y porque.

Para el cálculo de la muestra se dispone de diferentes fórmulas, entre ellas tenemos:

•      Muestra inicial

•      Muestra corregida

•      De donde

N= número de elementos de población

n= tamaño de la muestra

Z= nivel de confianza

E= Error Máximo Admisible

Porque se utiliza esta muestra:

De todo esto se deduce que para poblaciones pequeñas el tamaño de la muestra que debemos tomar es bastante grande en comparación con dicha población (en ocasiones casi la población completa), pero para poblaciones de gran tamaño (todos los habitantes de España, por ejemplo) basta con una muestra no demasiado grande para obtener unos resultados estadísticamente fiables. O sea, que eso de que necesitamos muchos individuos en una muestra para que los resultados sean buenos no es del todo cierto.