Muestra y Tipos de Muestreo.

La muestra es un conjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible. Por lo tanto una muestra representativa, es aquella que por su tamaño y características similares a las del conjunto, permite hacer inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un margen de error conocido.

Para seleccionar la muestra se utiliza una técnica o procesamiento denominado muestreo. Existen dos tipos:

 1.- Muestreo probabilístico o aleatorio: es un proceso en el cual se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrarse a la muestra. Este muestreo se clasifica en:

  1.1.- Muestreo al azar o simple: en un procedimiento en el cual todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Ejemplo: en un aula de clases donde el profesor le asigne un numero a cada alumno y los introduzca en una caja, para después seleccionar uno al azar.

  1.2.- Muestreo al azar sistemático: se basa en la selección de un elemento en función de una constante "K". De esta manera se escoge un elemento cada "K" veces.

  1.3.- Muestreo estratificado: consiste en dividir la población en subconjuntos cuyos elementos posean características comunes, es decir, estratos homogeneos en su interior. Posteriormente se hace la escogencia al azar de cada estrato. Ejemplo: En una institución de educación superior, se divide la población por carreras y especialidades, las cuales formaran estratos. Después se efectuara la selección aleatoria de cada una de ellas.

  1.4.- Mustreo por conglomerados:  es una parte de la división del universo en unidades menores denominadas conglomerados. Mas tarde se denominaran los que serán objetos de investigación o donde se realizara la selección. Ejemplo: Un municipio se divide en urbanizaciones. Mas tarde aquellas de donde se extraerán al azar los elementos de la muestra. Pero no necesariamente se recogerán elementos de todos los conglomerados.

 2.- Muestreo no probabilístico: es un procedimiento de selección en el cual se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población de integrar la muestra. Se clasifica en:

  2.1.- Muestreo casual o accidental: es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente sin un juicio o criterio establecido. Ejemplo: un encuestador se ubica en un sector y aborda a todos los transeúntes que pasan por el lugar. Lógicamente las personas que no circulen esa zona no integrarán la muestra

  2.2.- Muestreo intencional u opinático: en este caso los elementos son escogidos con bases en juicios o criterios preestablecidos por el investigador. Ejemplo: para un estudio sobre calidad de educación, previamente, se establecen como criterios de selección de la muestra los siguientes: mínimo de 20 años de experiencia en el campo educativo, poseer postgrado, haber ocupado un cargo directivo. Obviamente la muestra la integraran solo aquellos que cumplan los requisitos anteriores.

  2.3.- Muestreo por cuotas: se basa en la elección de los elementos en función de ciertas características de la población, de modo tal que se conformen grupos o cuotas correspondientes con cada característica, procurando respetar las proporciones en que se encuentra la población.
Ejemplo: Se establecen como características importantes para un sondeo de opinión, el sexo y la edad de la población. Luego se procederá a seleccionar cuotas de hombres, mujeres, jóvenes y adultos. 

Población

La población, o población objetivo, es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación.

Población finita: agrupación en la que se conocen la cantidad de unidades que la integran, además de existir un registro documental de estas. Ejemplo: pacientes hospitalizados en una clínica; sujetos de prueba en un laboratorio; huéspedes de un hotel, etc. Desde el punto de vista estadístico podemos decir que la población finita debe ser inferior a cien mil unidades.

Población infinita: es aquella en la que se desconoce el numero total de individuos o elementos que la conforman, por lo cual no existe un registro documental debido a que su elaboración seria imposible.
Ejemplo: trabajadores informales en un país.
En estadística una población infinita tiene que contener mas de cien mil unidades.

Población accesible: o población muestreada, es lo porción finita de la población objetivo a la que se tiene acceso realmente y de la cual se extrae una muestra representativa. Esta depende del tiempo y recursos del investigador.

Recomendaciones respecto a la delimitación de la población.

- La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y precisión en el problema de investigación y en el objetivo general del estudio.

- Los tesistas e investigadores en formulación que no cuentes con recursos de financiamiento, deben estudiar poblaciones finitas accesibles.

- Si la población, por el numero de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no sera necesario extraer una muestra. Por lo tanto se podrá investigar u obtener datos de la población objetivo, sin que se trate estrictamente de un censo. Esta situación debe explicarse en el marco metodológico.

Tipos de instrumentos de recolección de datos

Variables

Primero que todo antes de adentrarnos en el tema, definiremos ¿Que es una variable?

Variable, para Roberto Sampieri, es una propiedad que puede variar y cuya variacion es susceptible de medir u observarse, existen en la practica muchos tipos de variables como por Ejemplo: La religion, la agresividad verbal, el aprendizaje de conceptos, la motivacion intrinseca al trabajo entre muchos otras.

Los tipos de variables son los siguientes: 

Variable Dependiente: Dicha variable no puede manipularse, sino que se mide para ver el efecto que puede tener la manipulación de la variable independiente en ella, es pocas palabras, una variable independiente manipula los resultados que saldran en una variable dependiente.

Ejemplo: Se estudia los diferentes cambios en una planta desde el momento de su plantacion, en este desarrollo se pueden considerar como variables dependientes el peso, el tamaño, el color de la planta en si y su margen de vida.

Variable Independiente: Esta variable no necesita de un evento externo para ser manipulada, ya que esta variable, como se menciono anteriormente es la que influye en otras variables, en este caso, en variables dependientes.

Ejemplo: Siguiendo el ejemplo anterior, se podria tomar como variable independiente para la planta como la temperatura, en otro caso tambien podria considerarse como la cantidad de fertilizante que puede agregarse a la planta para que se pueda ver como afecta a su peso, altura entre otros.

Variable Intervinientes: Son aquel tipo de variable que se inmiscuye, se mezcla o e interviene de manera directa o indirecta en otro tipo de variable en la hipotesis de una manera drastica o de poco impacto, tambien pueden considerarse como variables independientes