UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE HONDURAS
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS
METODOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION
TEMA:
CATEDRATICA:
BLANCA CELEA BARAHONA
TERCER PERIODO ACADEMICO 2013
SECCION 14:00
LA MUESTRA
Grupo Número 8
Integrantes: Evelyn Johana Ferrufino Cruz
20111002973 Delmy Gabriela Maradiaga Trujillo
20101004183 Larissa Gesell Martinez Perez
20111004390 Heidi Suyapa Avila Lagos
20111003338
Tipos de muestreo.Muestra Probabilística
Muestra Aleatoria Simple
Muestra Estratificada
Muestra por Racimos
Tipos de muestrasNo probabilística o Dirigida
Intencional u Opinático
Causal o Accidental
Muestra por Cuotas
Muestreo por Bola de Nieve
Muestra Aleatoria Simple
Es el que le permite al investigador conformar una muestra de forma que cada elemento de la población o universo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado por lo tanto , se requiere enumerar a cada uno, de 1 a N.
Muestra Probabilística Estratificada
Muestreo en el que la población se divide en segmentos, y se selecciona una muestra para cada segmento.
ESTRATOS:tiene su origen en el vocablo latino stratus y permite hacer referencia al conjunto de elementos que comparten ciertos caracteres comunes y que se integra con otros conjuntos para la formación de una entidad.
Ejemplo 1: Aplicando el muestreo Estratificado
• Universo: 10.000 habitantes de un pueblo
• Tamaño de muestra: 600 personas
• Distribución del universo por edades:
• Grupo A: 1.500 habitantes menores de 18 años
• Grupo B: 6.500 habitantes con edades comprendidas entre los
18 y los 60 años
• Grupo C: 2.000 vecinos mayores de 60 años.
AFIJACIÓN SIMPLE:•Grupo A: 600/3 = 200•Grupo B: 600/3 = 200•Grupo C: 600/3 = 200
AFIJACIÓN PROPORCIONAL:•Grupo A: 600 x(1.500/10.000) = 90•Grupo B: 600 x (6.500/10.000) = 390•Grupo C: 600 x (2.000/10.000) = 120
Ejemplo 2:
• Supongamos que pretendemos realizar un estudio con directores de recursos humanos para determinar su ideología y políticas respecto a como tratan a los colaboradores de sus empresas.
• Imaginemos que nuestro universo es de 1176 organizaciones con directores de recursos humanos.
• Tamaño de la muestra necesaria para representar a la población seria de n=298
¿ Que muestra necesitamos para cada estrato?
• La población es de 1176 directores de recursos humanos y el tamaño de la muestra es n=298
• Utilizaremos la siguiente formula:
ksh = n/N
298/1176
= 0.2534
• De manera que el total de la subpoblación se multiplicara por esta fracción para obtener el tamaño de la muestra para el estrato.
Muestra probabilística estratificada de directores de empresas
Estrato por giro
Directores de recursos humanos
Total población(fh)=0.2534
Muestra
1 Extractivo y siderúrgico 53 13
2 Metal – mecánicas 109 28
3 Alimentos, bebidas y trabajo 215 55
4 Papel y artes graficas 87 22
5 Textiles 98 25
6 Eléctricas y electrónicas 110 28
7 Automotriz 81 20
8 Químico –farmacéutica 221 56
9 Otras empresas de transformación
151 38
10 comerciales 51 13
Total N=1176 n=298
Muestreo probabilístico por racimos Este es el Muestreo en el que las unidades
de análisis se encuentra encapsuladas en determinados lugares físicos. Sampieri H.(5ta.edición). Pag.182.
En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía al considerar que muchas veces nuestras unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos a los que denominamos racimos.
Unidad de análisisSe refiere a quienes van a ser
medidos, o sea el sujeto o sujetos a quienes en ultima instancia vamos a aplicar el instrumento de medición.
Unidad Muestral
Es racimo a través del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.
Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegidos.
Ejemplo:
¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección?
La muestra probabilística depende de dos cosas:
Del tamaño de la muestra.Del procedimiento de selección
¿Como se puede llevar a cabo este procedimiento?
Tómbola: consiste en numera todos los elementos muestrales de la población, del uno al número N. Después se hacen fichas o papeles, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformaran la muestra.
Números random o números aleatorios la utilización de una tabla de números
que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado.
Los números random de la corporación Rand, fueron generados con una especie de ruleta electrónica.
Muestreo No Probabilístico
Sampieri. H.(2010). La Muestra no Probabilística o dirigida es un subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.
• Muestreo Causal o Accidental
Tipo De Muestreo No Probabilístico
• Muestreo Intencional u Opinático
• Muestreo por Cuotas
• Muestreo por Bola de Nieve
Muestreo Causal o Accidental
Es un muestreo no probabilístico donde el investigador elige a aquellos individuos que están a mano.
Ejemplo:
Un periodista que va por la calle preguntando a las personas que salen a su paso, sin atender ningún criterio especial de elección. No es probabilístico porque aquellas personas que no pasan por ese sitio no tiene la posibilidad de entrar en la muestra.
Muestreo Intencional u opinatico
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener
muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos.
Ejemplo:
Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.
Muestreo Por Cuotas
Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación.
Ejemplo:
La Consejería de Sanidad desea estudiar la incidencia de las drogas en la adolescencia. Lo que deberíamos hacer sería: conocer por los informes de la Consejería de Educación cuales son los centros más afectados por el problema, fijar un número de sujetos a entrevistar proporcional a cada uno de los estratos (cuotas) y finalmente dejar en manos de los responsables del trabajo de campo a que sujetos concretos se deberá entrevistar.
Muestreo De Bola De Nieve
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente.
Ejemplo:
Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
Diferencia Entre Los tipos De muestreoPROBABILISTICO NO PROBABILISTICO
1).Todas las unidades tienen igual de probabilidad de participar en la muestra.
2).La elección de cada unidad muestral es independiente de las demás.
3).Se puede calcular el error muestral.
1).Cada unidad NO tiene igual probabilidad de participar en la muestra.
2).No se puede calcular el error muestral.
3).Alto riesgo de invalidez producido por la introducción de sesgo
Anexos:
BIBLIOGRAFIAhttp://renovazapata.wikispaces.com/file/view/Muestreo1.pdf
http://www.mailxmail.com/curso-tesis-investigacion/aspectos-metodologicos-muestra
Sampieri,R.H.,Collado,C.F. y Lucio, P.B.,(2010). Metodología de la Investigación, (5ta Ed.,pp.172-190).
Comentario: Es muy importante tener en cuenta cada uno de los tipos
de muestra y la forma en la que estos se subdividen. Ya que al momento de realizar nuestro trabajo de investigación tendremos que hacer uso de los mismos y optar por el que mas nos convenga y el que nos sirva de apoyo al momento de realizar el proceso de selección.
En el capitulo ocho “selección de la muestra” paso siete, está todo el procedimiento a utilizar en nuestra toma de selección para nuestro trabajo de investigación no tuvimos ningún problema ya que todo se encuentra perfectamente explicado.
MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN