Resumen
Para cualquier profesional e investigador es muy
importante conocer varios conceptos de la estadística
para poder desarrollar exitosamente una investigación
de cualquier índole. El tamaño de muestra es un
aspecto crucial en un proyecto de investigación, ya que
permite valorar el efecto real de una intervención u
observación. Su cálculo depende de una serie de
factores como: pregunta de investigación, diseño
del estudio, hipótesis, variables, rango de error,
tamaño del efecto y significancía
estadística. Cada uno de ellos debe ser conocido y
establecido por el investigador. En el presente trabajo nos
proponemos dar tratamiento a algunos elementos de la
estadística de la forma más elemental posible para
que pueda ser asimilada por cualquier profesional sin tener en
cuenta su especialidad. Nuestro propósito es encaminar al
profesional en: Familiarizarnos con el aparato conceptual
necesario desde el punto de vista estadístico para
emprender de forma sólida y científica una
investigación. Además de como determinar el
tamaño de muestra necesario para el desarrollo de una
investigación.
Palabras claves
Población, Unidad de análisis,
Muestra, Error muestral, Nivel de confianza, Varianza
poblacional, Varianza muestral.
Desarrollo
Unidad de
análisis, población y muestra
Unidad de análisis. Define los objetos ,
personas o cosa que van a ser estudiados
Tengamos en cuenta que al comenzar una
investigación primeramente tenemos que definir
correctamente nuestra unidad de medición es decir
¿Quiénes va a ser medidos?, el interés debe
centrarse en los sujetos u objetos de estudio. Esto depende del
planteamiento inicial de la investigación y como eje
principal, el, o los objetivos de la misma. Esto aunque es obvio,
en la práctica no parece ser tan simple para muchos, que
en sus propuestas de investigación o tesis no logran una
coherencia entre los objetivos de la investigación y las
unidades de análisis de la misma.
El ¿Quiénes va a ser medidos? depende de
definir claramente el problema a investigar y los objetivos de la
investigación. Esto nos lleva definitivamente a definir la
población.
Población: Conjunto de todos los casos que
concuerdan con una serie de especificaciones (Selltiz,1974). No
es más que aquel conjunto de individuos o elementos que le
podemos observar, medir una característica o
atributo.
Delimitar la población objeto de estudio tiene
una importancia crucial para una buena investigación, si
definimos claramente las características de la misma
estamos delimitando cuales será los parámetros
muéstrales. Si no hacemos lo anterior expuesto podemos
cometer errores que conllevarán a conclusiones erradas al
final de nuestro estudio.
Por otra parte tengamos en cuenta que no será una
mejor investigación aquella que tenga la población
más grande, solo hay que delimitar claramente la misma con
base a los objetivos del estudio. Las poblaciones deben situarse
claramente en torno a sus características del contenido,
lugar y en el tiempo.
Por ejemplo, podemos realizar un estudio sobre la
aceptación de un proyecto de recreación sana
desarrollado en el municipio Media Luna. Es claro que no podremos
medir toda la población del municipio pero podemos definir
con claridad las características de las comunidades a
estudiar , la edad de los encuestados y el momento en que se
realizará el estudio.
Los criterios que cada uno cumplan dependen de sus
objetivos de estudio, lo que es importante es establecerlos
claramente, además de definir muy bien las
características de la población.
Muestra : es un subconjunto de la
población. Es decir es un número de elementos que
tienen las características de la población a que
pertenecen.
Es por eso que el uso del termino "muestra
representativa" es inútil. Pocas veces podemos medir toda
la población y por lo tanto escogemos una porción
de esta y desde luego la muestra tiene que ser un reflejo fiel de
la población a que pertenece.
Existen dos tipos de muestras: las muestras no
probabilísticas y las muestras probabilísticas. En
estas últimas todos los elementos de la población
tienen la misma probabilidad de ser escogidos. Esto se obtiene
definiendo las características de la población, el
tamaño de la muestra y a través de una
selección aleatoria y/ o mecánica de las unidades
de análisis.
En las muestras no probabilísticas la
elección de los elementos no dependen de la probabilidad,
si no de causas relacionadas con las características del
investigador o del que hace la muestra. Aquí el
procedimiento no es mecánico ni en base a una formula de
probabilidades, sino que depende del proceso de decisión
de una persona o grupo de personas y desde luego la muestra
seleccionada por ser subjetiva tiende a ser sesgada.
Al elegir el tipo de muestra que vamos a usar depende
nuevamente de los objetivos del estudio, del esquema de la
investigación y de las contribuciones que piezas hacer con
ese estudio.
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