universidad de los andes facultad de medicina departamanto de ...

Prof. Evy Andreina Guerrero

Son Son las entidades : personas,
instituciones, documentos, regiones,
objetos, plantas, animales, productos,
entre otros, que poseen el evento de
estudio.
POBLACIÓN
MUESTRA

(Arias, 2006)
«Población, es un
conjunto finito o
infinito de
elemento con
características
comunes para los
cuales serán
extensivas las
conclusiones de
la investigación»
(Seltiz, 1980) «Población,
es el conjunto de todos los
casos que concuerdan con
una serie de
especificaciones»

Población finita:
Agrupación en la
que se conoce la
cantidad de
unidades que la
integran.
En estadística una
población finita
está constituida por
menos de 100.000
unidades
Población infinita:
Es aquella en la que
se desconoce el total
de elementos que la
conforman. En
estadística se
considera población
infinita a la
conformada por
100.000 unidades o
más.
Población
accesible:
También llamada
población muestreada,
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 va a depender
del tiempo y los
recursos que tenga el
investigador.

1. La población objetivo debe quedar delimitada con
claridad y precisión en el problema de investigación
(formulación) y en el objetivo general del estudio.
2. Si no se cuenta con financiamiento deben estudiarse
poblaciones finitas y accesibles, esto facilitará la
determinación de un tamaño de muestra adecuado y
ajustado a la disponibilidad de tiempo y recursos.
3. Si la población, por el número de unidades que la
integran, resulta accesible en su totalidad, no será
necesario extraer una muestra.

«Es un subconjunto representativo y finito que se
extrae de la población accesible» (Arias, 2006)
Muestra representativa: es aquella
que por su tamaño y características
similares a las del conjunto, permite
hacer inferencias o generalizar los
resultados al resto de la población
con un margen de error conocido.

Al momento de aplicar un
muestreo es necesario tener en
cuenta dos aspectos básicos:
El tamaño de la muestra a
seleccionar
La forma de elegir las
unidades que formaran parte
de la misma, es decir la
técnica de muestreo.

P
R
O A
B L
A E
B A
I T
L O O
Í R
S I
T O
I
C
O
‣ Al azar:
Simple
Sistemático
‣ Estratificado
‣ Por
Conglomerado
N
O
P
R
O
B
A
B
I
L
Í
S
T
I
C
O
‣ Casual o
accidental
‣ Intencional
u opinático
‣ Por cuotas

MUESTREO PROBABILISTICO O ALEATORIO:
«Cada unidad integrante de la población tiene una
probabilidad conocida de formar parte de la muestra
seleccionada»
Se utilizan en diseños transeccionales cuantitativos.
En investigaciones sociales es recomendable
acogerse a los muestreos probabilísticos.

MUESTREO AL AZAR SIMPLE:
Procedimiento en el cual todos los
elementos tienen la misma
probabilidad de ser seleccionados
Consiste en elaborar una lista
con todos los integrantes de la
población , asignarle un código a
cada uno y luego seleccionar a
los integrantes de la muestra
mediante la utilización de la tabla
de números aleatorios.

MUESTREO AL AZAR SISTEMÁTICO:
Se basa en la selección de un elemento en función de una constante K.
De esta manera se escoge un elemento cada K veces.
K = N N= número de unidades que conforman la población
n n= número de unidades que conformarán la muestra
Para una población de 120
individuos, se define una muestra
integrada por 30 sujetos.
K= 120 = 4
30

MUESTREO ESTRATIFICADO
Consiste en fragmentar o dividir la
población en subgrupos cuyos
elementos presenten
características comunes, en cuanto
a una o varias variables.
Posteriormente se escogen de cada
estrato los integrantes de la
muestra, utilizando el método de
azar simple o sistemático.
Se utilizan cuando estamos
trabajando con poblaciones
altamente heterogéneas o
cuando queremos establecer
comparaciones entre grupos
diferenciados de una misma
población, debemos utilizar
un procedimiento de
muestreo que nos garantice
que todos los sectores
diferenciados de la población
estén debidamente
representados en la muestra.

MUESTREO POR
CONGLOMERADOS:
Es básicamente una
estratificación geográfica, muy
utilizado en las ciencias
sociales, sobre todo cuando las
unidades de análisis se
encuentran dispersas en
grandes áreas o superficies de
terreno.
Debe procederse en una
primera etapa, a dividir el
área geográfica en
subáreas, luego se puede
escoger nuevamente
conglomerados; de cada
conglomerado se escogerán
al azar los elementos de la
población que conformarán
la muestra.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO:
También llamado muestreo dirigido, supone un
procedimiento de selección informal. Es un proceso
de selección en el que se desconoce la probabilidad
que tienen los elementos de la población para integrar
la muestra, ya que depende de la decisión de un
investigador o grupo de encuestadores.

MUESTREO CASUAL
O ACCIDENTAL:
Este tipo de muestreo es
frecuente en ciencias
sociales y en ciencias de
la conducta, así como en
medicina, únicamente se
determina el tamaño de la
muestra, pero los
integrantes se
seleccionan sin ningún
criterio establecido.

MUESTREO POR CUOTAS:
Consiste en formar la muestra de manera tal que cada uno de
los sectores de la población quede representado en igual
proporción dentro de la muestra, pero se eligen arbitrariamente
los integrantes de cada sector. Para tal fin se le asignan cuotas
a los entrevistadores en atención a características
preestablecidas.
Ejemplo: Se establecen como características importantes
para un sondeo de opinión, el sexo y la edad de la
población, se dice a los encuestadores que entrevisten a
150 sujetos de los cuales :
25% hombres mayores de 30 años
25 % mujeres mayores de 30 años
50 % mujeres menores de 25 años

MUESTREO INTENCIONAL
U OPINÁTICO:
Este tipo de muestreo implica
que el investigador obtiene
información de unidades de
población escogidas de acuerdo
a criterios teóricos previamente
establecidos, seleccionando
unidades tipo o representativas,
de alguna manera más
convenientes para acceder a la
información que se requiere.
Ejemplo: Para un estudio
sobre calidad de la
educación, se establecen
como criterios de
selección de la muestra
los siguientes:
• Mínimo 20 años de
experiencia en el
campo educativo.
• Poseer título de
postgrado
• Haber ocupado un
cargo directivo

«Mientras más grande sea la muestra, más cerca de la
representatividad se estará»
«En diseños de investigación experimental es conveniente
una muestra integrada , como mínimo, por treinta sujetos en
cada grupo»
«En investigaciones descriptivas se recomienda
seleccionar entre 10 y 20% de la población accesible»
«Se recomienda en investigaciones sociales, trabajar
aproximadamente con un 30% de la población»