ENTREVISTA POR CORREO ELECTRONICO Y/O POSTAL

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La muestra debe reunir ciertas características para alcanzar sus objetivos

- Respresentatividad. Todos los elementos deben presentar las mismas características

- Suficiencia La cantidad de elementos a analizar debe ser suficiente para que sea considerada representativa del universo

- Menor tiempo. Si analizaramos todo el universo se llamaría censo, y sería mucho mas tardado que analizar una muestra

- Menor costo. Al ser solo una parte del universo y no completo, se hace una menor inversión

- Confiabilidad. Una vez comprobada la representatividad de una muestra se podrá considerar como que será una investigación fiable. Una correcta selección de la muestra ofrece hasta 99% de certeza en los resultados

- Control. El mucho mas fácil acudir a los resultados finales del estudio, con fines de consulta, comparación y evaluación.

Calculo del tamaño de la muestra

Para poder calcular el tamaño de nuestra muestra se tienen que considerar diversos factores, puede pasar que aunque usemos formula, el problema es demasiado complejo. Otras veces el tamaño de la muestra es tan grande que no abarca el coste con el que cuenta el equipo de investigación, así que se debe optar por disminuir el tamaño o conseguir mas recursos. Aunque también debemos considerar si se necesita mas precisión en los resultados.

El calculo de una muestra se realiza mediante dos formulas distintas, ya sea que se trate de una población finita o infinita.

Población infinita

La formula que se usa para poblaciones infinitas, es la siguiente: (recordemos que esto es con universos mayor a 500,000)

[pic 1]

En donde

o= Nivel de confianza

p=Probabilidad a favor

q= Probabilidad en contra

n= Numero de elementos (tamaño muestra)

e= Error de estimación

Universo finito

Para poblaciones finitas, se usa la siguiente formula

[pic 2]

En donde

o= Nivel de confianza

p=Probabilidad a favor

q= Probabilidad en contra

n= Numero de elementos (tamaño muestra)

e= Error de estimación

N= Universo o población

METODOS DE MUESTREO

Muestreo probabilistico

Los métodos probabilísticos tienen la cualidad que le dan la oportunidad a todos los integrantes del universo sean incluidos en la muestra.

Los tipos básicos del método probabilístico son:

- Aleatorio simple (al azar) es la técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que, por lo tanto, están descritos en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. Sería algo así como hacer un sorteo justo entre los individuos del universo: asignamos a cada persona un boleto con un número correlativo, introducimos los números en una urna y empezamos a extraer al azar boletos. Todos los individuos que tengan un número extraído de la urna formarían la muestra.

- Salto sistemático En el muestreo aleatorio sistemático, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto de la población. A continuación, el investigador seleccionará a cada enésimo sujeto de la lista. El procedimiento del muestreo aleatorio sistemático es muy fácil y se puede hacer manualmente. Los resultados son representativos de la población a menos que se repitan ciertas características de la población por cada enésimo individuo, lo que es muy poco probable.

- Muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

- Muestreo por áreas el investigador selecciona grupos o conglomerados y de cada grupo selecciona a los sujetos individuales, ya sea por muestreo aleatorio simple o muestreo aleatorio sistemático. El investigador también puede optar por incluir a todo el conglomerado, no sólo a un subconjunto. El conglomerado más utilizado en la investigación es un conglomerado geográfico. Por ejemplo, un investigador desea estudiar el rendimiento académico de los estudiantes secundarios en Chilpancingo.

Puede dividir a toda la población (población de Chilpancingo) en diferentes conglomerados (colonias).

Luego, el investigador selecciona una serie de conglomerados en función de su investigación, a través de un muestreo aleatorio simple o sistemático.

Luego, de los conglomerados seleccionados (colonias seleccionadas al azar) el investigador puede incluir a todos los estudiantes secundarios como sujetos o seleccionar un número de sujetos de cada conglomerado a través de un muestreo aleatorio simple o sistemático.

Lo más importante sobre esta técnica de muestreo es dar a todos los conglomerados iguales posibilidades de ser seleccionados.

Métodos de muestreo no probabilístico

- Muestreo de cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico en donde la muestra reunida tiene la misma proporción de individuos que toda la población con respecto al fenómeno enfocado, las características o los rasgos conocidos.

Asimismo, el investigador debe asegurarse de que la composición de la muestra final que será utilizada en el estudio cumpla los criterios de cuota de la investigación. El primer paso para el muestreo por cuotas no probabilístico es dividir a la población en subgrupos exclusivos. Luego, el investigador debe identificar las proporciones de estos subgrupos en la población. Esta misma