Poblacion Y Muestra 582ej
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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I
INTRODUCION Conocer la población es importante para una investigación por que delimita el campo de estudio y así poder obtener una muestra representativa que sea eficiente para nuestra investigación. Partiendo de la importancia que tiene para cualquier profesional e investigador conocer varios conceptos importantes de la estadística para poder desarrollar exitosamente una investigación de cualquier índole, en el presente trabajo nos proponemos dar tratamiento a algunos elementos de la estadística matemática de la forma más elemental posible para que pueda ser asimilada por cualquier profesional sin tener en cuenta su especialidad ya sea de las ciencias sociales como de las ciencias exactas. Conocer la población es importante para una investigación por que delimita el campo de estudio y así poder obtener una muestra representativa que sea eficiente para nuestra investigación. La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información como es la investigación.
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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I
Contenido INTRODUCION.............................................................................................................................. 1 POBLACION .............................................................................................................................. 3 CONCEPTO .............................................................................................................................. 3 Población finita....................................................................................................................... 3 Población Infinita.................................................................................................................... 3 Población accesible ............................................................................................................... 3 MUESTRA ..................................................................................................................................... 4 Clasificación ............................................................................................................................... 4 Probabilística.- ....................................................................................................................... 4 No probabilística.- .................................................................................................................. 4 Muestreo probabilístico (aleatorio): ........................................................................................ 5 Muestreo no probabilístico (no aleatorio): .............................................................................. 5 TIPOS DE MUESTRA ESTADISTICA ....................................................................................... 5 De conveniencia: ................................................................................................................... 5 Muestras casuales: ................................................................................................................ 6 Aleatoria: ................................................................................................................................ 6 Muestra aleatoria simple: ....................................................................................................... 6 Muestra sistemática: .............................................................................................................. 7 Muestra aleatoria por conglomerados: ................................................................................... 7 Muestra aleatoria estratificada: .............................................................................................. 8 Muestra mixta: ....................................................................................................................... 8 Técnicas de recolección de datos .................................................................................................. 8 Técnicas para hallar datos ......................................................................................................... 9 La Entrevista ........................................................................................................................ 10 Encuesta .............................................................................................................................. 11 Tamaño de muestra ............................................................................................................. 11 La Observación .................................................................................................................... 11 Tipos de observación ........................................................................................................... 12 CONCLUSIONES ........................................................................................................................ 13 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 14 P á g i n a 2 | 14
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POBLACION CONCEPTO "conjunto finito o infinito de elementos con características comunes, para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda limitada por el problema y por los objetivos del estudio". (FIDIAS, 2006) Población finita Es aquella cuyo elemento en su totalidad son identificables por el investigador Población Infinita Es aquella cuyos elementos es imposible tener un registro identificable. Población accesible Es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene y de la cual se extrae una muestra representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los recursos del investigador. Arias (2006), indica una serie de recomendaciones con respecto a la delimitación de la población, que son: La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y precisión en el problema de investigación e interrogante) y en el objetivo general del estudio. Los tesistas e investigadores en formación que no cuenten con financiamiento, deben estudiar poblaciones finitas y accesibles. Si la población, por el número de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no será necesario extraer una muestra. (FIDIAS, 2006)
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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I MUESTRA Se entiende por muestra al "subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible" (RAMIREZ, 1999) Es decir, representa una parte de la población objeto de estudio. De allí es importante asegurarse que los elementos de la muestra sean lo suficientemente representativos de la población que permita hacer generalizaciones.
Clasificación Probabilística.- son aquellas donde todos los de la población tienen la misma opción de conformarla a su vez pueden ser: muestra aleatoria simple. muestra de azar sistemático. muestra estratificada o por conglomerado o áreas. No probabilística.- la elección de los para el estudio dependerá de un criterio específico del investigador, lo que significa que no todos los de la población tienen igualdad de oportunidad de conformarla. La forma de obtener este tipo de muestra es: muestra intencional u opinática. muestra accidentada o sin norma. (CASTRO, 2006) "la mayoría de los autores coinciden que se puede tomar un aproximado del 30% de la población y se tendría una muestra con un nivel elevado de representatividad" (RAMIREZ, 1999) "si la población es menor a cincuenta (50) individuos, la población es igual a la muestra" (CASTRO, 2006, pág. 67) P á g i n a 4 | 14
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Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico. Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.
TIPOS DE MUESTRA ESTADISTICA Los tipos de muestras estadísticas hacen alusión a un fragmento o porción que resulte representativa de un determinado conjunto de elementos. En estadística, la utilización de muestras es la que permite sacar conclusiones sobre los rasgos y características del universo o población total, sin tener que analizar a todos y cada uno de los individuos que lo componen. Gracias a las muestras, los investigadores logran llegar a conclusiones exhaustivas con mayor velocidad y ahorrando gastos de forma significativa. Una de las áreas en las que más se utilizan las muestras estadísticas es en el marketing, cuando se realizan estudios de mercado, ya sea para lanzar un nuevo producto o bien, para mejorar las ventas de alguno que ya circule. De acuerdo a sus características, existen los siguientes tipos de muestras estadísticas: De conveniencia: esta clase de muestra, también conocido bajo el nombre de muestra por selección, es aquella en la que se eligen casos particulares intentando que estos sean los más representativos posible del universo. El problema es que la representatividad de cada caso es determinada por el propio investigador de P á g i n a 5 | 14
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manera subjetiva, lo que dificulta la objetividad de la misma. Es por esto que esta muestra estadística es poco recomendable, aunque hay casos en los que es la única opción posible. Generalmente, estas muestras, también conocidas como no probabilísticas, son las que se utilizan para estudios exploratorios, cuando aún ni siquiera se conocen los rasgos del universo. Si bien no permiten formular generalidades de dicho universo, permite tener un primer o con el mismo, de manera menos costosa. De todas formas, para llevar adelante una muestra de conveniencia resulta algo complejo efectuar estratificaciones para su confección, puesto que no se tiene un conocimiento acertado del universo en cuestión. Muestras casuales: en este caso, un encuestador se encarga de elegir al azar a personas que encuentren en algún punto específico, como puede ser una esquina o la puerta de un shopping, y allí hacerle una serie de preguntas. Lo que puede ocurrir es que el encuestador se guíe por la apariencia física de las personas, antes de acercársele a hacerle las preguntas correspondientes. Por ejemplo, si se quiere hacer un estudio de mercado sobre un producto femenino que está a la venta, orientado a mujeres de más de 40 años, el encuestador se va a limitar a acercarse a aquellas mujeres que parezcan superar la edad en cuestión. Aleatoria: a diferencia de la muestra anterior, en esta todos los elementos que integran el universo tienen exactamente la misma probabilidad de ser elegidos para conformarla, puesto que se los selecciona al azar. Para conformar las muestras aleatorias existen distintas variantes: Muestra aleatoria simple: para conformar este tipo de muestra se confecciona un listado en el que figuren todos los elementos que la integran. Luego de esto, se elige al azar una cantidad de elementos que sea considerada como representativa del universo. Algunos de los beneficios de conformar estas muestras es que son fáciles de conformar y, al mismo tiempo, las medias pueden ser calculadas con rapidez. Por otro lado, con los avances que ha habido en tecnología en los últimos años, existen varios programas informáticos que facilitan y agilizan su confección y análisis. Los problemas que puede acarrear esta variante es que resulta necesario contar con un P á g i n a 6 | 14
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listado de los elementos que la componen, lo que a veces resulta imposible o al menos complicado de conseguir. Además, se debe tener en cuenta que en aquellos universos que sean reducidos, este tipo de muestra resulta poco representativa, por lo que no es la más adecuada. Muestra sistemática: a diferencia de la anterior, en esta muestra sólo se elige al azar el primer elemento, para luego elegir, en base a esta elección, al resto, en intervalos regulares. Esto significa que se sistematiza la elección de los elementos que conformarán a la muestra. A diferencia del caso anterior, en estas muestras no se requiere un listado de los elementos que integran al universo, lo que hace que sean más fáciles de efectuarse. Además, si la población se encuentra ordenada, puede conformarse una muestra que sea sumamente representativa del universo a estudiar. De todas formas, un problema que puede presentar esta variante es que si la constante con la que se realiza el muestreo se encuentra asociada de alguna manera con el fenómeno, la muestra obtenida puede estar sesgada, perdiendo representatividad. Muestra aleatoria por conglomerados: para conformar esta clase de muestra, lo que hace el investigador es dividir al universo en distintos grupos. La conformación de los mismos debe ser tal que hayan semejanzas entre los mismos para luego elegir algunos grupos y dejar a otros de lado. Si bien la realización de la muestra aleatoria por conglomerados lleva más tiempo e incluso puede ser más costosa, resulta ser una de las opciones más representativas, por lo que los resultados obtenidos serán muy próximos a la realidad. Las muestras aleatorias por conglomerados resultan ser muy eficientes en aquellos casos donde el universo a estudiar sea muy complejo y de gran tamaño. Otra ventaja es que tampoco requiere un listado de los que lo conformen, lo que facilita la realización de la muestra. De todas formas, algunas desventajas de esta opción es que su representatividad es menor que el de las muestras simples o estratificadas.
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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I Muestra aleatoria estratificada: en este caso, los elementos también se eligen de manera aleatoria. La diferencia de esta variante es que previamente el universo se divide en grupos, tomando en cuenta determinados criterios y, una vez hecho esto, se elijen al azar los elementos de la muestra. La conformación de los grupos suele hacerse tomando en cuenta algún criterio que sea significativo para llevar adelante la investigación. Si los criterios son elegidos de forma adecuada, las muestras aleatorias estratificadas pueden resultar sumamente representativas del universo a estudiar. Muestra mixta: en aquellos universos que son sumamente complejos y por tanto resulta difícil confeccionar una muestra que sea representativa, los investigadores optan por confeccionar muestras combinando dos o más de las opciones antes explicadas. (Fernández, 1983)
Técnicas de recolección de datos Recolectar los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos conduzcan a reunir datos con un propósito específico (Hernández y Baptista, 2010). Para Tamayo (2004), la recolección de datos depende en gran parte del tipo de investigación y del problema planteado para la misma, y puede efectuarse desde la simple ficha bibliográfica, observación, entrevista, cuestionarios o encuestas y aun mediante ejecución de investigaciones para este fin. La
recolección
de datos
se
refiere
al uso de
una
gran diversidad
de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Todos estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación en común. En la presente investigación
trata
con
detalle
los
pasos
que
se
debe
seguir
en
el proceso de recolección de datos, con las técnicas ya antes nombradas. (Aviles M., 2006) P á g i n a 8 | 14
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Fig. No 1 Factores que intervienen en la recolección de datos
Fuente: Fuente: Metodología de la investigación.blogspot.com
Técnicas para hallar datos
Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación
existente,
como
entrevistas,
cuestionarios,
inspección
de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa. (Aviles M., 2006) Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación existente, como entrevistas, cuestionarios, inspección de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa. Para llevar a cabo un trabajo de investigación el investigador cuenta con gran variedad de métodos para diseñar un plan de recolección de datos. Tales métodos varían de acuerdo con cuatro dimensiones importantes: estructura, confiabilidad, injerencia del investigador y objetividad. La presencia de estas dimensiones se reduce al mínimo en los estudios cualitativos, mientras que adquieren suma importancia en los trabajos P á g i n a 9 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I cuantitativos, no obstante el investigador a menudo tiene la posibilidad de adaptar la estrategia a sus necesidades. Cuando la investigación está altamente estructurada, a menudo se utilizan instrumentos o herramientas para la recolección formal de datos. Según (Flóres, 2009), las principales técnicas de recolección de datos son: La entrevista La encuesta La observación Tabla No: 1 Técnicas de recolección de datos Técnica Encuesta Entrevista Observación
Instrumento Paradigma Cuestionario, escala, sondeo de opinión Cuantitativo Guía de entrevista Cualitativo o cuantitativo Guía de observación, matriz de análisis Cualitativo o cuantitativo Fuente: Adaptación a Hurtado de B. 1998, p 427
La Entrevista La estructura de la entrevista varía. Si el objetivo de la entrevista radica en adquirir información general, es conveniente elaborar una serie de pregunta sin estructura, con una sesión de preguntas y respuesta libres. Las entrevistas estructuradas utilizan pregunta estandarizada. El formato de respuestas para las preguntas pueden ser abierto o cerrado; las preguntas para respuestas abierta permiten a los entrevistados dar cualquier respuesta que parezca apropiado. Pueden contestar por completo con sus propias palabras. Con las preguntas para respuesta cerradas se proporcionan al un conjunto de respuesta que se pueda seleccionar. Todas las personas que respondes se basan en un mismo conjunto de posibles respuestas. Los analistas también deben dividir el tiempo entre desarrollar preguntas para entrevistas y analizar respuesta. La entrevista no estructurada no requiere menos tiempos de preparación, porque no necesita tener por anticipado las palabras precisas de las preguntas. Analizar las respuestas después de la entrevista lleva más tiempo que con la entrevista estructuradas. El mayor costo radica en la preparación, istración y análisis de las entrevistas estructuradas para pregunta cerradas. (Aviles M., 2006) P á g i n a 10 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I Encuesta Hoy en día la palabra "encuesta" se usa más frecuentemente para describir un método de obtener información de una muestra de individuos. Esta "muestra" es usualmente sólo una fracción de la población bajo estudio. Por ejemplo, antes de una elección, una muestra de electores es interrogada para determinar cómo los candidatos y los asuntos son percibidos por el público… un fabricante hace una encuesta al mercado potencial antes de introducir un nuevo producto… una entidad del gobierno comisiona una encuesta para obtener información para evaluar legislación existente o para preparar y proponer nueva legislación. No tan sólo las encuestas tienen una gran variedad de propósitos, sino que también pueden conducirse de muchas maneras, incluyendo por teléfono, por correo o en persona. Una "encuesta" recoge información de una "muestra." Una "muestra" es usualmente sólo una porción de la población bajo estudio. (Aviles M., 2006) Tamaño de muestra El tamaño de muestra requerido en una encuesta depende en parte de la calidad estadística necesaria para los establecer los hallazgos; esto a su vez, está relacionado en cómo esos hallazgos serán usados. Aún así, no hay una regla simple para el tamaño de muestra que pueda ser usada en todas las encuestas. Mucho de esto depende de los recursos profesionales y fiscales disponibles. Los analistas frecuentemente encuentran que una muestra de tamaño moderado es suficiente estadística y operacionalmente. (Flóres, 2009) La Observación Otra técnica útil para el analista en su progreso de investigación, consiste en observar a las personas cuando efectúan su trabajo. Como técnica de investigación, la observación tiene amplia aceptación científica. Los sociólogos, sicólogos e ingenieros industriales utilizan extensamente ésta técnica con el fin de estudiar a las personas en sus actividades de grupo y como de la organización. El propósito de la organización es múltiple: permite al analista determinar que se está haciendo, como se está haciendo, quien lo hace, cuando se lleva a cabo, cuanto tiempo toma, dónde se hace y por qué se hace. (Flóres, 2009) P á g i n a 11 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I Tipos de observación El analista de sistemas puede observar de tres maneras básicas. Primero, puede observar a una persona o actitud sin que el observado se dé cuenta y su interacción por aparte del propio analista. Quizá esta alternativa tenga poca importancia para el análisis de sistema, puesto que resulta casi imposible reunir las condiciones necesarias. Segundo, el analista puede observar una operación sin intervenir para nada, pero estando la persona observada enteramente consciente de la observación. Por último, puede observar y a la vez estar en o con las personas observas. La interacción puede consistir simplemente en preguntar respecto a una tarea específica, pedir una explicación, etc. (Flóres, 2009) Preparación para la observación
Determinar y definir aquella que va a observarse. Estimular el tiempo necesario de observación. Obtener la autorización de la gerencia para llevar a cabo la observación. Explicar a las personas que van a ser observadas lo que se va a hacer y las razones para ello. Conducción de la observación Familiarizarse con los componentes físicos del área inmediata de observación. Mientras se observa, medir el tiempo en forma periódica. Anotar lo que se observa lo más específicamente posible, evitando las generalidades y las descripciones vagas. Si se está en o con las personas observadas, es necesario abstenerse de hacer comentarios cualitativos o que impliquen un juicio de valores. Observar las reglas de cortesía y seguridad.
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CONCLUSIONES Siendo la población el campo en el que realizara el estudio, delimitar adecuadamente el campo especifico que en la que se extenderá la investigación es importante ya que de esta dependerá la toma de muestra y se tomara acciones pertinentes para los estudios previos a la investigación. La muestra es una parte de la población que por lo general mantiene su unidad de medida y posee características similares a la de la población es decir posee características representativas por lo que la extracción de esta debe ser previamente calculada según la población por distintos métodos y según las necesidades; es de suma importancia definir el método apropiado según el tipo de investigación, y características de la población.
Es necesario que nuestra recolección de datos nos ayuden a realizar de mejor manera nuestra investigación, por esta razón deben tener un buen nivel de confiabilidad real, ya sea cualitativa o cuantitativa pues el recolectar datos directamente de una persona mediante una encuesta, entrevista, o simplemente de la observación, nos da una idea y datos de lo que realmente sucede.
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BIBLIOGRAFÍA Aviles M., J. (2006). Recolección de datos. Obtenido de http://recoldat.com CASTRO. (2006). EL PROYECTO DE INVESTIGACION. CARACAS: UYAPAL. CELAM. (1979). III Conferencia General del Episcopado Latinoamericano . En CELAM, La evangelización en el presente y en el futuro de América Latina. Puebla: Conferencia Episcopal Argentina. Constitucion-Politica. (1993). Constitucion Politica del Peru´. Derechos Humanos. Peru. Fernández, J. (1983). estadistica. muestra. FIDIAS, A. (2006). INTRODUCCION DE LA METODOLOGIA CIENTIFICA. VENEZUELA: EPISME. Flóres, M. A. (mayo de 2009). Técnicas de recolección de datos. Obtenido de http://www.blogspot.com Gallo, B. P. (2006). La información humanista en el ingeniero. En Cuadernos de la facultad de ingeniería e informática vol 1. Salta: UCASAL. Nelson, E. J. (2007). Los Valores Éticos y Humanos en la Carrera de Ingeniería en la facultad de ingeniería e informática de la UCASAL. En E. J. Nelson, Los valores Eticos y Humanos en la carrera de ingenieria civil (págs. 78-106). Salta: Universidad Católica de Salta. Quintás, A. L. (1992). El conocimiento de los valores,Vervo Divino,Estela. RAMIREZ. (1999). COMO HACER UN PROYECTO DE INVESTIGACION. CARACAS: PANAPO.
