Ejemplos de muestreo

Muestreo aleatorio estratificado


Supongamos que realizamos un estudio sobre la población de estudiantes de una Universidad, en el que a través de una muestra de 10 de ellos queremos obtener información sobre el uso de barras de labios.

• Estudiantes masculinos (60% del total);

• Estudiantes femeninos (40% restante).

• 1 varón.

• 9 hembras.

En primera aproximación lo que procede es hacer un muestreo aleatorio simple, pero en su lugar podemos reflexionar sobre el hecho de que el comportamiento de la población con respecto a este carácter no es homogéneo, y atendiendo a él, podemos dividir a la población en dos estratos:

de modo que se repartan proporcionalmente ambos grupos el número total de muestras, en función de sus respectivos tamaños (6 varones y 4 mujeres). Esto es lo que se denomina asignación proporcional.

Si observamos con más atención, nos encontramos (salvo sorpresas de probabilidad reducida) que el comportamiento de los varones con respecto al carácter que se estudia es muy homogéneo y diferenciado del grupo de las mujeres.

Por otra parte, con toda seguridad la precisión sobre el carácter que estudiamos, será muy alta en el grupo de los varones aunque en la muestra haya muy pocos (pequeña varianza), mientras que en el grupo de las mujeres habrá mayor dispersión. Cuando las varianzas poblacionales son pequenãs, con pocos elementos de una muestra se obtiene una información más precisa del total de la población que cuando la varianza es grande. Por tanto, si nuestros medios sólo nos permiten tomar una muestra de 10 alumnos, será más conveniente dividir la muestra en dos estratos, y tomar mediante muestreo aleatorio simple cierto número de individuos de cada estrato, de modo que se elegirán más individuos en los grupos de mayor variabilidad. Así probablemente obtendríamos mejores resultados estudiando una muestra de

Muestreo aleatorio conglomerado 

Se planea hacer una encuesta entre universitarios de primer curso de un pais. Se quieren entrevistar 5.000 universitarios. Ante la imposibilidad de acceder (de acuerdo con los costos) a un muestreo estratificado, se piensa en una muestra de 200 conglomerados de 25 alumnos, identificando el conglomerado con un grupo de primer curso.

Experimentos de Hawthorne por Elton Mayo.

      Para los años 30, el factor humano empieza a ser reconocido como factor influyente y necesario en la empresa, algo que la Administración Clásica no tenía en cuenta. Es cuando empiezan a surgir una serie de teorías que no sustituyen a las anteriores pero si las complementan y mejoran.

      

     Es en la fábrica de Hawthorne Works donde se comenzarían a hacer estudios para comprender mejor la productividad y la satisfacción del trabajo. Así se iniciaron una serie de experimentos y estudios prolongados hasta 1932. Donde se obtuvieron conclusiones que llevaron a un nuevo énfasis sobre el sector humano en el funcionamiento de las organizaciones y el logro de sus metas.

A continuación se anexa material audiovisual concreto acerca del presente experimento:

De igual forma se anexa una fuente donde se explica con mas detalle el experimento:

http://www.ugr.es/~aula_psi/EXPERIMENTOS_DE_HAWTHORNE.htm

Material audiovisual acerca del muestreo.

A continuación se anexa dos vídeos explicativos, en donde se puede conseguir información acerca de:

* Explicación de criterios de selección.

* Que es la población.

*Que es una muestra y cuales son sus tipos.

*Tamaño Muestral.

*Grupo de Estudio.

*Los tipos de Muestreo, así como ejemplos de cada uno (excepto de los no probabilisticos).

* Explicación de ejemplos de casos donde se aplican tipos de muestreo.

En el segundo vídeo se puede conseguir información muy completa y explicada acerca de los tipos de muestreo con ejemplos.

El muestreo no probabilístico y sus tipos.

Definición:

      Es una técnica de muestreo en donde los elementos son elegidos a juicio del investigador. No se conoce probabilidad con la que se puede seleccionar a cada individuo.

