Poblacion Y Muestra Modulo 6

Metodología de la
Investigación Científica
Población y Muestra
Ms. Janett Mostacero Llerena
gestionynegocios@viabcp.com

Población


Es un conjunto de elementos (personas,
animales, mediciones, objetos, etc.) que
tiene características comunes
observables en términos de contenido,
extensión, variables de interés y tiempo
de observación.




Ejemplo: niños de 2 años de la ciudad de
Huaraz segúntipo de vacunas que han
recibido en el año 2002.
La población de estudiantes universitarios.

Clases de Población




Población Infinita: Cuando no se conoce el
número de individuos u objetos que la
conforman. Ejemplo: la población de sardinas
del océano Pacífico. Con fines prácticos toda
población por encima de 8000, se considera
infinita.
Población Finita: Cuando se conoce el
número deindividuos u objetos que
conforman la población. Ejemplo: La
población del centro educativo “X”es de 4000
alumnos.

Dos tipos de Poblaciones
Población Universo o Meta
 Población Accesible


Población Meta


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

Es el conjunto de personas, cosas o sucesos con
respecto a la cual el investigador desea
generalizar los resultados de su investigación.
Por ejemplo: todos los trabajadores deconstrucción de Latinoamérica, los gerentes de
una región, los estudiantes desertores de las
universidades de la capital, etc.
Si se trata de una población amplia, aumenta la
posibilidad de generalizar los resultados con
confianza.
La enumeración completa de todos los
elementos de una población se denomina censo.

Población Accesible




Se obtiene cuando es difícil acceder a una
muestra a partir deuna población grande y un
área geográfica muy amplia.
En este caso la generalización que el
investigador quiere hacer requiere que se
lleven a cabo dos pasos importantes:




Generalizar de la muestra a la población accesible y
luego generalizar de la población accesible a la
población meta.
Generalizar de la muestra a la población accesible,
resulta fácil si se trata de una muestra aleatoria.Conceptos Importantes


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




Error de muestreo: diferencia que hay entre las
característica de una muestra y las de la
población
Cuadro de muestreo: Lista que contiene todos los
elementos de la población.
Una muestra es representativa: si se aproxima a
la población con relación a las variables
importantes de la investigación.
Un estadístico: es un valor de medida basado en
una muestra
Unparámetro: es un valor de medida de una
población.

Conceptos Importantes


Es necesario preguntarse qué confiabilidad
se quiere dar a la muestra. La confiabilidad
viene a ser la probabilidad de no sobrepasar
el error.


Ejemplo: Se puede decir que se va a trabajar con
una precisión de + - 5 y con una confiabilidad del
95%. La expresión + - 5 quiere decir que se
puede tener un error o equivocaciónde 5 veces
en 100 casos, y esto se afirma con un 95% de
confiabilidad. Por lo tanto, las conclusiones del
trabajo tendrán una confiabilidad o probabilidad
de no sobrepasar el error del 95%.

Conceptos Importantes




A nivel internacional se ha establecido que el
nivel de confianza o confiabilidad debe ser del
95% representándose la confiabilidad con la
letra z y el coeficiente de confiabilidadque le
corresponde es igual a 1.96 (z=95%=1.96).
El error o precisión lo establece el
investigador; i es inversamente proporcional
al tamaño de la muestra. Cuando la muestra
es grande, el error el pequeño y cuando la
muestra es pequeña, el error es grande.

Conceptos Importantes




Cuando no se conocen otros trabajos, se
considera el error relativo y en el estudio se
enuncia “El error con elque se trabaja es un
error relativo de un 5% de la media”. Se puede
tomar un error relativo más pequeño, ejemplo:
del 2%.
Cuando la investigación es nueva y no hay
literatura de referencia se hace un estudio piloto
o sondeo previo que permita calcular la media y
la desviación estándar y con estos datos que
son los mejores estimadores, se calcula el
tamaño de la muestra.

Información de...