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INTRODUCION Conocer la población es importante para una investigación por que delimita el campo de estudio y así poder obtener una muestra representativa que sea eficiente para nuestra investigación. Partiendo de la importancia que tiene para cualquier profesional e investigador conocer varios conceptos importantes de la estadística para poder desarrollar exitosamente una investigación de cualquier índole, en el presente trabajo nos proponemos dar tratamiento a algunos elementos de la estadística matemática de la forma más elemental posible para que pueda ser asimilada por cualquier profesional sin tener en cuenta su especialidad ya sea de las ciencias sociales como de las ciencias exactas. Conocer la población es importante para una investigación por que delimita el campo de estudio y así poder obtener una muestra representativa que sea eficiente para nuestra investigación. La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información como es la investigación.
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Contenido INTRODUCION.............................................................................................................................. 1 POBLACION .............................................................................................................................. 3 CONCEPTO .............................................................................................................................. 3 Población finita....................................................................................................................... 3 Población Infinita.................................................................................................................... 3 Población accesible ............................................................................................................... 3 MUESTRA ..................................................................................................................................... 4 Clasificación ............................................................................................................................... 4 Probabilística.- ....................................................................................................................... 4 No probabilística.- .................................................................................................................. 4 Muestreo probabilístico (aleatorio): ........................................................................................ 5 Muestreo no probabilístico (no aleatorio): .............................................................................. 5 TIPOS DE MUESTRA ESTADISTICA ....................................................................................... 5 De conveniencia: ................................................................................................................... 5 Muestras casuales: ................................................................................................................ 6 Aleatoria: ................................................................................................................................ 6 Muestra aleatoria simple: ....................................................................................................... 6 Muestra sistemática: .............................................................................................................. 7 Muestra aleatoria por conglomerados: ................................................................................... 7 Muestra aleatoria estratificada: .............................................................................................. 8 Muestra mixta: ....................................................................................................................... 8 Técnicas de recolección de datos .................................................................................................. 8 Técnicas para hallar datos ......................................................................................................... 9 La Entrevista ........................................................................................................................ 10 Encuesta .............................................................................................................................. 11 Tamaño de muestra ............................................................................................................. 11 La Observación .................................................................................................................... 11 Tipos de observación ........................................................................................................... 12 CONCLUSIONES ........................................................................................................................ 13 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 14 P á g i n a 2 | 14
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POBLACION CONCEPTO "conjunto finito o infinito de elementos con características comunes, para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda limitada por el problema y por los objetivos del estudio". (FIDIAS, 2006) Población finita Es aquella cuyo elemento en su totalidad son identificables por el investigador Población Infinita Es aquella cuyos elementos es imposible tener un registro identificable. Población accesible Es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene y de la cual se extrae una muestra representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los recursos del investigador. Arias (2006), indica una serie de recomendaciones con respecto a la delimitación de la población, que son: La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y precisión en el problema de investigación e interrogante) y en el objetivo general del estudio. Los tesistas e investigadores en formación que no cuenten con financiamiento, deben estudiar poblaciones finitas y accesibles. Si la población, por el número de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no será necesario extraer una muestra. (FIDIAS, 2006)
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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I MUESTRA Se entiende por muestra al "subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible" (RAMIREZ, 1999) Es decir, representa una parte de la población objeto de estudio. De allí es importante asegurarse que los elementos de la muestra sean lo suficientemente representativos de la población que permita hacer generalizaciones.
Clasificación Probabilística.- son aquellas donde todos los de la población tienen la misma opción de conformarla a su vez pueden ser: muestra aleatoria simple. muestra de azar sistemático. muestra estratificada o por conglomerado o áreas. No probabilística.- la elección de los para el estudio dependerá de un criterio específico del investigador, lo que significa que no todos los de la población tienen igualdad de oportunidad de conformarla. La forma de obtener este tipo de muestra es: muestra intencional u opinática. muestra accidentada o sin norma. (CASTRO, 2006) "la mayoría de los autores coinciden que se puede tomar un aproximado del 30% de la población y se tendría una muestra con un nivel elevado de representatividad" (RAMIREZ, 1999) "si la población es menor a cincuenta (50) individuos, la población es igual a la muestra" (CASTRO, 2006, pág. 67) P á g i n a 4 | 14
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Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico. Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.
