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Summary

En este video, se explica la diferencia entre población y muestra en investigaciones, destacando la importancia de que la muestra sea representativa. Se abordan dos tipos de muestreo: probabilístico, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y no probabilístico, que depende del criterio del investigador. Además, se profundiza en el muestreo aleatorio simple, su aplicación y cómo calcular la muestra según la población. Se responde a la duda común sobre si es necesario realizar un muestreo cuando la población es pequeña y se aclara que no siempre es necesario. El video también recomienda consultar libros y cursos para profundizar en la metodología de investigación.

Takeaways

• 😀 La **población** es el conjunto total de elementos a los cuales se dirige una investigación, también llamada universo.
• 😀 La **muestra** es una parte representativa de la población, de donde se obtiene la información para el estudio.
• 😀 Una muestra debe ser **representativa**, lo que significa que debe reflejar las características de la población de manera precisa.
• 😀 Existen dos tipos de muestreo: **probabilístico** (todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos) y **no probabilístico** (se seleccionan elementos según el criterio del investigador).
• 😀 El muestreo **probabilístico** es esencial para investigaciones descriptivas, correlacionales o causales, y se aplica una fórmula estadística para su cálculo.
• 😀 El **muestreo aleatorio simple** es el más común dentro del muestreo probabilístico y se utiliza cuando la población es finita (menos de 100,000 elementos).
• 😀 Para obtener una muestra representativa, el **nivel de error** no debe exceder el **5%**. Usar márgenes más altos como 7% o 10% hace que la muestra no sea válida.
• 😀 Si la población es pequeña, como en el caso de 90 trabajadores, **no siempre es necesario aplicar un muestreo**, ya que se puede encuestar a todos los individuos.
• 😀 Si la población es pequeña y se calcula la muestra, la diferencia entre la población y la muestra puede ser mínima, por lo que se puede trabajar con la población completa.
• 😀 Afirmar que la población es igual a la muestra es incorrecto, es como decir que una tajada de pizza es igual a toda la pizza.
• 😀 Es importante sustentar adecuadamente la población y muestra cuando elaboras tu investigación, especialmente si debes defenderla ante un jurado.

Q & A

¿Qué es una población en investigación?

La población, también llamada universo, es el conjunto de todos los elementos a los cuales se dirige la investigación.

¿Qué es una muestra y por qué debe ser representativa?

La muestra es la parte de la población que se selecciona para obtener información del estudio. Debe ser representativa para que los resultados reflejen con precisión las características del universo, normalmente con un nivel de error máximo del 5%.

¿Qué diferencia existe entre muestreo probabilístico y no probabilístico?

El muestreo probabilístico asigna la misma probabilidad de ser elegido a todos los elementos y requiere fórmula, mientras que el no probabilístico depende del criterio del investigador y no aplica fórmula.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple y cuándo se aplica?

Es un tipo de muestreo probabilístico donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Se aplica cuando la población es finita, es decir, inferior a 100,000 individuos.

¿Cómo se determina el tamaño de la muestra en el muestreo aleatorio simple?

Se aplica una fórmula específica que calcula cuántos individuos de la población deben formar parte de la muestra para mantener representatividad, considerando el nivel de error permitido.

¿Qué sucede si la población es pequeña, por ejemplo 90 personas?

Si se puede encuestar a toda la población, no es necesario realizar un muestreo, ya que trabajar directamente con los 90 individuos es suficiente y más lógico.

¿Es correcto afirmar que la población es igual a la muestra?

No, es incorrecto. La población y la muestra nunca pueden ser iguales; la muestra es solo un extracto de la población.

¿Qué nivel de error define que una muestra sea representativa?

Una muestra se considera representativa cuando el nivel de error es hasta un 5%. Niveles superiores, como 7% o 10%, harían que la muestra no refleje fielmente la población.

¿Qué consejo se da para la elaboración de población y muestra frente a un jurado?

Se recomienda justificar y documentar correctamente la selección de población y muestra, para tener un mayor sustento ante el jurado en un trabajo de investigación.

¿Por qué algunos investigadores aplican fórmulas para muestras menores de 100 personas y cuál es el error en hacerlo?

Algunos aplican fórmulas para intentar reducir el tamaño de la muestra, pero si la población es pequeña y se puede encuestar completamente, esto es innecesario y puede generar confusión, ya que la diferencia entre población y muestra sería mínima.

¿Qué recurso se recomienda para profundizar en los tipos de muestreo?

Se recomienda el libro 'Metodología de la Investigación' de Hernández y Mendoza, que explica detalladamente los tipos de muestreo y sus aplicaciones.