muestra propositiva

8/20/2019 muestra propositiva

1/10

cit.,

53 Apud

l dem.

Babb ie

Earl

define a lgunos

conceptos

mane jados

en mues t reo

c o m o

sigue:

•

Muest ra .

E s

e l

es tudio de

un

segmen to

de

una

poblac ión, con

pro-

pósi tos

de

hace r

afi rmaciones es t imadas

ace rca

de

l a

natura leza de

l a poblac ión tota l , dent ro d e

l a

cual

se se lecc iona l a muest ra .

• Elemento .

E s aquel la unidad

ace rca de l a cual se r ecaba informa-

ción y que apor ta l a

base

del

análisis,

por lo gene ra l

los

elemen-

tos

son

personas o cier to t ipo de personas ,

familias,

c lubes socia-

les,

empresas ,

etc.

• Universo .

E s l a

agregac ión teór ica e hipotética de todos los

e lementos def inidos para

una

encues ta en par t icu la r , e jemplo :

universi tar ios .

L a

muest ra

es

un

subconjunto de

l a

pob lac ión ; es

decir ,

una

muest ra

se

compone de

a lgunos

de

los

individuos, objet ivos o

medidas

de

una población .

Visauta

def ine

l a muest ra

c o m o una

par te de

con jun to

debida-

mente elegida, que se somete a observac ión

científica en

representa-

ción

del

conjunto con

el

propós i to de obtener r esu l tados

vál idos

t ambién p a ra e l universo total invest igado.

5 2

Para

Sier ra

l a s

condic iones fundamenta les pa ra

obtener

una

mues-

t ra son

cuatro:

1

Que compr endan pa r t e del unive rso

y no l a

tota l idad de éste .

2 ° Q u e su ampl i tud

sea

es tadís t i camente p roporc ionada

a

l a magni-

tud

del universo.

3 º

L a ausencia

de

distorsión

en l a e lecc ión de

los

e lementos de l a

muest ra .

4

Q u e

sea rep resenta t iva

o

reflejo

f i e l

del

universo,

de

tal

m o d o

que

r ep roduzca

sus caracter íst icas básicas en o r den a

l a

investigación.

5 3

VIH. Muestra n)


2/10

M é

t

od

o

s d e invest

ga

c i

ón po r en cue s ta

.

p p . 1 0

5 -

1 0 8

y


3/10

5 5 V

.

B V is

au t a ,

p . 146

5 6 Fred

K

er l inger . c i t . pp. 124-125

5 7

Ben i to

Ramírez . Apoyo en

m étodo

y es t ad í s

tica, p

.

8 0

5 8 Fr e

d

Ker l inger, c i t . , p . 12 4

2 1 Muestreo probabilístico

6

A pu n t e

s p a ra

la e l a b o r a

c ión d e u n p r o y e c to de i

n

v

est igac i

ó n socia l


4/10

5 9

/bid

. , 2 5

Muest reo a lea tor io

o al

a z a r

.

Todos

los

sujetos de u n a p o b l a c i

ón

determnada-tienen l a misma posibi l idad de se r se lecc ionados . Pa ra

r ea l iza r es te t ipo de mues t reo se r equie re conocer

e l

tota l de

l a

p o b l a c i ó n .

M ues t r eo a l azar no rest r ingido. Este t ipo de mues t reo es

seme jan

-

te a l anter ior , só lo que una vez se lecc ionado

un

sujeto este regresa a

2 1 1 Algunos tiposde muestreo probabilístico

Por desgracia dice Ker l inger no es posib le j amás es ta r seguros de

que una muestra a leator ia es representat iva de l a

p ob lac ió n

de l a

cual

fue

seleccionada.

Por

otra

p a r t e

' r epresentat ivo'

es

ser

' a lgo

t ípico'

de

l a

poblac ión, es to es que ejemplifica l a s caracter ís t icas de

l a p o

-

blación,

'muest ra representat iva ' significa que

l a

t iene aproximada-

mente

las

caracter ís t icas de l a poblac ión re levante para l a investiga-

c ión de que se t r a t e .5 9

Cochran seña la las siguientes caracter ís t icas de este t ipo de

m u e s t r e o

•

Q u e

sea posib le

definir

i nequ í v ocamen te ,

un

conjunto de

mues-

t ras m ed i ante

l a

aplicación del procedimiento

a una

población

específ ica.