TIPOS DE MUESTRA ESTADISTICA Los tipos de muestras estadísticas hacen alusión a un fragmento o porción que resulte representativa de un determinado conjunto de elementos. En estadística, la utilización de muestras es la que permite sacar conclusiones sobre los rasgos y características del universo o población total, sin tener que analizar a todos y cada uno de los individuos que lo componen. Gracias a las muestras, los investigadores logran llegar a conclusiones exhaustivas con mayor velocidad y ahorrando gastos de forma significativa. Una de las áreas en las que más se utilizan las muestras estadísticas es en el marketing, cuando se realizan estudios de mercado, ya sea para lanzar un nuevo producto o bien, para mejorar las ventas de alguno que ya circule. De acuerdo a sus características, existen los siguientes tipos de muestras estadísticas: De conveniencia: esta clase de muestra, también conocido bajo el nombre de muestra por selección, es aquella en la que se eligen casos particulares intentando que estos sean los más representativos posible del universo. El problema es que la representatividad de cada caso es determinada por el propio investigador de P á g i n a 5 | 14
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manera subjetiva, lo que dificulta la objetividad de la misma. Es por esto que esta muestra estadística es poco recomendable, aunque hay casos en los que es la única opción posible. Generalmente, estas muestras, también conocidas como no probabilísticas, son las que se utilizan para estudios exploratorios, cuando aún ni siquiera se conocen los rasgos del universo. Si bien no permiten formular generalidades de dicho universo, permite tener un primer o con el mismo, de manera menos costosa. De todas formas, para llevar adelante una muestra de conveniencia resulta algo complejo efectuar estratificaciones para su confección, puesto que no se tiene un conocimiento acertado del universo en cuestión. Muestras casuales: en este caso, un encuestador se encarga de elegir al azar a personas que encuentren en algún punto específico, como puede ser una esquina o la puerta de un shopping, y allí hacerle una serie de preguntas. Lo que puede ocurrir es que el encuestador se guíe por la apariencia física de las personas, antes de acercársele a hacerle las preguntas correspondientes. Por ejemplo, si se quiere hacer un estudio de mercado sobre un producto femenino que está a la venta, orientado a mujeres de más de 40 años, el encuestador se va a limitar a acercarse a aquellas mujeres que parezcan superar la edad en cuestión. Aleatoria: a diferencia de la muestra anterior, en esta todos los elementos que integran el universo tienen exactamente la misma probabilidad de ser elegidos para conformarla, puesto que se los selecciona al azar. Para conformar las muestras aleatorias existen distintas variantes: Muestra aleatoria simple: para conformar este tipo de muestra se confecciona un listado en el que figuren todos los elementos que la integran. Luego de esto, se elige al azar una cantidad de elementos que sea considerada como representativa del universo. Algunos de los beneficios de conformar estas muestras es que son fáciles de conformar y, al mismo tiempo, las medias pueden ser calculadas con rapidez. Por otro lado, con los avances que ha habido en tecnología en los últimos años, existen varios programas informáticos que facilitan y agilizan su confección y análisis. Los problemas que puede acarrear esta variante es que resulta necesario contar con un P á g i n a 6 | 14
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listado de los elementos que la componen, lo que a veces resulta imposible o al menos complicado de conseguir. Además, se debe tener en cuenta que en aquellos universos que sean reducidos, este tipo de muestra resulta poco representativa, por lo que no es la más adecuada. Muestra sistemática: a diferencia de la anterior, en esta muestra sólo se elige al azar el primer elemento, para luego elegir, en base a esta elección, al resto, en intervalos regulares. Esto significa que se sistematiza la elección de los elementos que conformarán a la muestra. A diferencia del caso anterior, en estas muestras no se requiere un listado de los elementos que integran al universo, lo que hace que sean más fáciles de efectuarse. Además, si la población se encuentra ordenada, puede conformarse una muestra que sea sumamente representativa del universo a estudiar. De todas formas, un problema que puede presentar esta variante es que si la constante con la que se realiza el muestreo se encuentra asociada de alguna manera con el fenómeno, la muestra obtenida puede estar sesgada, perdiendo representatividad. Muestra aleatoria por conglomerados: para conformar esta clase de muestra, lo que hace el investigador es dividir al universo en distintos grupos. La conformación de los mismos debe ser tal que hayan semejanzas entre los mismos para luego elegir algunos grupos y dejar a otros de lado. Si bien la realización de la muestra aleatoria por conglomerados lleva más tiempo e incluso puede ser más costosa, resulta ser una de las opciones más representativas, por lo que los resultados obtenidos serán muy próximos a la realidad. Las muestras aleatorias por conglomerados resultan ser muy eficientes en aquellos casos donde el universo a estudiar sea muy complejo y de gran tamaño. Otra ventaja es que tampoco requiere un listado de los que lo conformen, lo que facilita la realización de la muestra. De todas formas, algunas desventajas de esta opción es que su representatividad es menor que el de las muestras simples o estratificadas.
