¿Qué es? ¿Para que se utiliza?

Presentación del tema: "¿Qué es? ¿Para que se utiliza?"— Transcripción de la presentación:

1 ¿Qué es? ¿Para que se utiliza?
MUESTREO ¿Qué es? ¿Para que se utiliza? Depende del objetivo de investigación y se pueden presentar dos situaciones: 1. Analizar una muestra concreta (ejemplo verificar si una innovación de un método de entrenamiento funciona positivamente en los resultados) 2. Extrapolar los resultados a la población

2 En el primer caso, el tamaño de la muestra es el tamaño del grupo objeto de estudio disponible al investigador. En el segundo caso, hay que tratar de dos temas: el tipo de muestra y el número de sujetos

3 TIPO DE MUESTRAS MUESTREO PROBABILÍSTICO. Es aquella en la que todos los sujetos de la población han tenido la misma probabilidad de ser escogidos. ¿Por qué es importante el muestreo probabilístico? MUESTREO NO PROBABILÍSTICO. Es aquella que se basa en algún criterio dentro de investigación para seleccionar la muestra, ¿Crees que utilizando este tipo de muestreo la muestra sea representativa?

4 ¿QUÉ DIFERENCIAS EXISTE ENTRE ESTOS DOS TIPOS DE MUESTREO?

5 DIFERENCIAS Todas las unidades tienen la misma probabilidad de ser seleccionas. La elección de una unidad muestral es independiente de las demás. Se puede calcular el error muestral. Bajo riesgo de extrapolar la población. Cada unidad no tiene la misma probabilidad de ser seleccionadas. En algunos casos es dependiente. No se puede calcular el error muestral. Alto riesgo de extrapolar la población

6 ¿CUÁNTOS ELEMENTOS NECESITAMOS? ¿PARA QUÉ LOS NECESITAMOS?

7 TAMAÑO DE LA MUESTRA Depende de:
a) Para extrapolar los resultados a una población mayor (el caso típico de los sondeos de opinión); b) Para construir un instrumento de medición (test o escala) c) Para llevar a cabo un estudio experimental (contrate de medias, análisis de varianza) d) Para hacer un análisis correlacional

8 Extrapolar en una población
El nivel de confianza o riesgo que aceptamos de equivocarnos al presentar nuestros resultados, por lo común es 95 % (z=1,96) La varianza (o diversidad de opiniones...) estimada en la población El margen de error que estamos dispuestos a aceptar ( depende de la variable que se esta estudiando)

9 Margen de error al extrapolar de la muestra a la población
Si conocemos el tamaño de la población N y el tamaño de la muestra n, y establecemos un nivel de confianza determinado (al que corresponde un valor de z en la fórmula), podemos averiguar , el margen de error (e) con el que podemos extrapolar los resultados a toda la población.

10 Número de sujetos para construir un instrumento de medición
Para hacer bien el análisis de ítems debe de haber al menos unos cinco sujetos por ítem; por lo tanto si se parte de 60 ítems, con este criterio (que tomamos de Nunnally, 1978, que lo propone como número mínimo) harán falta 300 sujetos.

11 va a utilizar el instrumento (población general, universitarios, etc.)
Ciertamente, cuando se pretende construir un instrumento, es preferible utilizar muchos sujetos que pocos, pero como siempre en estos casos no hay que pensar solamente en el número sino en el tipo de muestra; debe ser suficientemente representativo de la población con la que se va a utilizar el instrumento (población general, universitarios, etc.)

12 coeficiente de fiabilidad en la muestra total.
La experiencia muestra por otra parte que se pueden construir instrumentos con muestras muy pequeñas (con muchos menos sujetos de los requeridos, por ejemplo los sujetos disponibles en clases ó entrenamiento...), pero utilizando varias muestras se pueden ir acumulando los análisis y verificar qué ítems mantienen una discriminación aceptable. Se combian los datos de cada ítem (medias y desviaciones) hasta conseguir una muestra del tamaño adecuado y calcular el coeficiente de fiabilidad en la muestra total.

13 Tamaño de la muestra en estudios de carácter empírico o experimental
1. El nivel de confianza (que solemos expresar así: α = .05, α = .01). 2. La potencia de la prueba.(que solemos expresar así: 1-β = 80%), 3. La magnitud de la diferencia (o de la relación, etc.) que deseamos detectar y que solemos denominar tamaño del efecto. 4. La varianza de la población.

14 http://www.imim.cat/ofertadeserveis/software- public/granmo/
Disponemos de tablas para el tamaño de muestras en las situaciones más frecuentes. En diseños experimentales necesitaremos muestras aleatorias, y en cualquier caso siempre debemos preguntarnos a qué población pueden estar representando las muestras que utilizamos. Existe un programa completo para el cálculo del tamaño de la muestra se llama granmo y estas son sus direcciones: public/granmo/ ml