      En ocasiones en los estudios exploratorios,  el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aún sabiendo que no sirven para hacer generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados encontramos: 

1 - Muestreo por cuotas:

     Se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se eligen por métodos no probabilísticos. 

2 - Muestro intencional o de conveniencia:
     

     Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. 

           También puede ser que el investigador seleccione directa o intencionalmente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento es utilizar como muestra a los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con frecuencia a sus propios alumnos).

 3 - Muestreo de " bola de nieve":

         Consiste en localizar algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Se realiza sobre poblaciones donde no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos.

4 - Muestreo discrecional:
     
     Este es a criterio del investigador, los elementos son elegidos sobre lo que éñ cree que pueden aportar al estudio. 

5 -  Muestreo casual o accidental:

     Los individuos son elegidos de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la poblacion que accidentalmente se encuentren a su disposición.

Para ampliar más la información puede consultar el siguiente vídeo: 

Fuentes:

Muestreo (s.f.). (Recuperado el 10 de diciembre del 2017 de http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf)

Muestreo no probabilístico (s.f.). (Recuperado el 10 de diciembre del 2017 de http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-no-probabilistico/)

Marco Teórico (Vídeo)

Aquí les presento un vídeo del doctor Roberto Hernandez Sampieri, hablando un poco del marco teorico

¿Que es la justificación?

¿Que es hipótesis?

Ante la presencia de cualquier problema o incógnita, toda persona está en capacidad de suponer, sospechar, y de buscar probables explicaciones. Tales conjeturas se denominan hipótesis.

Hipótesis es una suposición que expresa la posible relación entre dos o más variables, la cual se formula para responder tentativamente a un problema o pregunta de investigación.

Dicha relación puede manifestarse de las siguientes formas:

1- Cuando se trata de establecer la posible causa o el porqué de un hecho. Ejemplo: "el accidente fue causado por exceso de velocidad”

2- Se pretende determinar posibles efectos o consecuencias. Ejemplo: "el control de cambio de divisas producirá mayor inflación"

3- Cuando se aspira establecer la probable asociación entre dos variables (relación no causal).Ejemplo: "los turistas extranjeros prefieren la comida típica de la región”.

En este caso se pretende relacionar la variable origen del turista (nacional o extranjero) con la variable tipo de comida preferida.

FUENTE: texto "el proyecto de investigación introducción a la metodología científica”. Fidias G.Arias.

Ejemplos de algunos diseños de investigación de campo no experimentales.

Diseño de investigación transversal:

Este diseño recolecta datos en un solo momento, en un tiempo único (como se cita en Sampieri, 2014). Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado

Ejemplos:

1 - Medir las percepciones y actitudes de mujeres jóvenes (18-25 años) que fueron abusadas sexualmente en el último mes en una urbe latinoamericana.

2 - Evaluar el estado de los edificios de un barrio o una colonia, después de un terremoto.

3 - Analizar el efecto que sobre la estabilidad emocional de un grupo de personas provocó en lo inmediato un acto terrorista.

Hay que tener en cuenta que los diseños transversales se pueden dividir en Exploratorios, Descriptivos y Correlacionales - causales.

Diseño transversal exploratorio:

Consiste en comenzar a conocer una variable o un conjunto de variables, una comunidad, un contexto, un evento, una situación. Es decir, una exploración inicial en un momento específico.

Ejemplo:

Unas investigadoras pretenden obtener un panorama sobre el grado en que las empresas de una ciudad contratan a personas con capacidades distintas (impedimentos físicos, deficiencias motrices, visuales, mentales) entonces:

*Buscan en los archivos municipales y encuentran muy poca información.

*Acuden a instituciones empresariales de la zona y no descubren datos útiles.

*Inician un sondeo en las organizaciones productivas de la localidad, donde hacen diversas preguntas necesarias a los gerentes de personal, recursos humanos o equivalentes.

*Al explorar la situación, logran formar una idea del problema que les interesa y sus resultados son exclusivamente válidos para el tiempo y lugar en que efectuaron su estudio.

Gracias a esto se podría planear una investigación más a fondo como la descriptiva gracias a esta primera aproximación. 

