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Metodología de la investigación: Muestra y población
Metodología de la Investigación: por Wilfredo Bulege se encuentra bajo una
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Unidad de análisis
Son los sujetos, objetos o sucesos de estudio, ejemplos: personas, grupos humanos, poblaciones completas, unidades geográficas determinadas, eventos o interacciones sociales (enfermedades, accidentes, etc.), entidades intangibles (exámenes, días de descanso).
La definición de la unidad de análisis responde a la pregunta ¿Qué o quienes van a ser estudiados?

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Ejemplos de Unidad de análisis
Pregunta de investigación
Unidad de análisis
¿Cuál es la eficacia del programa de capacitación AB en el rendimiento laboral de los obreros del sector privado de Lima?
Grupos de obreros.
¿Cuál es la frecuencia de enfermedades respiratorias en personas mayores de 15 años en la ciudad de Huancayo?
Personas mayores de 15 años, la familia.
¿Cómo son las comunicaciones entre padres e hijos?
Grupos de padres e hijos.
¿Cómo se manifiestan los trastornos emocionales en funcionarios públicos de Arequipa?
Evento de trastorno emocional, personas con trastorno emocional.
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Población
Una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selltiz et al, 1980).
Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo.

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Ejemplo de población
Nº
Personas mayores de edad con residencia en zonas de mayor oferta turística de la Reserva Paisajística Nor Yauyos Cochas.
Población
Total
>= 18 años
01
Alis
247
170
02
Huancaya
216
149
03
Laraos
494
341
04
Tomas
506
349
05
Vitis
196
135
Total
1 659
1 145
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Una muestra es una porción de una población como subconjunto de dicha población.
En el enfoque cuantitativo, para que la muestra sea representativa de la población, debe seleccionarse siguiendo algún método racional.
Muestra

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Muestras probabilísticas
Una muestra probabilística es un subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
Los tipos de muestra probabilística son:
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Muestreo aleatorio simple: Otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población.
Ejemplo:
Si de un grupo de 150 estudiantes se desea seleccionar 20; primero enumerar a los 150, luego elegir por sorteo a 20 estudiantes; esa es la muestra.

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Muestreo sistemático: Elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes se eligen los demás hasta completar la muestra.
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Ejemplo:
Si tenemos una población de 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25, en primer lugar establecemos el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. Luego elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra, sería:
2, 6, 10, 14,..., 98.

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Muestreo estratificado: Se utiliza cuando la población está constituida en estratos o subgrupos (conjuntos homogéneos con respecto a la característica que se estudia). Dentro de cada estrato se puede aplicar el muestreo aleatorio simple o sistemático.
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Ejemplo:
Si en Ica, 60 % de empresas son formales y 40 % informales; y queremos encuestar a 100 empresas, entonces debemos dividir las empresas en 2 estratos (formales e informales) luego, elegir aleatoriamente 60 empresas formales y 40 informales.

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Muestreo por conglomerados: es el muestreo aleatorio consecu- tivo de unidades o conjuntos y subconjuntos. Un conglomera- do puede ser definido como un grupo de cosas de la misma clase, ejemplo: Las manzanas de la ciudad, las cuales son elegidas aleatoriamente, luego se entrevista a todas las familias de las manzanas seleccionadas.
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Ejemplo:
Se realizará la segunda vuelta de las elecciones regionales en Junín. Los conglomerados, en este caso, pueden ser los distritos electorales y, dentro de ellos, las mesas electorales. Con este muestreo se eligen algunos distritos electorales y luego, dentro de ellos, algunas mesas electorales al azar, luego se entrevista a todos los sufragantes de las mesas seleccionadas.

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Tamaño de muestra probabilística
Formula para poblaciones finitas:
n = Tamaño muestral
z = Nivel de confianza elegido. Generalmente se toma z=1.96 para un nivel de significancia del 5%; z=2.575 para un nivel del 1%.
p = Proporción de éxito; que se conoce por estudios anteriores o similares.
q = 1-p
N = Tamaño de la población
e = error que se prevé cometer.
z2.p.q.N
e2.(N-1) + z2.p.q
n=
Sí el tamaño de la población es mayor a 100 mil, el tamaño de la muestra será suficiente con 370.
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Una muestra no probabilística es un subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.
Muestra de participantes voluntarios: está constituido por casos que llegan a las manos del investigador de manera casual o por individuos que se acercan al investigador luego de haber cursado una invitación a un número mayor de personas.
Muestra de expertos: está constituida por un conjunto de individuos expertos en alguna materia sobre la que se desarrolla la investigación.
Muestras no probabilísticas

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Muestra de casos-tipo: está constituida por un conjunto de casos que reúnen las características consideradas típicas de un sector de la población.
Muestra por cuotas: está conformado por un grupo de casos en los que paulatinamente se van segregando subgrupos en base a nuevos criterios que va considerando el investigador para el desarrollo de su investigación.
Muestra de orientación hacia la investigación cualitativa:
Muestra diversa o de máxima variación: conformada por un conjunto de casos que pueden ilustrar la complejidad y grado de variación de un fenómeno.
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Muestra homogénea: conformada por un conjunto de casos que reúnen un mismo perfil o características similares.
Muestra por cadena o por redes: conformada por un conjunto de casos clave que se van incorporando al grupo inicialmente seleccionado a partir de la información proporcionada por los primeros individuos.
Muestra de casos extremos: conformada por casos muy singulares, que se alejan de las características comunes de un fenómeno.
Muestra por oportunidad: conformada por casos que se presentan de manera fortuita ante el investigador justo cuando éste las necesita.

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Muestra teórica o conceptual: conformada por casos que pueden ayudar al investigador a comprender un concepto o teoría.
Muestra confirmativa: conformada por casos que se suman a la muestra inicial para confirmar o descartar aspectos controversiales obtenidos a partir de los casos inicialmente seleccionados.
Muestra de casos sumamente importantes: conformada por los casos que son necesariamente indispensables para la comprensión de un fenómeno.
Muestra por conveniencia: conformada por el conjunto de casos que son accesibles al investigador, por lo tanto disponibles para éste.
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Tamaño de muestra no probabilística
Diseño
Tamaño de muestra sugerido
Teoría fundamentada, Etnográfico,
30 a 50 casos
Historia de vida familiar
Toda la familia, cada miembro es un caso.
Biografía
El sujeto de estudio (si vive) y el mayor número de personas vinculadas a él, incluyendo a los críticos
Estudio de casos en profundidad
6 a 10 casos
Estudio de caso
Uno o varios casos
Grupos de enfoque
7 a 10 casos por grupo, cuatro grupos

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Mg. Wilfredo Bulege Gutiérrez
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