·

•

Q u e a

c a d a

una de

es tas

muest ras se l e pueda as igna r una p r o b a -

bil idad

dete rminada .

• Q u e

l a se lecc ión

de l a muest ra se

rea l ice

sobre

l a

base de esa

probabi l idad .

•

Q u e

el

método para ca lcu la r

e l

es t imado

sea

vál ido

para

cual-

quier mues t ra específica .

Susan Pick Ana Luisa L ó p e z , dist inguen

dos

t ipos de muest reo,

el probabi l í s t ico e l no probabi l ís t ico, sobre muest reo probabi l í s t ico

dice que éste

se

basa en e l hecho de que

cada

miembr o que fo r ma

par te de

l a

población t iene l a misma probabi l idad de se r se leccionado,

son e jemplos de es te t ipo de mues t reo : a lea tor io

o

a l

azar,

a l azar

no

rest r ingido, s is temático, es t ra t i f icado probabi l ís t ico

proporc ionado

a l

t a r na ñ o /"


5/10

6 1

ldem.

, 86-89

6 2

Ear l

Babbie

, p

.

12 4

63 Susan P ic k . p . 9 0

6 4

Gui l l e rm o

Briones , cit. ,

p .

1

0 6

65 e ni to

R am ír

ez

,

cit., p . 8 0

6 6 F

r

ed

Kerlinger .

p . 1 3 5

E n este t ipo de muestras,

l a

elección de los e lementos no depende d e l a

p r

obabilidad, sino de causas relacionadas

con

l a s caracterís t icas del

i n v e s t i -

gador

o del

que

hace

l a

muest ra

.

Aq u

í , e l

p roced

i

miento

no

es mecánico,

n i

sob re

l a

base de fórmulas d e probabil idad, sino que depende del proce-

so de t oma de decisiones de una persona o

grupo

de

personas

generan-

d o con

ello muchas veces

mues t r a s

sesgadas . 6 5

Ker l i nge r menc iona que las d e b i l i d a d e s del mue s t reo no

p r o b a b

i

lístico pueden se r reducidas a t ravés del

conocimiento , l a ex-

p e r i encia

y el cu idado

en

1 a

se lecc i ó n de mues t ras

y

mediante l a repe-

t ic ión de estudios en

dife rentes

muest ras .

formar nuevamente par te de l a poblac ión,

antes

de que se haya selec-

cionado a

ot ro , así

cada persona t i ene l a posibi l idad de aparecer en l a

muest ra

más

de

una

ve

z

.

Muestreo s is temát ico. E s aquel en

e l

que se

e m p l e a n

de t e

r

minados

in te rva los para obtener l a

muest ra :

e jemp lo en una

lista se

dete rmina

el t amaño del rango que t e nd

r

á cada intervalo,

p ud iendo

ser e l egidos

los

sujetos

, 5 , O , 1 5 , etc., s i

éstos

fue ran de 5 .

Muestreo est rat i f icado. E l inves t igador se asegur a de que númer os

apropiados de e lementos

sean

toma dos de subc onjuntos hom ogé-

neos de

tal

pob lac ión .

L a

func ión

úl t ima

de

l a

es t ra t i f icación

consis te

en organizar a l a p ob lac ió n en subconjuntos homogéneos

(g rados

,

turnos,

se

xo ) .

Muest reo p robabi l í s t i co p roporc ionado al t amaño. Este t ipo de

mues t reo se real iza d e tal mane ra que

e l

n ú m e r o de

e lemen tos

seleccio-

nados p a ra cada est rato a investigar

se

re lac ione con

el

t amaño de éste .6

3

M uest reo por conglome rados . Cuan do una

pob lac ión

está compues-

ta por

un

con jun to de

grupos

y

cada

uno

de

el los

t iene

más

de

una

unidad de

pob lac ión se

u t i

l i z a

el muest reo por conglomerados ."

2 2 Muestreo no probabilístico

A p u n t e

s p a ra

l a e l a b o r a

c i ón de un p

r o

yec to de

inves t

igación socia l


6/10

o p

. cit

68 cit.

cit. ,

Fernández (c i tado por

Ramírez)

menciona que uno de

los

puntos

m á s

difíciles

p a ra

los

estudiantes y se agregar ía que también para

los

2 .3 Tamañ o de

la

mues t r a

Mues t reo p ropos i t ivo .