Diseño transversal descriptivo:

Tienen como objetivo indagar la incidencia de las modalidades o niveles de una o más variables en una población. Estos estudios son puramente descriptivos y cuando establecen hipótesis, éstas son descriptivas).

Ejemplos:

* Ubicar a un grupo de personas en las variables género, edad, estado civil y nivel educativo:

 *Un análisis sobre la tendencia ideológica de los 15 diarios de mayor tirada en América Latina. Aquí el objetivo es únicamente describir, en un momento dado, cuál es la tendencia ideológica (de izquierda o derecha) de dichos periódicos. No se tiene como objetivo ver por qué manifiestan una u otra ideología, solo describirlas. 

*Una investigación para evaluar los niveles de satisfacción de los clientes de un hotel respecto al servicio que reciben (no busca evaluar si las mujeres están más satisfechas que los hombres, ni asociar el nivel de satisfacción con la edad o los ingresos de los clientes).

Diseño transversal correlacional - causal:

Este diseño describe relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. 

Los diseños correlacionales- causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de casualidad o pretender analizar relaciones causales.

Ejemplos:

* Una investigación que pretendiera indagar la relacion entre la atracción y la confianza durante el noviazgo en parejas de jóvenes, observando cuán vinculadas están ambas variables (limitado a ser correlacional).

* Un estudio sobre la relación entre urbanización y alfabetismo en una nación latinoamericana, para ver qué variables macrosociales median en tal relación (causal).

* Un estudio que pretendiera analizar quiénes compran más en las tiendas de una cadena departamental, los hombres o las mujeres, y de qué edades y perfiles socioeconómicos (correlacional: asocial nivel de compra con género, edad y nivel socioeconómico).

Diseño de Panel:

Estos diseños recolectan datos en diferentes momentos o periodos para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias, los mismos casos o participantes son medidos u observados en todos los tiempos o momentos.

Ejemplos:

* Una investigación que observara anualmente los cambios en las actitudes de un grupo de ejecutivos en relación con un programa para elevar la productividad durante 5 años.

* Observar mensualmente durante 2 años a un grupo que acude a psicoterapia para analizar si se incrementan sus expresiones verbales de exploración y discusión de planes futuros, y si disminuyen las de hechos pasados. (en cada observación, los pacientes serían las mismas personas). 

*Analizar la evolución de pacientes de un determinado tipo de cáncer (de mama por ejemplo), en la que se evalúe al grupo durante cuatro etapas: la primera, un mes después de iniciar el tratamiento médico; la segunda, tres meses más tarde; la tercera, seis meses después del tratamiento, y la cuarta, al cabo de un año. Siempre se incluirán a las mismas pacientes con nombre y apellido, descartando a quienes fallecen

Diseño del estudio de caso:

     Estos estudios son considerados por algunos autores como una clase de diseños, a la par de los experimentales, no experimentales y cualitativos (Creswell, 2013a; Hancock y Algozzine, 2011; Mertens, 2010; Aaltio y Heilmann, 2009 y Williams, Grinnell y Unrau, 2005), mientras que otros los ubican como una clase de diseño experimental (Leon y Montero, 2003) o un diseño etnográfico (Creswell, 2013b). También ha sido concebidos como un asunto de muestreo o un método (Runeson, Host, Rainer y Regnell, 2012).

     Los estudios de caso son todo lo anterior  (Yin, 2013; Blatter, 2008; Hammersley, 2003) Poseen sus propios procedimientos y clases de diseños. Se pueden definir como "estudios que al utilizar los procesos de investigación cuantitativa, cualitativa o mixta analizan profundamente una unidad holística para responder al planteamiento del problema, probar hipótesis y desarrollar alguna teoría (Hernandez-Sampiera y Mendoza, 2008).

      En ocasiones, los estudios de caso utilizan la experimentación, es decir, se constituyen en estudios preexperimentales. Otras veces se fundamentan en un diseño no experimental (transversal o longitudinal) y en ciertas situaciones se convierten en estudios cualitativos, al emplear métodos cualitativos, también pueden valerse de las diferentes herramientas de la investigación mixta.

