LA INFORMACIÓN MUESTRA Y RECOLECCIÓN DE DATOS

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Asunción Soriano Romero
hace 5 años
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1 LA INFORMACIÓN MUESTRA Y RECOLECCIÓN DE DATOS

2 CONCEPTOS BÁSICOS POBLACIÓN O UNIVERSO: Conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. UNIDADES DE ANÁLISIS (UA): Son los casos o elementos ( qué o quiénes?): Sujetos, objetos, sucesos o comunidades de estudio.

3 CONCEPTOS BÁSICOS MUESTRA: Subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de ésta. Se pretende que los resultados encontrados en la muestra permitan generalizarse o extrapolarse a la población.

4 RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN

5 MUESTRA Objetivo: Economizar tiempo y recursos. Censos, estudios motivacionales o de opinión requieren estudiar a todo el universo o población.

6 PROBABILISTICA ALEATORIA SIMPLE TIPOS DE MUESTRAS ESTRATIFICADA NO PROBABILISTA POR RACIMOS O CLUSTERS

7 SELECCIÓN DEL TIPO DE MUESTRA En base a: 1. Planteamiento del problema 2. Hipótesis 3. Diseño de la investigación 4. Alcance de los resultados de la investigación

8 MUESTRA PROBABILÍSTICA Todos los elementos (UA) de la población tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Se define el tamaño de muestra mediante una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis.

9 MUESTRA PROBABILÍSTICA Permite medir el tamaño del error en las predicciones para reducirlo al mínimo (error estándar). Se requiere cálculo de la muestra: 1. Manual (fórmulas clásicas) 2. Programa STATS

10 MUESTRA PROBABILÍSTICA MUESTRA ALEATORIA SIMPLE Datos requeridos para el cálculo de la muestra: a. Tamaño del universo o población b. Error máximo aceptable (1% - 5%) c. Porcentaje estimado de la muestra (probabilidad de ocurrencia del fenómeno) d. Nivel de confianza deseado (95% - 99%)

11 MUESTRA PROBABILÍSTICA MUESTRA ESTRATIFICADA Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento o estrato. Se utiliza en estudios que requieren representatividad de diferentes grupos de la población.

12 MUESTRA PROBABILÍSTICA MUESTRA POR RACIMOS Muestreo en que las unidades de análisis se encuentran agrupadas en determinados lugares físicos o geográficos (racimos). Permite reducir costos, tiempo y energía. Implica 2 o más etapas en el proceso de selección.

13 PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE MUESTRA Tómbola Números aleatorios (STATS) Selección sistemática (intervalo determinado por tamaño de la población y tamaño de la muestra) Listados y marcos muestrales Archivos Mapas

14 PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE MUESTRA Marco muestral: Marco de referencia que permite identificar físicamente los elementos de la población, así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar los elementos muestrales (casos muestra).

15 TAMAÑO DE LA MUESTRA El tamaño óptimo depende del problema de investigación, del tipo de estudio y de la población a estudiar. Teorema del límite central: Una muestra de más de 100 casos será una muestra con una distribución normal (distribución en forma de campana) en sus características, lo cual permite hacer estadística inferencial (generalizar los resultados al universo).

16 MUESTRA NO PROBABILÍSTICA No probabilística o dirigida. Se seleccionan elementos típicos sin que necesariamente sean representativos de la población de estudio. Útil en estudios experimentales. Desventajas: No se puede calcular el error estándar ni el nivel de confianza; no permite estadística inferencial.

17 RECOLECCIÓN DE DATOS Elaborar un plan detallado de procedimientos para reunir datos con un propósito específico. Se requiere: 1. Fuentes de obtención de datos 2. Localización de l as fuentes (muestra) 3. Medio o método de recolección (confiables, válidos y objetivos). 4. Preparación para el análisis de los datos

18 RECOLECCIÓN DE DATOS Elementos a considerar para la recolección de datos: 1. Variables 2. Definiciones operacionales 3. Muestra 4. Recursos disponibles

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