MUESTREO Y ENCUESTA

1. CARACTERISTICAS

1.1. preguntas específicas, focalización en un tema, confidencialidad o la secuenciación lógica de preguntas. La encuesta es un recurso de opinión pública en la que se hacen preguntas cuidadosamente diseñadas para extraer información específica a todos los miembros de un grupo particular o a los encuestados elegidos al azar de un sector de la población.

1.2. La aplicación más conocida del muestreo es la encuesta que puede ser transversal, conociendo el estado de la población en el momento en el que se hace la encuesta (como si de una foto se tratara), o longitudinal, conociendo la evolución de la población a través de sucesivas repeticiones de la encuesta en el tiempo (como si se tratara de fotogramas que conforman una película).

2. MUESTREO

2.1. MUESTREOS NO ALEATORIO

2.1.1. INTENCIONAL

2.1.1.1. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE

2.1.1.1.1. MUESTREO POR CUOTAS

2.2. El muestreo es una de las metodologías de investigación más ampliamente utilizada para progresar en el conocimiento de la situación, evolución y futuro de las poblaciones en cuanto a, por ejemplo, su salud, educación y aspectos socioeconómicos.

2.3. TIPOS DE MUESTREO

2.3.1. ´MUESTREO ALEATORIO SIMPLE´´

2.3.1.1. ESTRTIFICADO

2.3.1.1.1. SISTEMÁTICO

3. TIPOS DE ENCUESTAS

3.1. Las encuestas vienen en varias formas. Las encuestas estadísticas incluyen cuestionarios auto-administrados, encuestas por panel, encuestas telefónicas y encuestas de intercepción, todas ellas utilizadas en una variedad de industrias para capturar datos de manera fácil y económica.

3.2. Las encuestas cualitativas como grupos focales, entrevistas, observaciones y paneles de consenso permiten a los investigadores obtener una comprensión más profunda de la información que pueden obtener de un cuestionario auto-administrado.

3.3. En el aprendizaje y el desarrollo, los recursos humanos, la mejora del rendimiento y los campos de reuniones y eventos, los instrumentos de encuesta más comunes son:

3.4. Cuestionarios auto-administrados.

3.5. Encuestas.

3.6. Grupos de enfoque

3.7. Observaciones.

4. Características principales de las encuestas

4.1. Debe tener información demográfica suficiente

4.2. Esto permite analizar más adelante los resultados por segmentos más pequeños. Es importante identificar segmentos de interés al principio y luego, incluir algunas preguntas demográficas pertinentes.

4.3. Por ejemplo, código postal o región, tamaño de la empresa e industria, producto o servicio utilizado, o títulos de trabajo de los encuestados.

4.4. Focalización en un tema

4.5. Evitar las preguntas sin sentido o no pertinentes al tema. Si se están haciendo preguntas sobre el servicio, se debe evitar insertar preguntas sobre otros temas ya que esto hace que la encuesta parezca desfasada.

4.6. Se hacen preguntas claras

4.7. Hacer preguntas fáciles de entender evitando acrónimos, palabras técnicas, oraciones complejas y lenguaje ambiguo.

4.8. Definir términos, como «cloud computing» o «cloud», que pueden significar cosas diferentes. Simplificar oraciones. Ser concreto.

4.9. Si una pregunta tiene dos partes, se dividen

4.10. Subdividir las preguntas de dos partes es importante debido a que, si los participantes están de acuerdo con una parte de la pregunta, pero no con la otra, sus respuestas no tendrán sentido.

4.11. Se permite responder «otras opciones»

4.12. Cuando no se aplica ninguna de las respuestas a las preguntas de opción múltiple, los encuestados seleccionarán cualquier respuesta.

4.13. Si se proporcionan opciones, como «otro», «neutral» o «ninguno de los anteriores», seguido de «por favor explique», las respuestas serán más precisas. Y, los comentarios proporcionarán ideas inesperadas e informativas.

4.14. Secuenciación lógica de las preguntas

4.15. Cuando se hayan formulado las preguntas, es necesario comprobar si la secuencia de preguntas es lógica.

4.16. Si la encuesta pide pasar de la pregunta 9 a la pregunta 12, es necesario asegurarse de tener una pregunta 12 y de que la pregunta 12 siga lógicamente la pregunta 9.