Ejemplos con respecto a las preguntas de investigación:

*¿Que funciones sociales o religiosas cumplía la construcción primitiva de Stonenhenge en Sollysbury, Inglaterra? (Unidad o caso: un objeto de construcción).

*Por qué se divorciaron lupita y Adrián? (unidad: pareja)

*¿Cuáles fueron las causas que provocaron al desplome de un avión determinado? (Unidad: desastre aéreo)

*¿Que daños a la infraestructura de cierta comunidad causó el gran Tsunami de 2004? (Unidad: evento o catástrofe)

*¿Como puede caracterizarse el clima organizacional de la empresa Lucymex? (Unidad: organización)

Fuentes:

Hernández. R. (2014). Metodología de la Investigación. (Sexta edición). México D.F., México: Editorial McGRAW-HILL.

Ejemplos de muestreo probabílistico y no probalístico

• Muestreo Probabilístico

Ejemplo de tipo de muestreo aleatorio sistemático

Supongamos que tenemos un marco muestra de 5.000 individuos y deseamos obtener una muestra de 100 de ellos. Dividimos en primer lugar el marco muestra en 100 fragmentos de 50 individuos. A continuación seleccionamos un número aleatorio entre 1 y 50, para extraer el primer individuo al azar del primer fragmento: por ejemplo el 24. A partir de este individuo, queda definida la muestra extrayendo los individuos de la lista con intervalos de 50 unidades, tal y como sigue  24, 74, 124, 174, 224, 274 y así hasta llegar  a  4.974

• Muestreo No Probabilístico

Ejemplo de tipo de muestreo por conveniencia

Supongamos que queremos conocer la opinión de los estudiantes universitarios chilenos acerca de la política. Una muestra probabilistico requeriría acceder a un censo del total de estudiantes de todas las universidades chilenas con el fin de seleccionar al azar un grupo de individuos y encuestarlos. Una muestra por conveniencia podría consistir en dirigir a 3 universidades cercanas, simplemente porque están en la población en la que reside el encuestador, y encuestar a unos cuantos individuos que acepten participar al salir de las aulas por la mañana.

            

Referencias:

https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-sistematico

https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-por-conveniencia

Las Escalas de Actitudes: conceptos y tipos.

Definición de Actitud:

     Es el grado de inclinación hacia un objeto social determinado, dado por los sentimientos, pensamientos y comportamientos hacia el mismo (como se cita en Mejias, 2011), también se define como la predisposición positiva o negativa hacia algún objeto o alguien. 

     
     Es una predisposición aprendida para resolver coherentemente de un manera  favorable o desfavorable ante un objeto, ser vivo actividad, concepto, persona o símbolo (como se cita en Hernandez, 2014).

        Las actitudes están relacionadas con el comportamiento que mantenemos en torno a los objetos que hacen referencia. Por ejemplo: Si mi actitud es positiva hacia un partido político, probablemente votaría por el en las próximas elecciones, por el contrario, si mi actitud hacía el aborto fuese negativa, no participaría en uno. También cabe señalar que la actitud es solo un indicador de conducta, pero no se refiere a la conducta como tal, es decir, debe entenderse como síntomas y no como hechos. Por ejemplo, llevándolo al caso Venezolano: Si la actitud de un grupo de personas hacia el actual Gobierno es negativo, no quiere decir necesariamente que las personas vayan a tomar acciones para manifestar su rechazo.

       Las actitudes no se pueden detectar con observación directa, si no que han de ser inferidas por expresiones o conductas, esto se mide por medio de escalas en las que, partiendo de una serie de afirmaciones, proposiciones o juicios, sobre los que los individuos manifiestan su opinión, se infieren actitudes.

Definición de Escala:

  "Son instrumentos para medir propiedades de individuos o grupos; permite la asignación de números a las unidades medidas" (como se cita en Mejias, 2011).

     Dicho de otra manera más general: es una serie de valores o grados o cosas distintas, pero que son de la misma especie.

