Población
Se define como la
totalidad del fenómeno a estudiar, cuyas unidades de análisis poseen
características comunes, las cuales se estudian y dan origen a los datos de la
investigación. Esas unidades de análisis o unidades muestrales pueden ser de
diferente índole: individuos, empresas, instituciones, grupos familiares,
animales, rebaños, objetos, entre otros. Podemos concluir, entonces, que
población, para los fines de un trabajo de investigación, es la serie completa
de unidades de análisis con características comunes que se va a investigar.
Ejemplos:
Hombres con trabajo
estable, con más de un año de antigüedad en la empresa donde laboran, casados,
con hijos menores de edad, que vivan en ciudades con una densidad de población
mayor a los quinientos mil habitantes y que sean de las clases sociales C, D y
E.
Todos los niños y niñas
que cursan el primer nivel de educación básica en las escuelas bolivarianas del
Municipio Libertador del Distrito Capital.
Tipos
de población
Población
infinita: Cuando no se conoce el número exacto de unidades
que conforman la población.
Población
finita: cuando se conoce el número de elemento que
conforman la población.
Población
accesible: Es la porción finita de la población objetivo a la
que realmente se tiene acceso y de la cual se extrae una muestra
representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los
recursos del investigador.
La
muestra
Es parte de un
colectivo, un subconjunto de unidades de análisis representativas de la
población, que el investigador selecciona con la finalidad de obtener la información
precisa que caracteriza al colectivo. Se dice que es representativa cuando
reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características de
la población y sus diferentes subconjuntos, con márgenes de error calculables.
Ejemplo:
Tomemos el caso de una
empresa industrial donde se desea conocer los hábitos laborales y el desempeño
de sus trabajadores. La unidad de análisis, en este caso, es cada trabajador de
la empresa; la población está representada por todos los trabajadores de la
misma, ubicados en las distintas líneas
o niveles de la organización; la muestra será una proporción dentro del
personal administrativo y otra proporción dentro del personal obrero.
Muestreo
Es la parte que se
encarga de captar los datos relevantes provenientes de fuentes primarias, para
luego analizarlos y generalizar los resultados a la población de la cual se
extrajeron. Por lo general, la idea consistirá en obtener muestras
suficientemente representativas para generar conclusiones que se apliquen a
toda la población objeto.
La técnica de muestreo
es un proceso delicado que exige del investigador ciertos conocimientos de
estadística y/o el asesoramiento de un especialista en esa disciplina.
Muestreo
probabilístico
Es aquel en que cada
elemento de la población tiene la misma oportunidad o probabilidad de ser
elegido para formar parte de la muestra. Esto significa que la selección de las
unidades de análisis de la muestra es independiente de la persona que hace el
estudio y es controlada de manera objetiva, de modo que las unidades muestrales
sean escogidas estrictamente al azar.
Ejemplo:
Sobre la base de la
nómina del personal docente de la Universidad de Oriente, y después de utilizar
la tabla aleatoria de tres dígitos, los encuestadores visitaran cada muestra de
cuarenta docentes elegidos al azar y harán la entrevista con el profesor
(unidades de análisis) que se les indique.
Tipos
de muestreo probabilístico
Muestreo
aleatorio simple: Este método es uno de los más sencillos
de aplicar; se emplea sobre poblaciones finitas homogéneas y se caracteriza porque
cada elemento de la población tiene igual probabilidad de ser incluido en la
muestra. Para su empleo es indispensable disponer de un listado de todos los
elementos que conforman la población: personas, viviendas (según la unidad de
análisis), numerados del 1 a N (tamaño de la población).
La selección de los
elementos que componen la muestra se hace al azar, por lo que las preferencias
y deseos del investigador no influyen en este proceso. Para hacerlo de manera
apropiada hay diversos métodos, entre los cuales se pueden citar:
- El sorteo o azar simple: Consiste en sacar al azar una serie de unidades de una población, hasta completar el tamaño de la muestra que se haya fijado. El procedimiento consiste en escribir en trozos de papel, un número en cada uno (del 1 al N); enrollarlos por separado y depositarlos en un bombo u otro recipiente adecuado, de donde extraerán al azar. Uno por uno, tantos papeles como sea necesario hasta completar el tamaño de la muestra. Terminado este proceso, se procede a elaborar la lista de las personas elegidas que representaran a la población.
Este
proceso, aunque sencillo, tiene sus desventajas porque no es práctico cuando
las dimensiones de la población no son grandes. Por este motivo, el sistema de
azar simple solo se emplea cuando la población es relativamente pequeña.
Ejemplo:
Este método no será
apropiado si, por ejemplo, queremos obtener una muestra de todas las personas
que practican deportes en el país. No hay manera de obtener un listado de esos
deportistas, pues por el número y por lo indeterminado de su situación, es
imposible elaborarlo. Por el contrario, si nuestra intención es obtener una
muestra de la población de estudiantes becados de una universidad en un año
determinado, resultara un método apropiado, porque se trata de una cantidad
relativamente pequeña de unidades y están ya registradas en listas elaboradas
por la Unidad de Servicios Estudiantiles de esa universidad.
·
- Las tablas de números aleatorios: Se utilizan cuando se requiere escoger una muestra entre un número de personas. Estas tablas impresas contienen un sinnúmero de dígitos, organizados aleatoriamente en filas y columnas, de los que se puede seleccionar cada una de las unidades que contendrá la muestra. El orden y procedimiento con que se hará la selección de las unidades de análisis lo decide el investigador. Puede ser en forma horizontal o vertical; lo importante es que el orden a seguir sea definido con antelación.