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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I Muestra aleatoria estratificada: en este caso, los elementos también se eligen de manera aleatoria. La diferencia de esta variante es que previamente el universo se divide en grupos, tomando en cuenta determinados criterios y, una vez hecho esto, se elijen al azar los elementos de la muestra. La conformación de los grupos suele hacerse tomando en cuenta algún criterio que sea significativo para llevar adelante la investigación. Si los criterios son elegidos de forma adecuada, las muestras aleatorias estratificadas pueden resultar sumamente representativas del universo a estudiar. Muestra mixta: en aquellos universos que son sumamente complejos y por tanto resulta difícil confeccionar una muestra que sea representativa, los investigadores optan por confeccionar muestras combinando dos o más de las opciones antes explicadas. (Fernández, 1983)
Técnicas de recolección de datos Recolectar los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos conduzcan a reunir datos con un propósito específico (Hernández y Baptista, 2010). Para Tamayo (2004), la recolección de datos depende en gran parte del tipo de investigación y del problema planteado para la misma, y puede efectuarse desde la simple ficha bibliográfica, observación, entrevista, cuestionarios o encuestas y aun mediante ejecución de investigaciones para este fin. La
recolección
de datos
se
refiere
al uso de
una
gran diversidad
de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Todos estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación en común. En la presente investigación
trata
con
detalle
los
pasos
que
se
debe
seguir
en
el proceso de recolección de datos, con las técnicas ya antes nombradas. (Aviles M., 2006) P á g i n a 8 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I
Fig. No 1 Factores que intervienen en la recolección de datos
Fuente: Fuente: Metodología de la investigación.blogspot.com
Técnicas para hallar datos
Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación
existente,
como
entrevistas,
cuestionarios,
inspección
de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa. (Aviles M., 2006) Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación existente, como entrevistas, cuestionarios, inspección de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa. Para llevar a cabo un trabajo de investigación el investigador cuenta con gran variedad de métodos para diseñar un plan de recolección de datos. Tales métodos varían de acuerdo con cuatro dimensiones importantes: estructura, confiabilidad, injerencia del investigador y objetividad. La presencia de estas dimensiones se reduce al mínimo en los estudios cualitativos, mientras que adquieren suma importancia en los trabajos P á g i n a 9 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I cuantitativos, no obstante el investigador a menudo tiene la posibilidad de adaptar la estrategia a sus necesidades. Cuando la investigación está altamente estructurada, a menudo se utilizan instrumentos o herramientas para la recolección formal de datos. Según (Flóres, 2009), las principales técnicas de recolección de datos son: La entrevista La encuesta La observación Tabla No: 1 Técnicas de recolección de datos Técnica Encuesta Entrevista Observación
Instrumento Paradigma Cuestionario, escala, sondeo de opinión Cuantitativo Guía de entrevista Cualitativo o cuantitativo Guía de observación, matriz de análisis Cualitativo o cuantitativo Fuente: Adaptación a Hurtado de B. 1998, p 427
La Entrevista La estructura de la entrevista varía. Si el objetivo de la entrevista radica en adquirir información general, es conveniente elaborar una serie de pregunta sin estructura, con una sesión de preguntas y respuesta libres. Las entrevistas estructuradas utilizan pregunta estandarizada. El formato de respuestas para las preguntas pueden ser abierto o cerrado; las preguntas para respuestas abierta permiten a los entrevistados dar cualquier respuesta que parezca apropiado. Pueden contestar por completo con sus propias palabras. Con las preguntas para respuesta cerradas se proporcionan al un conjunto de respuesta que se pueda seleccionar. Todas las personas que respondes se basan en un mismo conjunto de posibles respuestas. Los analistas también deben dividir el tiempo entre desarrollar preguntas para entrevistas y analizar respuesta. La entrevista no estructurada no requiere menos tiempos de preparación, porque no necesita tener por anticipado las palabras precisas de las preguntas. Analizar las respuestas después de la entrevista lleva más tiempo que con la entrevista estructuradas. El mayor costo radica en la preparación, istración y análisis de las entrevistas estructuradas para pregunta cerradas. (Aviles M., 2006) P á g i n a 10 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I Encuesta Hoy en día la palabra "encuesta" se usa más frecuentemente para describir un método de obtener información de una muestra de individuos. Esta "muestra" es usualmente sólo una fracción de la población bajo estudio. Por ejemplo, antes de una elección, una muestra de electores es interrogada para determinar cómo los candidatos y los asuntos son percibidos por el público… un fabricante hace una encuesta al mercado potencial antes de introducir un nuevo producto… una entidad del gobierno comisiona una encuesta para obtener información para evaluar legislación existente o para preparar y proponer nueva legislación. No tan sólo las encuestas tienen