Unión de ambos conceptos: Escala de Actitud:

      "Las escalas de actitud son técnicas de medida de la cantidad de una propiedad, llamada actitud hacia algo, poseída por un conjunto de personas". (Como se cita en Mejias, 2011).

¿Para qué se utilizan las escalas?

1- Como instrumento de medición de las características de una variable: Las escalas permiten que los valores de la variable (en esta caso actitudes) puedan ser representados por un puntaje.

2- Como definición operacional de un concepto abstracto.

3- Como un instrumento de medición de asuntos complejos o sensibles.

Principales escalas para medir actitudes:

1 - La escala de Thurstone:

     Fue creada en el año 1928 por el psicólogo norteamericano Louis Thurstone, es una escala de intervalos iguales y se construye de la siguiente manera:

1. Se formula una gran cantidad de items simples y directos que deben cubrir todo el concepto. Deben haber items muy favorables hasta items muy desfavorables.

2. Un gran conjunto de expertos separa los items según cuan favorables o desfavorables son. Esto lo hacen a través de 11 categorías, muy desfavorable (1), muy favorable (11), cada experto ubica cada ítem en una categoría.

3. Se calcula el promedio y la desviación standard de los puntajes obtenidos por los jueces a cada ítem.

4. El promedio de puntajes asignados por los expertos a un item es el puntaje de ítem. Se deben elegir 20 o 30, los puntajes deben cubrir la escala de manera pareja, dejando hasta donde sea posible distancias similares entre ellos.


2 - Escala de Guttman:

     Es una escala que ordena todas las respuestas en base a una sola característica o atributo, presentándose los estímulos de sencillos a mas complejos.

     
3 - Escala de diferencial semántico de Osgood:

     Fue planteado por Osgood, Suci y Tannenbaum (1957). Consiste en calificar al objeto de actitud a partir de un conjunto de adjetivos bipolares, entre cada par de estos, se presentan varias opciones y la persona selecciona aquella que en mayor medida refleje su actitud.

4 - Escala de Likert:

     Fue desarrollado por Renis Likert en 1932, este método es bastante utilizado. Consiste en un conjunto de items presentados en forma de afirmaciones o juicios, ante los cuales se pide la reacción de los participantes. Es decir, se presenta cada afirmación y se solicita al sujeto que manifieste su reacción eligiendo uno de los cinco puntos o categorías de la escala. A cada punto se le asigna un valor numérico. De esta manera el participante obtiene una puntuación respecto de la afirmación, y al final una puntuación total donde se suman todas las puntuaciones con respecto a todas las afirmaciones.

      Las afirmaciones se encargar de calificar al objeto de actitud que se está midiendo, este objeto de actitud puede ser un objeto físico, un individuo, un concepto o símbolo, una marca, una actividad, una profesión, un edificio, entre muchas otras cosas.

Fuentes:

Mejías, N. (2011, 11 de Julio). Escalas de actitudes en investigación. (Recuperado el 10 de diciembre de 2017, de http://odiseo.com.mx/libros-resenas/2011/07/escalas-actitudes-en-investigacion)

Definición.de. (s.f.) Definición de escala (Recuperado el 10 de diciembre del 2017 de https://definicion.de/escala/)

www.definiciónabc.com (s.f.). Definición de Escala. (Recuperado el 10 de diciembre del 2017 de https://www.definicionabc.com/ciencia/escala.php)

Hernández. R. (2014). Metodología de la Investigación. (Sexta edición). México D.F., México: Editorial McGRAW-HILL.

Tipos de Muestreos Probabilísticos

Muestreo Probabilístico 

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.

Los diferentes tipos de muestreo probabilístico son:

• Muestreo Aleatorio Simple: Es la técnica básica de muestreo donde seleccionamos un grupo de sujetos (la muestra) para el estudio de un grupo más grande (la población). 

Ejemplo: Para elegir una muestra aleatoria simple de la población finita de gerentes, primero se le asigna un número a cada sujeto, del 1 al 2500. A continuación revisar la siguiente tabla de números aleatorios.

Elegir los primeros 4 números y a la izquierda los siguientes 4. Los primeros siete números aleatorios de 4 dígitos son: 6327 1599 8671 7445 1102 1514 1807. Los números de la tabla son aleatorios, todos igualmente posibles. 

