MUESTREO Y GENERALIZABILIDAD

MUESTREO Y GENERALIZABILIDAD

GENERALIZABILIDAD

Es cuando en un estudio, los resultados de la investigación tengan algún significado más allá de la situación limitada en la que se obtuvieron originalmente. Generalizar desde una muestra a una población.

POBLACIÓN

Es un grupo de posibles participantes al cual se desea generalizar los resultados del estudio.

MUESTRA

Es un subconjunto representativo de la población. Existen dos tipos de muestras que son:

·         Muestra Probabilística

·         Muestra No Probabilística

·         MUESTRA PROBABILÍSTICA

Es un tipo de muestreo en el que se conoce la probabilidad de seleccionar un miembro individual de la población. Este tipo de muestra se subdividen en:

1. Muestreo Aleatorio Simple: Cada miembro de la población tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado como parte de la muestra.

2. Muestreo Sistemático: Tipo de muestreo en el cual se escoge cada k-ésimo (# entre 0 y el tamaño de la muestra) de la lista.

3. Muestreo Estratificado: técnica de muestreo en la que el investigador divide a toda la población objetivo en diferentes subgrupos o estratos, y luego selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos de forma proporcional.

4. Muestreo por Cúmulos: se selecciona unidades de individuos y no los individuos mismos. 

·         MUESTRA NO PROBABILÍSTICA

Es aquel en el que se desconoce la probabilidad de seleccionar cualquier miembro individual de la población.

1. Muestreo por Conveniencia: está entre los tipos de muestreo que comúnmente se utilizan en las fases iniciales o fase piloto de la investigación.

2. Muestreo por Cuotas: aquella en la que las unidades son seleccionadas en una muestra partiendo de las características predeterminadas, de modo que la muestra total tenga la misma distribución de características que se supone que existen en la población que está siendo estudiada.

Error de Muestreo

Falta de incongruencia entre la muestra y la población, es decir, diferencia entre las características de la muestra y las características de la población. Cuanto mayor es la muestra, menor es el error de muestreo porque cuanto más grande es una muestra más se aproxima su tamaño al tamaño de la población y es más representativa de esa población.