Semana 12 metodología de la investigación en ciencias sociales y económico-administrativas.

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Adolescentes • Zona pobres • Ciudad de Monterrey • Enero a Jumo de 2005 Planteamiento

En el proyecto de investigación, los alcances y limitaciones acostumbran escribirse en prosa, por tanto, su redacción sería la siguiente:

• La presente investigación la ubicamos en la ciudad de Monterrey, México, limitada a analizar la relación que existe entre las películas de acción y las actitudes agresivas de los adolescentes de zonas de extrema pobreza de esa ciudad

Tipos de muestreo

Si consideramos la falta de consenso sobre los diversos tipos de muestras existentes y que en diversas ocasiones las determina el investigador con base en las necesidades del estudio, expondremos una clasificación de las más usuales, la cual parte de dos tipos de muestreo principales, con sus respectivas subdivisiones (mismas que estudiaremos en los próximos subtemas), a saber:

Probabilístico

Su ventaja reside, básicamente, en que las unidades de observación (personas, viviendas, etcétera), son seleccionadas en forma aleatoria, es decir, al azar

[pic 2] [pic 3]

Muestreo

Probabilistico

No Probabilistico

Aleatorio,,,,,,, Estratificado,,, ,Racimos

De cuotas Sujetos Voluntarios

Intencional o selectivo (expertos, sujetos-tipo y estudios de caso)

cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido y es posible conocer el error de muestreo, o sea, la diferencia entre las medidas de la muestra y los valores poblacionales. Es de gran utilidad en el enfoque cuantitativo, particularmente dentro de diseños de tipo transeccional.

No Probabilístico

Su utilización se fundamenta en la comodidad y economía, pero tienen el inconveniente de que los resultados de la muestra no pueden generalizarse para toda la población. Su utilidad radica en que requiere no tanto de una representatividad de elementos de una población, sino de una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema. Es de gran valor para el enfoque cualitativo al obtener los casos (personas, contextos) que ofrecen riqueza en la recolección y el análisis de los datos (Polansky, 1966).

Tamaño de la muestra

De entrada, diremos que no vamos a profundizar en los aspectos de cálculo de probabilidades, simplemente abordaremos lo aspectos fundamentales para trabajar con las herramientas de muestreo, proporcionando las referencias correspondientes, a efecto de que los

estudiantes acudan a consultarlas directamente en caso de identificar alguna falta de conocimientos sobre el tema.

Ahora, bien, entrando al tema diremos que en ocasiones la población es tan grande que resulta recomendable calcular el tamaño de la muestra, para hacerlo se tomará como base las aportaciones de Laura Fischer, quien indica que, si el universo es menor de los 500 mil elementos, entonces, se utiliza la fórmula de poblaciones finitas y a partir de los 500 mil 1 podemos emplear la de poblaciones infinitas. Para ello, es necesario establecer el significado de las literales de la fórmula empleada en ambos casos, misma que analizaremos más adelante. Veamos:

N=Población Población n=Muestra Muestra Z=Nivel de confianza

Para esta variable se manejan dos posibles valores 95% y 99%, dependiendo del porcentaje de casos que abarque.

- Al utilizar una confianza del 95%, en la sustitución de la fórmula deberá colocarse 1.96.

- Si es del 99%, se sustituirá por 2.58.

Estos valores se han extraído de las tablas matemáticas en áreas bajo curva

normal (para fines de la Asignatura no es necesario ver las tablas a detalle,

basta con conocer el valor de Z para el nivel de confianza que interesa).

e=error

El máximo error permisible en una investigación es del 10%. Un estudio que exceda de este porcentaje estará fuera de los parámetros aceptables.

- Al utilizar un nivel de confianza del 95%, el error puede estar entre 2% y 6%.

- Si aplicamos una confianza o validez del 99% el error oscilará entre 1% y 10%.

Por lógica, se pensaría que el nivel de confianza y el de error son complementarios: si la confianza es del 95%, el error tendrá que ser del 5%, pero no es así. Las bases matemáticas de donde proviene cada valor son diferentes.

p=Probabilidad de que suceda

Este valor se expresa en porcentaje, quiere decir: del 100% de la población qué cantidad es susceptible que incurra en la situación estudiada. Para conocer este valor existen tres alternativas.

- Si se trata de un producto, el porcentaje de participación de mercado dará la probabilidad de que suceda.

- Existen estudios de tendencias que permiten obtener dicha información.

- Si no tenemos acceso a ninguna de las dos fuentes anteriores, se coloca 50%.

q=Probabilidad de que no suceda

La suma de factores entre la probabilidad de que suceda o no un evento, debe ser igual a 100%; por ello, si conocemos uno de los dos porcentajes es posible determinar el otro. Por ejemplo: si “p” es 35%, “q” será 65%.

Algo muy importante en el cálculo de la muestra es que, en tanto el nivel de error ( e ) como las probabilidades ( p y q ), son porcentajes, éstos deben ser expresados en decimales para ser colocados en la fórmula; es decir, recorrer el punto a la izquierda dos lugares. Enseguida presentamos algunos ejemplos:

Si por alguna razón recorrer el punto resulta complicado,

.5%

Todos los números enteros tienen