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Questions and Answers
Qué caracteriza a una población finita?
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Cuál es la diferencia principal entre una población finita y una población infinita?
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Qué se entiende por población accesible en el contexto del muestreo?
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Cuál es el propósito de estudiar una muestra representativa?
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Qué tipo de población se refiere a un conjunto donde no existe un registro documental?
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Qué tipo de investigación se puede realizar con una población finita?
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Cuál es una característica común de la población objeto en investigación?
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Qué implica que una población sea considerada finita desde el punto de vista estadístico?
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¿Qué se debe especificar claramente en un estudio de investigación?
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¿Qué debe hacer un tesista sin financiamiento al seleccionar su población de estudio?
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Si toda la población objetiva es accesible, ¿qué se puede hacer?
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¿Cuál es la definición correcta de una muestra representativa?
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¿Cuáles son las dos modalidades básicas de muestreo?
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¿Cómo se describe el muestreo al azar simple?
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En un muestreo al azar sistemático, ¿en qué se basa la selección de elementos?
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¿Qué sucede si el número de unidades en una población es accesible en su totalidad?
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¿Cuál es la principal diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados?
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¿Qué tipo de muestreo implica escoger elementos sin un juicio preestablecido?
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¿Qué criterios se pueden establecer para un muestreo intencional?
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En un muestreo estratificado, ¿cómo se forman los estratos?
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¿Cuál es un ejemplo de muestreo por conglomerados?
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¿Qué es el muestreo no probabilístico?
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¿Qué representa la desviación estándar en el contexto de los datos obtenidos?
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Para el cálculo del tamaño de la muestra, ¿cuál es el error muestral generalmente aceptado?
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¿Qué caracteriza al muestreo por cuotas?
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¿Cuál es un criterio estadístico para estimar el tamaño de la muestra?
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¿Qué deben considerar los investigadores al determinar el tamaño de la muestra?
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¿Qué recomendación hacen Ary y otros (1989) sobre el tamaño de la muestra?
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Una razón para seleccionar muestras no probabilísticas podría ser:
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¿Cuál es una característica importante que se debe considerar al armar grupos en un muestreo por cuotas?
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Una limitación común que enfrentan los tesistas en su investigación es:
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Un aspecto a evitar al seleccionar el tamaño de la muestra es:
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Study Notes
Conceptos de Muestreo
- La investigación social no requiere estudiar toda la población, sino seleccionar una muestra representativa.
- La población se define como un conjunto de elementos con características comunes relevante para el estudio.
Tipos de Población
- Población finita: Conocida en número y con registro documental (ej. pacientes en una clínica).
- Población infinita: Desconocida en número y sin registro documental (ej. trabajadores de la economía informal).
- Población accesible: Porción de la población a la cual se tiene acceso para la toma de muestras.
Delimitación de la Población
- Definir claramente los sujetos analizados y los objetivos de la investigación.
- Se sugiere trabajar con poblaciones finitas y accesibles si no hay financiamiento.
Muestra y Muestreo
- Una muestra es un subconjunto representativo de la población accesible, utilizado cuando no se puede estudiar a toda la población.
-
Muestreo probabilístico: Cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado.
-
Tipos:
- Al azar simple: Todos los elementos tienen la misma probabilidad.
- Sistemático: Selección de elementos utilizando un intervalo constante (K).
- Estratificado: División en grupos homogéneos antes de seleccionar al azar en cada grupo.
- Por conglomerados: División en unidades menores, seleccionando algunos grupos enteros.
-
Tipos:
Muestreo No Probabilístico
- Casual o accidental: Selección arbitraria sin criterios preestablecidos.
- Intencional: Selección según criterios establecidos por el investigador (ej. años de experiencia, títulos).
- Por cuotas: Elementos seleccionados según características específicas, manteniendo proporciones.
Criterios para Estimar el Tamaño de la Muestra
- Criterios estadísticos: Uso de fórmulas para el cálculo y tablas especializadas.
- Posibilidades del investigador: Recursos y tiempo disponibles afectan el tamaño de la muestra.
- Criterios de bibliografía especializada: Utilizar muestras grandes para asegurar representatividad.
Importancia de la Muestra
- Tamaño adecuado de muestra maximiza representatividad y reduce el error muestral, que oscila entre 1% y 5%.
- Proporciones p y q permiten evaluar las características de los elementos en la población.
Ejemplo de Cálculo del Tamaño de la Muestra
- Para una población de 1000 profesores, con un nivel de confianza del 95%, un error del 5%, se calcula:
- n = 278 profesores, utilizando la fórmula y considerando p y q.
Muestreo en la Práctica
- El uso de tablas de Harvard ayuda a definir el tamaño de la muestra para poblaciones finitas.
- Se recomienda que los investigadores se familiaricen con muestreo y técnicas para optimizar sus estudios.
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Description
Este cuestionario se centra en los conceptos básicos de muestreo, parte fundamental de la investigación social. A través de una serie de preguntas, explorarás la definición de población y la importancia de utilizar una muestra representativa. Prepararte para entender cómo se seleccionan las muestras puede mejorar tus habilidades investigativas.