Muestreo
aleatorio sistemático: En este tipo de selección, muy
similar al anterior, cada unidad de la población tiene igual probabilidad de
quedar seleccionada; lo que varía es el proceso de selección. Con esta
modalidad solo se elige, al azar o por sorteo, una primera unidad de análisis
de la muestra, inferior o igual al coeficiente de elevación. Los pasos a seguir
son:
- Conocer el tamaño de la población y asegurarse de que todas las unidades estén numeradas.
- Determinar el tamaño de la muestra
- Determinar el coeficiente de elevación
El coeficiente de
elevación (I) es el intervalo numérico que servirá de base para la selección de
la muestra. El mismo se determina dividiendo la población (N) entre el tamaño
de la muestra (n).
- Determinar la primera unidad de análisis con que se iniciara la selección de la muestra.
- Conformar la muestra. Si en el sorteo salió el número 4, por ejemplo, y supongamos que el coeficiente de elevación es 5, la primera unidad será 4; las siguientes, 9,14, 19, 24, 29, 34, y así sucesivamente (sumando de cinco en cinco), hasta completar las unidades que requiere la muestra.
Muestreo
estratificado: Este tipo de muestreo se utiliza cuando
la población no es homogénea, sino que está conformada por grupos o estratos
diferentes, pero que constituyen categorías importantes para la investigación y
se desea hacer comparaciones entre ellas.
El procedimiento
consiste en dividir la población en subgrupos o estratos y seleccionar una
muestra aleatoria simple o sistemática dentro de cada uno, con el fin de
obtener su respectiva representatividad. La suma de las muestras de cada
estrato representa la muestra total.
Ejemplo:
Se desea estudiar la
motivación al logro y desempeño de los miembros de cierta comunidad
universitaria. La población estará conformada por cuatro grupos o estratos:
personal administrativo, personal obrero, personal docente, y estudiantes. Cada
uno de estos estratos reúne características diferentes, como número de unidades
que lo conforman, papel que desempeña cada unidad, jerarquía, intereses
personales, antigüedad, entre otros.
Muestreo
por conglomerado: Este tipo de muestreo se usa
generalmente cuando no se dispone de una lista detallada y numerada de cada una
de las unidades que conforman la población y resultaría demasiado costoso o muy
complejo elaborarla.
Se le denomina así
porque en la selección de la muestra, en lugar de escoger cada unidad, se
procede a tomar subgrupos o conjuntos de unidades, a los que se llama
conglomerados.
Ejemplo:
Cuando se eligen
manzanas de viviendas para estudiar las familias; hogares para estudiar las
personas; fincas para averiguar acerca de cabezas de ganado; aulas de clase
para entrevistar a los alumnos; colegios para entrevistar a los maestros; urnas
electorales para averiguar la cantidad de votos de cada uno de los candidatos o
partidos políticos que participan en la contienda electoral; entre otros.
Muestreo
no probabilístico
Es aquel que no ofrece
a todos los elementos de la población una oportunidad conocida de ser incluidos
en la muestra, es decir, el investigador decide cuales unidades de análisis se
deberán observar o entrevistar. Por ello solo es utilizado en la investigación
de tipo exploratorio, en el estudio de casos o en cualquier otro que no se pretenda
generalizar.
Ejemplo:
Cada uno de los cinco
encuestadores visitara diez profesores tomados de la nómina del personal
docente de la Universidad de Oriente y hará la entrevista en sus respectivas
oficinas.
Tipos
de muestreo no probabilístico
Muestreo
causal: Esta modalidad consiste en abordar a cualquier grupo
de personas que son de fácil acceso o que acuden a un lugar.
Ejemplo:
La gente que circula
por determinada calle a una hora especifica del día, los visitantes que acuden
a un museo en un determinado lapso, entre otros.
Muestreo
intencional: También llamado por conveniencia, se utiliza
cuando se requiere tener casos que puedan ser “representativos” de la población
estudiada. La selección se hace de acuerdo con el esquema de trabajo del
investigador. Si bien este muestreo no es probabilístico, permite, en cambio,
la obtención de datos relevantes para el estudio.
Ejemplo:
Si se tiene interés en
aplicar entrevistas estructuradas a informantes claves, se deberá escoger
aquellos que ofrezcan información sobre los indicadores que se exploran.
Muestreo por cuotas: Consiste en dividir a la población bajo estudio en subgrupos o cuotas según ciertas características: edad, sexo, estado civil, entre otros., para obtener un numero predeterminado de individuos en cada subgrupo. Puede haber combinaciones de grupos, tales como hombres mayores de 20 años, mujeres casadas, entre otros.
Ejemplo:
30 hombres y 50
mujeres; 45 hombres mayores de 25 años; 40 mujeres divorciadas desde hace más
de 5 años; entre otros.
Si quieres conocer y saber mas sobre el tema de población y muestra, visita la siguiente pagina
Si quieres conocer y saber mas sobre el tema de población y muestra, visita la siguiente pagina
https://prezi.com/jk_ul4ndhejm/poblacion-y-muestra-criterios-para-la-investigacion/#
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Te felicito DAYLE por todas las aportaciones al blog, muy buena la selección de información, la presentación y el crucigrama. Continúa ampliando el blog.
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