El interés de todo investigador es siempre estudia a la población y nunca a la muestra lo que sucede en que la mayoría de las ocasiones la población es inaccesible o inalcanzable por esta razón elegimos un conjunto de sus unidades para conformar la muestra, a este procedimiento de obtener una parte de la población con la finalidad de construir la muestra, se denomina muestreo, esperamos que las conclusiones que se obtengan a partir de la muestra se han extrapolables hacia la población porque este es el interés del investigador, a este procedimiento de trasladar las conclusiones de la muestra hacia la población se denomina inferencia.
1. La población
La población es el conjunto de todas las unidades de estudio, sujetos u objetos, cuya característica observable o reaccionar que pueden expresar nos interesa estudiar a la población deben situarse claramente entorno a sus características de contenido, lugar y tiempo a lo cual se le denomina marco muestral, indispensable en los estudios exploratorios y descriptivos, mientras que en los estudios analíticos clásicamente cuantitativos, se precisa delimitar el ámbito de recolección de datos, porque se sobrentiende que sus conclusiones son extrapolables hacia toda la población, representan cualitativamente a toda la población.
La medición completa de todos los elementos que constituyen a la población se llama censo y este no puede ser ejecutado mediante muestreo, no hay que olvidar que nuestro interés radica en estudiar a la población y no a la muestra.
2. La muestra
La muestra es una estrategia metodológica y estadística que utilizamos cuando luego de realizar un análisis de factibilidad encontramos que no podemos acceder a la población y existe tres casos:
1. La población es desconocida o se carece de marco muestral lo que no permite definir su magnitud no existe un listado de todos los elementos que conforman a la población, por ejemplo el conjunto de mujeres trabajadoras sexuales, no existe un lista donde estén anotadas todas estas mujeres.
2. La población es inaccesible al investigador, así tenemos que una persona tiene 5 litros de sangre pero bastaran 5 cc para conocer el valor de la hemoglobina, los 5 litros de sangre es la población y los 5cc la muestra, si estudiáramos a los 5 litros agotaríamos la población y esto es incompatible con la vida, luego los 5 cc son descartados y con ello reafirmamos que le interés del investigador no es la muestra sino la población.
3. La población es inalcanzable por su magnitud como en los estudios de prevalencia donde apuntamos a estudiar a todos los elementos de la población, si queremos conocer la prevalencia de una enfermedad en una ciudad conformada por un millón de habitantes esto es un número bastante inalcanzable por esta razón tendremos que elegir un subconjunto denominado muestra.
Una muestra es representativa de la población únicamente si cumple dos condiciones: el tamaño calculado por un algoritmo y la técnica de muestreo que es un método de selección de las unidades muestrales.
3. Cálculo del tamaño muestral
El tamaño de la muestra se calcula el función al objetivo estadístico y a la naturaleza de la variable aleatoria, existen métodos aleatorios simples estratificados, sistemáticos y por conglomerados,
4. Técnicas de muestreo
Pero también podemos elegir a las unidades muestrales mediante técnicas no probabilísticas como el muestreo por conveniencia el que tenemos a la mano, el de juicio el que nos sugieren los expertos, por cuotas, el accidental o del voluntariado y el muestreo en bola de nieve es que se consigue primero entrevistando a una unidad y esta a su vez nos presenta sus colegas hasta llegar al punto de la saturación.
1. La población
La población es el conjunto de todas las unidades de estudio, sujetos u objetos, cuya característica observable o reaccionar que pueden expresar nos interesa estudiar a la población deben situarse claramente entorno a sus características de contenido, lugar y tiempo a lo cual se le denomina marco muestral, indispensable en los estudios exploratorios y descriptivos, mientras que en los estudios analíticos clásicamente cuantitativos, se precisa delimitar el ámbito de recolección de datos, porque se sobrentiende que sus conclusiones son extrapolables hacia toda la población, representan cualitativamente a toda la población.
La medición completa de todos los elementos que constituyen a la población se llama censo y este no puede ser ejecutado mediante muestreo, no hay que olvidar que nuestro interés radica en estudiar a la población y no a la muestra.
2. La muestra
La muestra es una estrategia metodológica y estadística que utilizamos cuando luego de realizar un análisis de factibilidad encontramos que no podemos acceder a la población y existe tres casos:
1. La población es desconocida o se carece de marco muestral lo que no permite definir su magnitud no existe un listado de todos los elementos que conforman a la población, por ejemplo el conjunto de mujeres trabajadoras sexuales, no existe un lista donde estén anotadas todas estas mujeres.
2. La población es inaccesible al investigador, así tenemos que una persona tiene 5 litros de sangre pero bastaran 5 cc para conocer el valor de la hemoglobina, los 5 litros de sangre es la población y los 5cc la muestra, si estudiáramos a los 5 litros agotaríamos la población y esto es incompatible con la vida, luego los 5 cc son descartados y con ello reafirmamos que le interés del investigador no es la muestra sino la población.
3. La población es inalcanzable por su magnitud como en los estudios de prevalencia donde apuntamos a estudiar a todos los elementos de la población, si queremos conocer la prevalencia de una enfermedad en una ciudad conformada por un millón de habitantes esto es un número bastante inalcanzable por esta razón tendremos que elegir un subconjunto denominado muestra.
Una muestra es representativa de la población únicamente si cumple dos condiciones: el tamaño calculado por un algoritmo y la técnica de muestreo que es un método de selección de las unidades muestrales.
3. Cálculo del tamaño muestral
El tamaño de la muestra se calcula el función al objetivo estadístico y a la naturaleza de la variable aleatoria, existen métodos aleatorios simples estratificados, sistemáticos y por conglomerados,
4. Técnicas de muestreo
Pero también podemos elegir a las unidades muestrales mediante técnicas no probabilísticas como el muestreo por conveniencia el que tenemos a la mano, el de juicio el que nos sugieren los expertos, por cuotas, el accidental o del voluntariado y el muestreo en bola de nieve es que se consigue primero entrevistando a una unidad y esta a su vez nos presenta sus colegas hasta llegar al punto de la saturación.