una gran variedad de propósitos, sino que también pueden conducirse de muchas maneras, incluyendo por teléfono, por correo o en persona. Una "encuesta" recoge información de una "muestra." Una "muestra" es usualmente sólo una porción de la población bajo estudio. (Aviles M., 2006) Tamaño de muestra El tamaño de muestra requerido en una encuesta depende en parte de la calidad estadística necesaria para los establecer los hallazgos; esto a su vez, está relacionado en cómo esos hallazgos serán usados. Aún así, no hay una regla simple para el tamaño de muestra que pueda ser usada en todas las encuestas. Mucho de esto depende de los recursos profesionales y fiscales disponibles. Los analistas frecuentemente encuentran que una muestra de tamaño moderado es suficiente estadística y operacionalmente. (Flóres, 2009) La Observación Otra técnica útil para el analista en su progreso de investigación, consiste en observar a las personas cuando efectúan su trabajo. Como técnica de investigación, la observación tiene amplia aceptación científica. Los sociólogos, sicólogos e ingenieros industriales utilizan extensamente ésta técnica con el fin de estudiar a las personas en sus actividades de grupo y como de la organización. El propósito de la organización es múltiple: permite al analista determinar que se está haciendo, como se está haciendo, quien lo hace, cuando se lleva a cabo, cuanto tiempo toma, dónde se hace y por qué se hace. (Flóres, 2009) P á g i n a 11 | 14
UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO INGENIERIA CIVIL TALLLER DE PROYECTO DE TESIS I Tipos de observación El analista de sistemas puede observar de tres maneras básicas. Primero, puede observar a una persona o actitud sin que el observado se dé cuenta y su interacción por aparte del propio analista. Quizá esta alternativa tenga poca importancia para el análisis de sistema, puesto que resulta casi imposible reunir las condiciones necesarias. Segundo, el analista puede observar una operación sin intervenir para nada, pero estando la persona observada enteramente consciente de la observación. Por último, puede observar y a la vez estar en o con las personas observas. La interacción puede consistir simplemente en preguntar respecto a una tarea específica, pedir una explicación, etc. (Flóres, 2009) Preparación para la observación
Determinar y definir aquella que va a observarse. Estimular el tiempo necesario de observación. Obtener la autorización de la gerencia para llevar a cabo la observación. Explicar a las personas que van a ser observadas lo que se va a hacer y las razones para ello. Conducción de la observación Familiarizarse con los componentes físicos del área inmediata de observación. Mientras se observa, medir el tiempo en forma periódica. Anotar lo que se observa lo más específicamente posible, evitando las generalidades y las descripciones vagas. Si se está en o con las personas observadas, es necesario abstenerse de hacer comentarios cualitativos o que impliquen un juicio de valores. Observar las reglas de cortesía y seguridad.
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CONCLUSIONES Siendo la población el campo en el que realizara el estudio, delimitar adecuadamente el campo especifico que en la que se extenderá la investigación es importante ya que de esta dependerá la toma de muestra y se tomara acciones pertinentes para los estudios previos a la investigación. La muestra es una parte de la población que por lo general mantiene su unidad de medida y posee características similares a la de la población es decir posee características representativas por lo que la extracción de esta debe ser previamente calculada según la población por distintos métodos y según las necesidades; es de suma importancia definir el método apropiado según el tipo de investigación, y características de la población.
Es necesario que nuestra recolección de datos nos ayuden a realizar de mejor manera nuestra investigación, por esta razón deben tener un buen nivel de confiabilidad real, ya sea cualitativa o cuantitativa pues el recolectar datos directamente de una persona mediante una encuesta, entrevista, o simplemente de la observación, nos da una idea y datos de lo que realmente sucede.
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BIBLIOGRAFÍA Aviles M., J. (2006). Recolección de datos. Obtenido de http://recoldat.com CASTRO. (2006). EL PROYECTO DE INVESTIGACION. CARACAS: UYAPAL. CELAM. (1979). III Conferencia General del Episcopado Latinoamericano . En CELAM, La evangelización en el presente y en el futuro de América Latina. Puebla: Conferencia Episcopal Argentina. Constitucion-Politica. (1993). Constitucion Politica del Peru´. Derechos Humanos. Peru. Fernández, J. (1983). estadistica. muestra. FIDIAS, A. (2006). INTRODUCCION DE LA METODOLOGIA CIENTIFICA. VENEZUELA: EPISME. Flóres, M. A. (mayo de 2009). Técnicas de recolección de datos. Obtenido de http://www.blogspot.com Gallo, B. P. (2006). La información humanista en el ingeniero. En Cuadernos de la facultad de ingeniería e informática vol 1. Salta: UCASAL. Nelson, E. J. (2007). Los Valores Éticos y Humanos en la Carrera de Ingeniería en la facultad de ingeniería e informática de la UCASAL. En E. J. Nelson, Los valores Eticos y Humanos en la carrera de ingenieria civil (págs. 78-106). Salta: Universidad Católica de Salta. Quintás, A. L. (1992). El conocimiento de los valores,Vervo Divino,Estela. RAMIREZ. (1999). COMO HACER UN PROYECTO DE INVESTIGACION. CARACAS: PANAPO.
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