4.17. En algunas encuestas se da un incentivo

4.18. Usar enfoques, como correo electrónico, llamadas telefónicas o correo directo, para invitar al grupo objetivo a participar en el estudio.

4.19. Asegurarse de que los participantes son comprensivos con el propósito de la encuesta o están interesados en los temas cubiertos en la encuesta. Proporcionar un incentivo o compartir algunos de los resultados.

4.20. Se promueve la confidencialidad

4.21. Utilizar los resultados como se ha prometido a los participantes. Si se acuerda que serán reportados los datos agregados, no revele los nombres de los participantes ni los nombres de las compañías.

4.22. Las prácticas engañosas dan a las compañías malas reputaciones y nublan futuras relaciones con los participantes.

4.23. Visualización y presentación de datos

4.24. Una característica final de una buena encuesta es aquella para la cual los resultados finales son reportados de tal manera que las partes interesadas inmediatamente «lo consiguen».

4.25. Reportar resultados requiere palabras escritas, presentaciones orales y exhibiciones gráficas efectivas.

5. ENCUESTA

5.1. “una investigación realizada

5.2. sobre una muestra de sujetos representativa de un colectivo mas amplio, utilizando

5.3. procedimientos estandarizados de interrogación con intención de obtener mediciones

5.4. cuantitativas de una gran variedad de características objetivas y subjetivas de la

6. CARACTERÍSTICAS

6.1. El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función

6.2. básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer

6.3. inferencias sobre dicha población.

6.4. La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se

6.5. reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes

6.6. las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de

6.7. ésta.

6.8. Los errores más comunes que se pueden cometer son:

6.8.1. para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar

6.9. 1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la

6.10. Población, se denomina error de muestreo.

6.11. 2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente

6.12. se tomo la muestra. Error de Inferencia.

6.13. En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas si no a

6.14. todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para

6.15. describir una porción escogida de la población.

7. TIPOS

7.1. I. Muestreo probabilístico

7.2. Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de

7.3. equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de

7.4. ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras

7.5. de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo

7.6. probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más

7.7. recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes

7.8. tipos:

7.9. 1.- Muestreo aleatorio simple:

7.10. El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la

7.11. población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números

7.12. aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos

7.13. sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

7.14. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la

7.15. población que estamos manejando es muy grande.

7.16. 2.- Muestreo aleatorio sistemático:

7.17. Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población,

7.18. pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio

7.19. i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los

7.20. lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado

7.21. de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que

7.22. empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

7.23. El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la

7.24. población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k)

7.25. podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos

7.26. seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y

7.27. los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre

7.28. seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos

7.29. sexos.

7.30. 3.- Muestreo aleatorio estratificado:

7.31. Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos

7.32. y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar

7.33. categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna

7.34. característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el

7.35. sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que

7.36. todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato

7.37. funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el

7.38. estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones

7.39. las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la

7.40. población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).

7.41. La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y

7.42. puede ser de diferentes tipos:

7.43. Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.

7.44. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población

7.45. en cada estrato.

7.46. Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se

7.47. considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la

7.48. desviación.

7.49. 4.- Muestreo aleatorio por conglomerados:

7.50. Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los

7.51. elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la

7.52. población.

7.53. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la

7.54. población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias,

7.55. los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados

7.56. naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo,

7.57. las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de

7.58. "muestreo por áreas".

7.59. El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero

7.60. de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar

7.61. después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

7.62. II. Métodos de muestreo no probabilísticos

7.63. A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente

7.64. costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para

7.65. realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza

7.66. de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la

7.67. misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo

7.68. determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.

7.69. En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los

7.70. problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los

7.71. estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.

7.72. Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

7.73. 1.- Muestreo por cuotas:

7.74. También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base

7.75. de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más

7.76. "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas

7.77. con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

7.78. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos

7.79. que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo

7.80. femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se

7.81. encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de

7.82. opinión.

7.83. 2.- Muestreo intencional o de conveniencia:

7.84. Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras

7.85. "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy

7.86. frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han

7.87. marcado tendencias de voto.

7.88. También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los

7.89. individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra

7.90. los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha

7.91. frecuencia a sus propios alumnos).

7.92. 3.- Bola de nieve:

7.93. Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta

7.94. conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen

7.95. estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

7.96. 4.- Muestreo Discrecional · A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él

7.97. cree que pueden aportar al estudio.