¿que es la muestra según autores?

muestreo por conglomerados

Este método es el más sencillo de todos los métodos de muestreo probabilístico, ya que sólo implica una única selección aleatoria y requiere pocos conocimientos previos sobre la población. Como utiliza la aleatorización, cualquier investigación realizada con esta muestra debería tener una alta validez interna y externa.

EjemploLa Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS) utiliza un muestreo aleatorio simple. Los funcionarios de la Oficina del Censo de los Estados Unidos hacen un seguimiento de una selección aleatoria de habitantes individuales de los Estados Unidos durante un año, formulando preguntas detalladas sobre sus vidas para sacar conclusiones sobre el conjunto de la población de los Estados Unidos.

El muestreo aleatorio simple se utiliza para hacer inferencias estadísticas sobre una población. Ayuda a garantizar una alta validez interna: la aleatorización es el mejor método para reducir el impacto de posibles variables de confusión.

Hay varias formas posibles de decidir el tamaño de la muestra, pero una de las más sencillas consiste en utilizar una fórmula con el intervalo de confianza y el nivel de confianza deseados, el tamaño estimado de la población con la que se trabaja y la desviación estándar de lo que se quiere medir en la población.

definición de la muestra en la investigación

La publicación de estudios cualitativos en el BMJ se redujo significativamente a partir de 2012 y esto parece coincidir con el inicio del BMJ Open al que posiblemente se dirigían los estudios cualitativos.

Se contactó con 33 mujeres para que participaran en el estudio de entrevistas. Veintisiete aceptaron y 21 (de entre 21 y 64 años, con una mediana de 40) fueron entrevistadas antes de que se alcanzara la saturación de los datos (un fallo en la cinta hizo que hubiera 20 entrevistas disponibles para el análisis). (BMJ17).

No se identificaron nuevos temas tras el análisis de aproximadamente dos tercios de las entrevistas; sin embargo, todas las entrevistas fueron codificadas para desarrollar una mejor comprensión de las características de las opiniones y los comportamientos reportados, y también para recoger más ejemplos de observaciones inusuales/desviadas. (BMJ13).

Dos artículos informaron de la predeterminación del tamaño de la muestra con el fin de lograr la saturación de los datos (BMJ08 – véase el extracto de la sección En consonancia con la investigación existente; BMJ15 – véase el extracto de la sección Consideraciones pragmáticas) sin especificar más si se logró. Un artículo afirmaba la saturación teórica (BMJ06) concebida cuando «no surgen más temas recurrentes del análisis», mientras que otro estudio sostenía que, aunque las categorías analíticas estaban muy saturadas, no era posible determinar si se había alcanzado la saturación teórica (BMJ04). Un artículo (BMJ18) citó una referencia para apoyar su posición sobre la saturación.En el BJHP, seis artículos afirmaron que habían alcanzado la saturación de los datos (BJHP21; BJHP32; BJHP39; BJHP48; BJHP49; BJHP52) y un artículo afirmó que, dado el tamaño de su muestra y las directrices para alcanzar la saturación de los datos, preveía que se alcanzaría la saturación (BJHP50).

estadísticas de muestreo

La publicación de estudios cualitativos en el BMJ se redujo significativamente a partir de 2012 y esto parece coincidir con el inicio del BMJ Open al que posiblemente se dirigían los estudios cualitativos.

Se contactó con 33 mujeres para que participaran en el estudio de entrevistas. Veintisiete aceptaron y 21 (de entre 21 y 64 años, con una mediana de 40) fueron entrevistadas antes de que se alcanzara la saturación de datos (un fallo en la cinta significaba que había 20 entrevistas disponibles para el análisis). (BMJ17).

No se identificaron nuevos temas tras el análisis de aproximadamente dos tercios de las entrevistas; sin embargo, se codificaron todas las entrevistas para desarrollar una mejor comprensión de las características de las opiniones y los comportamientos informados, y también para recoger más ejemplos de observaciones inusuales/desviadas. (BMJ13).

Dos artículos informaron de la predeterminación del tamaño de la muestra con el fin de lograr la saturación de los datos (BMJ08 – véase el extracto de la sección En consonancia con la investigación existente; BMJ15 – véase el extracto de la sección Consideraciones pragmáticas) sin especificar más si se logró. Un artículo afirmaba la saturación teórica (BMJ06) concebida cuando «no surgen más temas recurrentes del análisis», mientras que otro estudio sostenía que, aunque las categorías analíticas estaban muy saturadas, no era posible determinar si se había alcanzado la saturación teórica (BMJ04). Un artículo (BMJ18) citó una referencia para apoyar su posición sobre la saturación.En el BJHP, seis artículos afirmaron que habían alcanzado la saturación de los datos (BJHP21; BJHP32; BJHP39; BJHP48; BJHP49; BJHP52) y un artículo afirmó que, dado el tamaño de su muestra y las directrices para alcanzar la saturación de los datos, preveía que se alcanzaría la saturación (BJHP50).

muestreo de bola de nieve

Una muestra se refiere a una versión más pequeña y manejable de un grupo mayor. Es un subconjunto que contiene las características de una población mayor. Las muestras se utilizan en las pruebas estadísticas cuando el tamaño de la población es demasiado grande para que la prueba incluya a todos los miembros u observaciones posibles. Una muestra debe representar a la población en su conjunto y no reflejar ningún sesgo hacia un atributo específico.

El uso de poblaciones enteras para la investigación conlleva desafíos. Los investigadores pueden tener problemas para acceder a poblaciones enteras. Además, debido a la naturaleza de algunos estudios, los investigadores pueden tener dificultades para obtener los resultados que necesitan en el momento oportuno. Por eso se utilizan muestras de personas. El uso de un número más reducido de personas que representen a toda la población puede seguir produciendo resultados válidos al tiempo que se reducen el tiempo y los recursos.

Las muestras utilizadas por los investigadores deben parecerse a la población más amplia para poder hacer inferencias o predicciones precisas. Todos los participantes de la muestra deben compartir las mismas características y cualidades. Por lo tanto, si el estudio es sobre estudiantes universitarios de primer año, la muestra debe ser un pequeño porcentaje de varones que se ajusten a esta descripción. Del mismo modo, si un grupo de investigación realiza un estudio sobre los patrones de sueño de las mujeres solteras de más de 50 años, la muestra debe incluir sólo a mujeres de este grupo demográfico.

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