DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN DE CAMPO

Es una porción concreta de la superficie terrestre que puede ser considerada, a escala determinada, en su conjunto, en cada uno de sus lugares, en sus relaciones internas y en sus relaciones externas con los demás espacios. (Huber, 20 november 2018) Territorio en el que las sociedades se interrelacionan con su medio ambiente, estructurado en diversos paisajes: natural, humanizado, agrario, industrial, urbano, etc. (Equipo editorial, Etecé , 3 de septiembre de 2020) El espacio físico, da a conocer las características que forman a un territorio determinado.

Se define como el conjunto de personas que habitan una determinada área geográfica.
También hace referencia al conjunto de elementos que se quiere investigar, estos elementos pueden ser objetos, acontecimientos, situaciones o grupo de personas. (INE, CHILE 2020)
Es el conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación. (López, Pedro Luis, 2004).

Delimitación de población

Consiste en especificar en términos concretos nuestras áreas de interés en la búsqueda, establecer sus alcances y decidir las fronteras de espacio, tiempo y circunstancias que le impondremos a nuestro estudio. Es importante especificar la población de estudio porque al concluir la investigación a partir de una muestra de dicha población, será posible generalizar o extrapolar los resultados obtenidos del estudio hacia el resto de la población o universo. (Arias-Gómez, J., Villasís-Keever, M. Á., & Miranda Novales, M. G. 2016).

Unidad o elemento de análisis, sacado del marco muestral o de la población .
Parte de la población de interés que refleje las mismas características que la población .
La muestra puede ser definida como un subgrupo de la población o
universo. Para seleccionar la muestra, primero deben delimitarse las características de la población.
(M. en E. Neftali Toledo
Díaz de León)

Es la selección de algunas unidades de estudio entre una población definida en una investigación.
El muestreo es un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de una población finita o infinita, con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis sobre la forma de una distribución de probabilidades o sobre el valor de un parámetro de una o más poblaciones. (Gómez Degraves Angel. 10 de octubre de 2018).

Tipos

Probabilístico

Aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es un método de selección de n unidades sacadas de N, de tal manera que cada una de las muestras tiene la misma probabilidad de ser elegida.

Se numeran las unidades de la población del 1 al N, y por medio de una tabla de números aleatorios o colocando los números 1 a N en una urna, se extraen sucesivamente n números. Las unidades que llevan estos números constituyen la muestra.

n= ___N____

1+N (e)2

Donde:

N= Tamaño de la población.

N= Tamaño de la muestra.

E: margen de error del 0.05

Aleatorio sistemático

Supóngase que las N unidades de la población se numeran en algún orden de 1 a N. Para seleccionar una muestra de n unidades tomamos una al azar de las k primeras unidades, a continuación elegimos la que viene k unidades siguientes y así sucesivamente. Por ejemplo, si k =30 y la primera unidad elegida es la 19, las subsiguientes unidades serán los números 49, 79, 109, etc. La selección de la primera unidad determina la muestra completa. Este tipo de muestreo se llama muestra sistemática de cada k-ésima unidad

Una variante del muestreo sistemático consiste en escoger cada unidad en el centro del estrato; esto es, en lugar de empezar la secuencia con un número al azar escogido del 1 al k, tomamos el número inicial como (k+1)/2 si k es impar y (k+2)/2 si k es par.

Aleatorio estratificado

En este tipo de muestreo, la población de N unidades es dividida en subpoblaciones de N1, N2, …, NL unidades, respectivamente. Estas subpoblaciones no se sobreponen y juntas forman la totalidad de la población, por lo que

N1+ N2+ …+ NL = N

Las subpoblaciones son llamados estratos. Para obtener un beneficio completo de la estratificación se debe de conocer Nh. Una vez que han sido determinados los estratos, se saca una muestra de cada uno, la extracción se realiza de forma independiente en cada estrato. Los tamaños de la muestra dentro de los estratos son representados por n1, n2, …, nL.

Si se toma una muestra aleatoria simple en cada estrato, el procedimiento completo es conocido como muestreo estratificado aleatorio.

Fórmula:

nk= n Nk/N

nk=Tamaño de la muestra en cada estrato.

n=Tamaño total de la muestra.

Nk=Número de unidades de la población en cada estrato.

N=Tamaño total de la población.

Por conglomerados

La población está dividida en áreas lo más heterogenias posibles internamente y lo más homogéneas posibles entre sí. Selecciona al azar un conglomerado que será el que formará la muestra.
Es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos seleccionar únicamente algunos de estos conglomerados para conocer la información de interés del total de la población.