Selecc ión

de

l a

mues t r a sob re

el

prop io co-

nocimiento de l a p ob lac i

ó n

por pa r te del

investigador.

D e b e r á _

selec-

cionar l a var iedad m á s ex tensa de in te r rogados para poner

a

p rueba l a

apl icabi l idad gene ra l de l a s preguntas .

6 8

Muest reo por cuota . U n a d e l a s fo rmas de m ues tr eo no probabi l í s t ico

es e l mues t reo por cuota , e n e l cual e l conocimiento de los es t ra tos de

l a población (sexo, raza, región, entre otras) ,

es

usado para se leccionar

los

sujetos de

l

a

mues t r a que

son

representat ivos , t íp icos

y

acordes

con

cie r tos p ropós i tos de investigación . Este t ipo de mues t reo der iva

su n o m b re d e l a práct ica de as ignar ' cuotas ,

o

proporciones de clases

de personas , a en t r ev i s tadores . T a l mues t r eo

ha

sido muy

ut i l izado en

l a s encues tas de

opinión. 6 9

M uest reo de su je tos f ác i les de es tudia r . Pe rm i te anal izar cua lqu ie r

g rup o de p e r sonas que se someten vo lunta r iamente a l estudio, por e l

hecho de haber es tado en de te rminado

lugar

y

en

determinado mo-

mento e l día de l a encues ta , por l o que e l

inves t igador

dep ende y

aplica a personas d isponib les . Se r ecu r r e a

é

l con mucha

f recuenc ia

pero t iene poca val idez

.

Algunos t ipos de mu es t reo no p robab i l ís t ico

P i

c

k y

L ópe z d i ce n

que es te t ipo de mues t reo se basa

e n

l a s

apreciac iones del

invest igador

l o

cual puede rep resenta r una d esv en-

taja

.

S i n

emba rgo , s e

utiliza

f recuentemen te por cons ideraciones

prác-

t icas de cos to y t iempo ent re los métodos no probabi l í s t icos se en-

cuent ran : mues t reo p ropos i t ivo , mues t reo de cuota y mues t r eo de

sujetos fáciles de

estudiar .


7/10

7 1 Beni to Ramírez,

pp

. 8 2

-8 6

• Cuando

se

t ienen poblaciones

finitas se

aplica una fó rmula p a ra

cor regi r e l t amaño de l a

muest ra :

Donde :

n Tamaño de l a muest ra necesar io p a ra

el

estudio

p

P r o p o r c i ón obtenida en l a muest ra

Z

Valor de

Z

p a ra un dete rminado n i v e l de confianza

e jemplo 9 5 % de confianza = . 96 de Z

(P-p)

L a

diferencia

m á x i m a

deseada ent re

l a

proporc ión obtenida

en

l a

muest ra l a proporc ión de l a población objet ivo?

( - z - J

•

Para

obtener l a muest ra

se

utiliza l a siguiente

fórmula:

profes iona les ) ,

es

l a selección del t amaño de l a

(s)

muest ra

(s),

p a ra

el lo propone dos procedimientos r e tomados de

los

cuales dependen

del

t

po de var iab les cons ideradas

p a ra

el

es tudio

.

"

. Para el

es tudio

de proporc iones en donde

in te resa

conocer cuál

es l a proporc ión de a lum nos con

bajas cal ificaciones

de l a E N T S ,

U NA M ,

se r equ ie re:

•

Obtene r una muest ra

de

a lum no

s

tomados

a l azar d e l a

car re ra

• Obtene r l a proporc ión de

a lumnos

d e

bajas

cal ificaciones en fun-

ción del t amaño de

l a

mues t ra

86

Apunte

s

p

ar

la elaboraci

ó

n

de un proyecto de investig ción o

c

ial


8/10

Muestra

• Estudio

exploratorio

Ejemplo

75

C N P N

C N P . N Combinac ión de

los

'Np ' e lementos de l a p ob lac ió n de 'N '

en 'N '

N : T a m a ñ o de l a muest ra

Np :

