MÉTODOS Y TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN II PERÍODO 2016 “TIPOS DE MARCO MUESTRAL”

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- Lo completo de la lista

- Su exactitud

- Su veracidad

- Su fiabilidad

- Su nivel de cobertura en relación al problema que se investiga y la población

Así mismo, existen otros tipos de marcos que le permiten a uno identificar a la población por medio de marcos que tienen descripciones del material, las organizaciones o los casos seleccionados como unidades de análisis. Estos son los archivos y los mapas. Los archivos permiten que el investigador encuentre datos pasados para hacer correlaciones. Los mapas ayudan a ubicar físicamente la muestra que se ha establecido.

Población, Unidades de muestreo y Muestra

(Sampieri, Collado, & Baptista, 2014) Para seleccionar una muestra en su totalidad, lo primero que se debe hacer es definir la unidad de muestreo. Una unidad de muestreo se refiere a todos los participantes, casos, elementos o sucesos de un estudio. Todo esto depende del alcance y los objetivos de la investigación.

Al momento de determinar la unidad de muestreo, entonces se delimita la población. Una población se define como “el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones” (Sampieri, Collado, & Baptista, 2014). Para delimitar bien la población, se necesita especificar de manera concreta las características de la población, ya que solo seleccionar un grupo de personas, aunque se dediquen a lo mismo no significa que cuenten con la característica esencial para la investigación. Las características pueden ser de contenido, lugar y tiempo.

Con esos dos puntos bien establecidos, se puede seleccionar una muestra. La muestra es un subgrupo de la población del cual se recolectan todos los datos de la investigación y debe representar a la población. Al momento de seleccionar la muestra, se deben evitar 3 errores que pueden presentarse en el proceso:

- No elegir casos que deberían ser parte de la muestra.

- Incluir casos que no deberían ser parte de la muestra porque no forman parte de la población.

- Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.

Al momento de elegir la muestra se deben evitar estos errores y para esto se necesita delimitar correctamente la población. Muchas veces es imposible medir una población y por eso se crea la muestra. La muestra cuenta con dos tipos específicos: Muestra probabilística y No probabilística.

Muestra Probabilística

Esta se caracteriza por ser un subgrupo de la población en el que todos los elementos pueden tener la misma probabilidad de ser elegidos. Estos elementos se pueden obtener definiendo las características más sobresalientes de la población y el tamaño de la muestra y por medio de una selección aleatoria o mecánica. Las muestras probabilísticas son útiles y necesarias en estudios con diseño transeccional correlacional y descriptivo, ya que se pretende hacer estimaciones de variables. Las variables se miden y analizan con pruebas estadísticas. Al momento de realizar una muestra probabilística, es necesario conocer los dos procedimientos:

- Calcular el tamaño de una muestra que sea representativa de la población.

- Seleccionar los elementos muéstrales.

Para calcular el tamaño de la muestra existen tres tipos de muestreo:

- Muestro Aleatorio Simple:

“Este método se utiliza cuando en el conjunto de una población, cualquiera de los sujetos tiene la variable o variables objeto de medición” (Bernal, 2010). Para determinar el tamaño de una muestra en una investigación por medio de este método, se sigue el siguiente proceso:

- (Bernal, 2010) Se identifica si la población es finita o infinita. Finita quiere decir que se conoce el tamaño de la población e infinita se refiere a que el tamaño de la población se desconoce. Este paso es de suma importancia porque por medio de esto es que se definirá la formula a utilizar. Así mismo se debe definir si las variables son cuantitativas o cualitativas. También se define la forma de estimar el error de estimación.

- Se determina la desviación estándar de la población. La cual se obtiene por medio de una prueba piloto o estudios anteriores. Se construye una tabla de frecuencias. Para saber si la desviación estándar es grande o pequeña se divide la desviación estándar entre la media. Si el coeficiente es 30% y

- Se define el nivel de confianza Z, el cual proviene de la tabla Z. Para efectos de investigación, se utilizara un nivel de confianza mayor a 90% en valor Z es mayor que 1.96.

- Se define el error de estimación E. Este valor se define como la diferencia entre la media muestral y la media poblacional. Es definido por el investigador. El error de estimación tiene una relación inversa con los valores Z y S (desviación estándar). Cuando la desviación estándar es grande y el nivel de confianza pequeño entonces el error de estimación será pequeño. En una investigación, el error estándar debe ser menor a 10%.

- Se calcula el tamaño de la muestra, dependiendo del tipo de fórmula que usará.

- Población Finita: [pic 2]

- Población Infinita: [pic 3]

- Muestreo Estratificado:

(Sampieri, Collado, & Baptista, 2014) En este tipo de muestreo se divide la población en segmentos o grupos y se selecciona una muestra para cada grupo. Este tipo de muestreo es de mucha utilidad cuando el investigador desea comparar resultados entre segmentos de la misma población.

La fórmula que se utiliza es: [pic 4]

El procedimiento a seguir para este método es el siguiente:

- Se identifica si alguna variable se correlaciona con la variable de medición y así conocer si las variables son heterogéneas entre sí.

- Se determinar si la población es infinita o finita.

- Se calcula el tamaño de la muestra por medio del empleo del muestreo aleatorio simple.

- Se divide la población total en diferentes segmentos.

- Se calcula el valor