No probabilístico

Por cuotas

Es aquel que se efectúa seleccionando a los integrantes de la muestra estadística con el objetivo de que se cumpla con uno(s) determinado(s) niveles de representación. Esto, para ciertos segmentos o subgrupos de la población. Se busca que la muestra estadística contenga un porcentaje establecido para uno o más grupos específicos que componen la población objetivo.

Cuando nos referimos a grupos específicos, estos pueden ser identificados por características o cualidades que comparten algunos individuos de la población. Por ejemplo, puede tratarse del género, la edad, la ciudad donde residen, etc.
Intencionalmente selecciona a ciertos individuos para cumplir con la cuota establecida.

Intencional o de conveniencia

Es un método de muestreo no probabilístico, consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más sencillo examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, etc.

No todas las personas que forman parte del público objetivo del estudio tienen la misma probabilidad de ser elegidas para formar parte de la muestra.
Este tipo de muestreo tiene como características:
a) establecer diferentes etapas de selección de muestra. b) identificar sujetos que
cuenten con el fenómeno en general. Se utiliza en diseños cómo: fenomenología,
etnografía y etnometodologia.

Propositivo

Este tipo de muestreo permite elegir los informantes en
función del tipo.

Para hacer uso de
este muestreo los sujetos deben ser raros de encontrar, se busca para fenómenos
raros que se da en ciertas condiciones, o que se sitúan en ciertas fases, el proceso
de en este muestreo es: a) selección de los informantes según el conocimiento del
tema, b) identificar quienes tienen un conocimiento particular del tema. En una
segunda y tercera fase buscan las características atípicas de los informantes

El tamaño de muestra permite a los investigadores saber cuántos individuos son necesarios estudiar, para poder estimar un parámetro determinado con el grado de confianza deseado, o el número necesario para poder detectar una determinada diferencia entre los grupos de estudio, suponiendo que existiese realmente, expresa la relación entre las variables, cantidad de participantes y poder estadístico. (García-García, José Antonio, Reding-Bernal, Arturo, & López-Alvarenga, Juan Carlos. 2013).

Se denota por: y = f(x)

y = variable dependiente (atributo o característica cuyo cambio es el que interesa medir, también se le denomina resultante o desenlace. En el cálculo del tamaño de la muestra, es el número de participantes que se necesitan).

x = variable independiente (atributo o característica que explica o predice el cambio en la variable dependiente. En el cálculo del tamaño de la muestra, un ejemplo es el poder estadístico que se requiere y que el investigador fija con antelación).

f = función (es una colección de pares de valores ordenados, que pertenecen a diferentes conjuntos. En el cálculo del tamaño de la muestra, los conjuntos se pueden ejemplificar con el poder estadístico y el número muestral resultante).

f (x) = regla de correspondencia (expresa que para cada elemento de un conjunto se relaciona solamente con un elemento de otro conjunto En el cálculo del tamaño de la muestra, para un elemento del poder estadístico se relaciona solamente con un número muestral).

López, Pedro Luis. (2004). POBLACIÓN MUESTRA Y MUESTREO. Punto Cero, 09(08), 69-74. Recuperado en 10 de febrero de 2023, de http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012&lng=es&tlng=es.
Arias-Gómez, J., Villasís-Keever, M. Á., & Miranda Novales, M. G. (2016). El protocolo de investigación III: la población de estudio. Revista Alergia México, 63(2),201-206.[fecha de Consulta 9 de Febrero de 2023]. ISSN: 0002-5151. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=486755023011
UAMEX. M. en E. Neftali Toledo Díaz de León. Población y Muestra. Consultado el 9 de febrero de 2023. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/80531608.pdf
Gómez Degraves Angel. (10 de octubre de 2018). ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE EL MUESTREO ESTADÍSTICO?. Consultado el 9 de febrero de 2023. URL: https://isdfundacion.org/2018/10/10/que-es-y-para-que-sirve-el-muestreo-estadistico/
García-García, José Antonio, Reding-Bernal, Arturo, & López-Alvarenga, Juan Carlos. (2013). Cálculo del tamaño de la muestra en investigación en educación médica. Investigación en educación médica, 2(8), 217-224. Recuperado en 10 de febrero de 2023, de http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-50572013000400007&lng=es&tlng=es.
Guillermo Westreicher, 06 de mayo, 2022
Muestreo por cuotas. Consultado el 9 de febrero de 2023. URL: https://economipedia.com/definiciones/muestreo-por-cuotas.html
Mendieta Izquierdo, G., (2015). Informantes y muestreo en investigación cualitativa. Investigaciones Andina, 17(30),1148-1150.[fecha de Consulta 10 de Febrero de 2023]. ISSN: 0124-8146. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=239035878001