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UNIVERSO, POBLACION Y MUESTRA ESTUDIANTES: THALIA URRUTIA CANO. JORGE CCENCHO CABALA. JOSE LUIS RODRIGUEZ JUAREZ.

UNIVERSO:  En

general, el universo es la totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación. UNIVERSO

POBLACIÓN

MUESTRA

POBLACIÓN:  La población es un conjunto finito o infinito de

personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado.  En esta parte de la investigación, el interés

consiste en definir quienes y qué características deberán tener los sujetos.

A una población lo caracterizan: POBLACION

TIEMPO

ESPACIO

NATURALEZA

MAGNITUD

Clasificación de la Población: a.- Por su extensión o número de elementos:  Infinita: Tiene un número no determinado de elementos, no

siendo posible determinar fácilmente su último elemento. Ejemplos: Número de personas que tienen infección de VIH. Conjunto de personas analfabetas.  Finita: Tiene un número determinado de elementos.

Ejemplos: Número de personas que tienen infección de VIH en el Hospital Iquitos. Conjunto de personas analfabetas en el Departamento de Tacna.

b.- Por elementos componentes:  Población homogénea: Constituida por elementos

cuyas características de análisis son iguales. Ejemplos: Estudiantes de Medicina. Pacientes con enfermedades respiratorias.  Población heterogénea: Cuando las características

de análisis son diferentes unas de otras. Ejemplos: Viviendas en la ciudad de Iquitos. Pacientes en el hospital regional.

c.- Por su accesibilidad:  Población objetivo: Constituida por la totalidad de

elementos acerca de las cuales queremos información. Ejemplo: Población de docentes con formación pedagógica en la región Loreto.  Población accesible: sus componentes son más

factibles de participar directamente en el estudio. Ejemplo: Población de docentes con formación pedagógica en la ciudad de Iquitos.

LA MUESTRA

¿A quiénes investigar? ¿A cuántos? ¿Cómo se los elige?

MUESTRA Se entiende por muestra al "subconjunto representativo y que se extrae de la población accesible. Es decir, representa una parte de la población objeto de estudio. Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla. Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia.

Desventajas de la muestra

Ventaja de la muestra Rapidez y brevedad: ahorra tiempo en la recolección de datos , sino también en su tabulación y análisis. Ahorro de costo: si se exige menos tiempo y trabajo , se acorta el presupuesto. Exactitud: los controles son mejores y los datos mas exactos. Reduce el error. Profundidad: si son menos los sujetos se puede intensificar en el contenido la investigación.

Dificultad de elaboración: El muestreo exige una cuidada elaboración , previa a la recoleccion de datos. Una errónea elección de la muestra puede ser fatal en los resultados. Viabilidad: Si dentro de la muestra a estudiar hay pocos individuos con la variable a estudiar, esta no nos permitirá sacar conclusiones válidas y representativas. La muestra deberá cumplir tres condiciones básicas: a.- Representatividad: debe ser un universo en si misma. b.- Confianza: los datos deben tener fiabilidad respecto del universo. c.-

Tamaño: debe determinado.

tener

un

tamaño

TAMAÑO DE LA MUESTRA Una muestra depende de:  Recursos disponibles.

 Heterogeneidad de las variables.  Sujetos a estudiar, técnica de muestreo.  Tipo de análisis, grado de precisión que deben tener

los datos, entre otros.

TIPOS DE MUESTRA PROBABILISTICA Fundamentalmente debe existir una base de sondeo que es un documento escrito ó informatizado donde están todos y cada uno de los elementos del universo.

1. Muestra al azar 2. Muestra Estratificada 3. Muestra por conglomerados ó

Racimos 4. Muestra Polietápica 5. Muestra de panel

TIPO INTERMEDIO Se realiza sobre individuos que se encuentran en un punto concreto ó que tienen alguna característica en común.

MUESTRA LOCALIZADA

NO PROBABILISTICA Se realiza sin base de sondeo, el investigador sigue un criterio estratégico personal.

1.

Muestra accidental

2.

Muestra por cuotas

3.

Muestra dirigida o razonada

4. Muestra por bola de nieve

MUESTRA PROBABILÍSTICA 1.

Muestra al azar: todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Selección por Lotería: Cada vez que se saca un número éste es devuelto a la urna para que no varíe la probabilidad de salir de uno en el transcurso del sorteo. Selección sistemática: Aquí se selecciona al azar el primer individuo y los restantes a intervalos fijos, determinados según el número de la muestra. Selección por tabla de números equiprobables: extrae una serie de números al azar , de modo que puedan utilizarse para obtener muestras representativas.

2.

Muestra estratificada: Divide al universo en niveles lo más homogéneos posibles. Se usa un criterio para diferenciar los distintos niveles. Selecciona una muestra al azar dentro de cada estrato. Consiste en tomar una muestra al azar dentro de cada nivel. El reparto de la muestra entre los diversos estratos se denomina AFIJACIÓN y se puede hacer de los siguientes modos.

MUESTRA PROBABILÍSTICA 3. Muestra por conglomerados ó Racimos: Se seleccionan grupos en vez de individuos con iguales características. Hay dos tipos de muestreo: Probabilístico: con base de sondeo – la selección tenga lugar entre un grupo elevado de grupos ó racimos. – los racimos sean del mismo tamaño ó parecido .- los racimos sean heterogéneos entre sí. Semi-probabilístico: no se posee una base de sondeo de todas las unidades del universo considerados uno a uno.

4. Muestra polietápica: Se cuestiona solo a una parte de los miembros de los racimos. 5. Muestra de panel: se trata de aquella muestra que una vez seleccionada se compromete a responder a una serie de preguntas que se le van a formular en varias fases.

TIPO INTERMEDIO Se refiere a la muestra que se obtiene de seleccionar a las personas que se encuentran en algún punto concreto o que tiene alguna característica en común (clientes de un supermercado, aficionados a un mismo deporte…)

Muestra localizada (tipo intermedio) Hay dos formas para obtener esta muestra: a) Probabilística: Consiste en escoger una muestra representativa de la población total y extraer de esa muestra los individuos que tienen las características que nos interesan al estudio. b) No probabilística: se va directamente al colectivo y se le pregunta.

Muestra no- probabilística A. Muestra accidental : es la que se obtiene de seleccionar a las personas o

cosas con las que el investigador se encuentra accidentalmente, hasta la obtención del número previamente determinado para tomar el tamaño de la muestra. B. Muestra en cuotas: es una técnica muy utilizada sin base de sondeo

individualizada, pero si podemos saber la distribución del universo con arreglo a una serie de cuotas o estratos. El investigador selecciona un cierto número de personas o elementos representativos de la población o incluso de los diversos grupos o estratos de esa población. C. Muestra

intencional o dirigida: se limita voluntariamente por el investigador a ciertas partes del universo por un criterio de razón, muestra razonada, sin cálculos estadísticos .

D. Muestra por bola de nieve: en ella se intenta localizar a individuos que

presentan unas características especiales, muy concretas a quienes se le preguntan y cada informante nos lleva a nuevos informantes que sirven de unidades de análisis.