Selección de la muestra

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Selección de la muestra por Mind Map: Selección de la muestra

1. Para que una muestra nos sea útil debe cumplir estos puntos:

1.1. Definir los casos (participantes u otros seres vivos, objetos, fenómenos, procesos, sucesos o comunidades) sobre los cuales se habrán de recolectar los datos.

1.2. Delimitar la población

1.3. Elegir el método de selección de la muestra: probabilístico o no probabilístico

1.4. Precisar el tamaño de la muestra requerido

1.5. Aplicar el procedimiento de selección.

2. En el estudio de Lee y Guerin (2009) sobre el efecto de la satisfacción de la calidad del diseño ambiental del interior del área de trabajo u oficina sobre la satisfacción general del espacio de trabajo y el desempeño laboral,

3. La muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse y delimitarse de antemano con precisión, además de que debe ser representativo de la población.

4. Como se delimita a una población

4.1. Se debe establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales.

4.2. Las poblaciones deben situarse claramente por sus características de contenido, lugar y tiempo.

5. Hay dos tipos de muestra:

5.1. Muestra probabilística: Subgrupo de la población en el que todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

5.2. Muestra no probabilística o dirigida: Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de las características de la investigación.

6. Se llevara a cabo el procedimiento de selección de la muestra

6.1. Por el tamaño de la muestra y el procedimiento de selección

7. La muestra probabilística necesita dos procedimientos:

7.1. 1. Calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población. 2. Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

7.2. Al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos determinar con qué nivel de confianza hacemos una estimación.

7.3. Esto es un inconveniente si consideramos que la estadística inferencial se basa en la teoría de la probabilidad, por lo que las pruebas estadísticas en muestras no probabilísticas tienen un valor limitado a la muestra en sí, mas no a la población.

8. Tómbola Muy simple pero muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales de la población, del uno al número N

9. Números aleatorios (random numbers) Éste es el procedimiento que se encuentra en el centro de recursos en línea: Documento 1 “Cálculo de muestra”.

10. STATS Una excelente alternativa para generar números aleatorios