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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