T a m a ñ o

de l a

p ob lac ió n

U n a r eg la genera l f á c i l que se enseña a los estudiantes mencio-

na Ke r l i nge r es: que utilice una muest ra t an grande como sea posible ,

pues parec ie ra que

los

estadís t icos ca lcu lados a par t i r de mues t ras

grandes son

m á s

exac tos que los ca lcu lados de mues t ras pequeñas

(ver

desv iación

estándar) ,

sin

embar go ,

l a s

muestras grandes son em-

pleadas no porque los númer os g r andes sean buenos en s í , para s í ,

sino a fin de da r a l pr incipio de aleator ización, o s implemente

aleator ieda d, una opor tun idad de ' traba jar ', habland o

un

poco

a n t r o p o m ó r f i c a m e n t e . 74

Visau ta r epor ta

un

mé todo de

se lección

de

l a 'N '

unidades

extraí-

das de l a 'Np ' un idades de l a poblac ión, de mane r a que cada una de l a s

C N P . N

t enga

l a

misma

probab i l idad

de se r

elegida,

denominó :

Donde

n

T a m a ñ o

ajus tado de l a muest ra

T a m a ñ o

de

l a

muest ra

N T a m a ñ o

de

l a población"


9/10

• Estudio descr ipt ivo inter ior de

l a Rep ú b l i ca

Muestra

Ejemplo

Muestra

•

Estud io descr ip t ivo

c iudad

de Méx ico

•

Se apl ica rá en 1 6 Delegac iones del

D .

F . , a m ín im a m e n te 2000

suje tos sin importar sexo, edad; escolar idad, estado

c i v i l siem-

pre

y

cua ndo

e l

N º

de

personas sea

d e I O

por aseve rac ión

apli-

cada ,

para ga ran t iza r

va l idez y

conf iab i l idad

del

constructo .

•

Se

apl icará mu estreo no prob abi l ís t ico prepo si t ivo.

Ejemplo

• R E D S E M Á N T I C A . Se

t r aba ja rá con

una

muestra preposi t iva

de 50 pe r sona s

en

to ta l , entre adolescentes, jóvenes, adul tos

y

ancianos , de sexo femenino mascu l ino , cua lqu ie r e sco la r idad ,

que sean loca l izados en sus domici l ios el día que se

ap l ique

l a

red semánt ica ,

se

encues ta rá a

un

so lo miembro por un idad

habi tacional , s i

se

t r a ta de vec indades

o

de

familias

extensas,

se

apl ica rá

a un

suje to por

cada ca sa

ó

familia

primaria ,

de l a

co-

m u n i d a d

se leccionada.

•

ESCALA DE T I P O LIKERT C O N C I N C O O P C I O N E S DE RES-

PUESTA.

Pa ra

el

estudio explora tor io se t r aba ja rá c o n

una

mues-

tra to ta l de

5 0 0

perso nas en tre adolescentes, jóvenes, adul tos

y

ancianos , de

sexo femenino

mascul ino ,

cualquier escolar idad,

que sean loca l izadas

en sus domici l ios el día

que se ap l ique

l a

esca la

construida

a

par t i r

de

los re su l tados ob ten idos

de l a apli-

cación

de

l a

red

semá n t i ca ,

se encues ta rá

a un

solo suje to por

unidad habi tac iona l ,

s i

se

t r a ta de vec indades o de

familias

exten-

sas,

se ap l ica rá

a

una

persona por cada

casa

ó

famil ia

pr imar ia .

•

E n amb os casos se ap l ica rá muest reo no probab i l í s tico

preposi t ivo.


10/10

Tipo de muest reo

y

justificar

Muestra

Tama ño carac ter ís ticas de

los

sujetos

• Dete rmine

el

t amaño de

l a

mues t r a de

su

estudio, indicando

pr imero

las

caracter íst icas

de

los

sujeto

y

después

el

t ipo de

mu est reo que ut i lizará .

Ejercicio

E n el apar t ado de l a muest ra , es conveniente regis t rar en pr imer

lugar

e l

número ap rox imado de pe r sonas

en

l a s

cua les

se

apl ica rá

e l

estudio, agregando todas

sus

caracte r í s t icas , regis t rando en segundo

lugar el t ipo de muest reo a utilizar en l a investigación.

• Se apl icará en seis estados d e l a

Repúb l ica

Mex icana seleccio-

nados, a una muest ra tota l d e mínimamente 36 00 pe r sonas por

los

seis

estados,

sin

impor tar sexo, edad, es tado

civil,

escolari-

dad s iempre cuando el número de personas

equiva lga

a 5

por aseverac ión ap l i cada en cada uno de los seis estados, para

garant izar val idez

confiabi l idad

del const ruc to por es tado.

•

Se apl icará muest reo no probab i l ís t ico proposi t ivo.

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