Conceptos y consideraciones esenciales
¿Qué es el muestreo?
Proceso de elegir un subconjunto de la población total. Permite recopilar una cantidad menor de datos que represente a todo el grupo (se salva tiempo, dinero y recursos) sin comprometer la fiabilidad de la información.
Explica el propósito del muestreo en la investigación cuantitativa:
Hacer inferencias sobre el grupo del cual se ha seleccionado la muestra.
Explica el propósito del muestreo en la investigación cualitativa:
Profundizar conocimiento sobre una situación, evento o episodio o saber tanto como sea posible sobre diferentes aspectos de un individuo en el supuesto de que el individuo es típico del grupo y por lo tanto, proporcionará información en el grupo.
¿A qué se refiere el muestreo probabilístico y qué requieren?
Son aquellos basados en teoría de la probabilidad (capacidad de predecir mediante estadísticas). Fortalecen la validez de los resultados de la evaluación, sin embargo pueden llevar mucho tiempo y costo y requieren habilidades específicas.
Requieren: que cada elemento tenga una oportunidad de ser elegido, que se puede calcular la probabilidad de que sean seleccionados y que el azar determine los elementos.
¿A qué se refiere el muestreo no probabilístico?
Muestreo no probabilístico: se utilizan cuando el numero de elementos en una población es desconocido o se pueden identificar individualmente. Sus métodos:
* Obtener una muestra de sujetos con base a la oportunidad.
*Se usa el juicio para elegir qué crees que sea una muestra representativa.
* Se basa la selección de la muestra en referencias de otros sujetos de la muestra.
¿Qué es el elemento y qué es el clúster?
Elemento: es la "unidad" de la que recopilarán datos, podría ser una persona joven, un padre o un proveedor de servicios.
Clúster: un grupo agregado de elementos a partir del cual recolectar datos. Ejemplos: un aula, una escuela, un centro de salud o un grupo de jóvenes.
¿De qué consiste la filosofía de muestreo en la investigación cuantitativa?
Se guía por un tamaño de muestra predeterminado basado en una serie de otras consideraciones además de los recursos disponibles.
¿De qué consiste la filosofía del muestreo en la investigación cualitativa?
No hay un tamaño de muestra predeterminado pero durante la fase de recopilación de datos espera llegar a un punto de saturación (cuando no hay nueva información o es insignificante).
¿Qué ventajas tiene el muestreo probabilístico?
Ventajas: permite estimar la magnitud de los errores (para determinar la significancia estadística), menos sesgo.
¿Cuáles son las ventajas del método no probabilístico de muestreo?
Ventajas: es más flexible, menos costoso, lleva menos tiempo y las muestras pueden ser preferidas cuando hay pequeños números de elementos.
¿Qué se entiende por marco de muestreo?
Marco de muestreo: es una lista completa de los elementos relevantes o clústeres que se utilizan para seleccionar una muestra.
¿Qué ocurre respecto al tamaño de la muestra en la investigación cuantitativa?
Depende del tipo de estudio y el posible uso de los hallazgos para formular políticas, probar asociaciones o relaciones, se da un énfasis en muestras de gran tamaño para ser más inclusivos.
No juega un papel significativo,, ya que el propósito es estudiar solo una o algunos casos para identificar la extensión de la diversidad y no su magnitud.
¿Qué desventajas tiene el muestreo probabilístico?
Desventajas: requiere que se tenga una lista de todos los elementos de la muestra, emplea más tiempo y costo. No hay ventaja cuando hay pocos elementos a elegir en la muestra.
¿Cuáles son las desventajas del método no probabilístico?
Desventajas: mayor riesgo de sesgo, puede que no sea posible generalizar para programar una población objetivo. La subjetividad puede dificultar medir cambios en los indicadores y no hay forma de evaluar la precisión o fiabilidad de los datos.
¿A qué se refieren el tamaño y diseño del muestreo?
Tamaño de muestra: número de participantes.
Diseño: es la forma de seleccionar a los participantes.
¿Qué ocurre respecto al sesgo en las muestras cuantitativas?
Se lleva a cabo una aleatorización para evitar sesgos en la selección.
¿Qué ocurre respecto al sesgo en muestras cualitativas?
No se realiza intento de evitar sesgo. Selección deliberada de participantes ricos en información.
¿Cuáles son los diseños de muestreo probabilístico?
Son aquellos elementos con posibilidad independiente de selección:
¿Cuáles son los diseños de muestreo no probabilístico?
Muestreo de conveniencia.
¿Qué es el error de muestreo? Explica
Error de muestreo: los casos donde hay diferencias, se atribuyen a la muestra. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más precisa será la estimación de la población real, cuanto mayor sea la diferencia en la variable en estudio, mayor será la diferencia entre las estadísticas de la muestra y la media real de la población.
¿Alguno de los métodos te parece mejor y por qué?
Para seleccionar el mejor se debe considerar: el tiempo y los recursos, el tamaño del programa, los indicadores que se planean medir y las fuentes de datos que se planean recopilar de información.
El muestreo no probabilístico puede dejarte vulnerable a preguntas sobre si la evaluación de datos son representativos o no sesgados, aunque algunos no lo usan porque carecen de tiempo, recursos o experiencias.
¿A qué se refiere el diseño mixto?
Diseño mixto: (combina lo aleatorio y no aleatorio), diseño de muestreo sistemático. Se divide en segmentos llamados intervalos. La selección del primer intervalo es aleatoria pero los subsiguientes dependen de la elección del primero. Debe haber un marco de muestreo.
Explica brevemente uno de los diseños de muestreo probabilístico:
Muestreo sistemático y por múltiples etapas.
1. Muestreo aleatorio simple: cada elemento de la población dada, tiene una posibilidad de selección igual e independiente.
2. Muestreo aleatorio estratificado: la precisión depende del grado de variabilidad o heterogeneidad de la población. Hay dos tipos: proporcional o desproporcionado.
3. Muestreo por conglomerados: capacidad del investigador para dividir la población de muestreo en grupos (basados en características visibles o fácilmente identificables y luego seleccionar elementos dentro de cada grupo). Etapas.
Muestreo sistemático: el primer elemento se elige en aleatorio. Los siguientes se eligen usando un intervalo (cada décimo elemento).
Muestreo de múltiples etapas: es como el de conglomerados pero con varias etapas de muestreo y submuestreo. Se usa a gran escala.
Explica alguno de los diseños de muestreo no probabilístico:
Muestreo por cuotas: la muestra se selecciona de una ubicación conveniente para el investigador y cada vez que se ve a una persona con esa característica se le pide participar.
Muestreo accidental: se basa en la conveniencia de acceder a la población de muestreo. Se deja de recopilar datos cuando se llega a un numero requerido de encuestados.
Muestreo de juicio o intencional: Se acude a las personas que poseen la información requerida y estén dispuestos a compartirla. Útil para construir realidades históricas, describir un fenómeno.
Muestreo de expertos: son expertos conocidos en el campo de interés.
Muestreo de bola de nieve: identificar participantes que provean la información, quienes contactarán a otros a su vez.
Muestreo de conveniencia: se extrae una muestra sobre la base de oportunidad. Ejemplo: actividad escolar.