Pasos para seleccionar una muestra aleatoria simple:

1. Define la población objetivo. Quizá quieras leer: ¿Cómo encontrar a tu mercado objetivo?
2. Identifica un marco de muestreo actual de la población objetivo o desarrolla uno nuevo.
3. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación, y haz los ajustes que consideres necesarios.
4. Asigna un número único a cada elemento de la trama.
5. Determina el tamaño de la muestra.
6. Selecciona al azar el número específico de elementos de la población.

Ventajas y desventajas del muestro simple: 

-Entre sus puntos fuertes están que tiende a producir muestras representativas y permite el uso de la estadística inferencial en el análisis de datos recogidos.

-Cada selección es independiente de otras selecciones; Todas las combinaciones posibles de unidades de muestreo tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas. En el muestreo sistemático, las posibilidades de ser seleccionado no son independientes entre sí.

-Se requiere un marco de muestreo de elementos de la población objetivo. Un marco de muestreo apropiado puede que no exista para la población que se dirige, y puede que no sea factible o práctico construir uno. En este caso el muestreo por conglomerados no requiere de una toma de muestra de los elementos de la población objetivo.

-El muestreo aleatorio simple puede no producir un número suficiente de elementos de pequeños subgrupos. Esto no haría de un muestreo aleatorio simple un buen opción para los estudios que requieren un análisis comparativo de las categorías pequeñas de una población con categorías mucho más amplias de la población.

• Muestreo Aleatorio Estratificado: Es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato). Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra.

Pasos de selección para un muestreo estratificado: 

1. Define la población objetivo.
2. Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse.
3. Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo.
4. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario.
5.  Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato.
6. Asigna un número único a cada elemento.
7. Determina el tamaño de la muestra para cada estrato.
8. Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. 

Ventajas y desventajas del muestro estratificado: 

-Tiene una mayor capacidad de hacer inferencia dentro de un estrato y  comparaciones entre los estratos.

-Obtiene una muestra más representativa porque se asegura de que los elementos de cada estrato son representado en la muestra.

-Requiere información sobre la proporción de la población total que pertenece a cada estrato.

-La información sobre las variables de estratificación es requerida para cada elemento de la población. Si dicha información no está disponible, puede ser costosa su compilación.

• Muestreo Aleatorio Sistemático: Es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

Ejemplo: Un investigador tiene una población total de 100 individuos y necesita 12 sujetos. Primero elige su número de partida, que es 5. Luego, el investigador elige su intervalo, que es 8. Los miembros de su muestra serán los individuos 5, 13, 21, 29, 37, 45, 53, 61, 69, 77, 85, 93.

A nivel técnico, el muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria. Sólo la selección del primer elemento de muestreo sistemático es una selección de probabilidad. Una vez que el primer elemento es seleccionado, algunos de los elementos tendrán una probabilidad cero de selección. Además, cierta combinación de elementos, como los elementos que son adyacentes entre sí en el marco de muestreo, pueden no ser seleccionados. Muestreos sistemáticos repetidos pueden utilizarse para abordar este problema.

Ventajas y desventajas del muestreo sistemático:

-Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

-El muestreo sistemático elimina la posibilidad de autocorrelación.

-Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

-Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

• Muestreo Aleatorio por Conglomerados: Es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones. Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.  

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados: 

1. Definir la población objetivo.
2. Determinar el tamaño de la muestra deseada.
3. Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.
4. Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario.
5. Determinar el número de grupos que se seleccione.
6. Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados: 

-Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere menos tiempo, dinero y mano de obra.

-No requiere de un marco de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

-El muestreo por conglomerados hace aún más complejo el análisis de datos e interpretación de los resultados.

-Produce errores de muestreo más grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

Referencias: 
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

Proceso del conocimiento

Sujeto cognoscente y objeto del conocimiento.

Desde el punto de vista metafísico, recibe el nombre de sujeto cognoscente el agente de conocimiento intelectual. Un sujeto cognoscente es aquel que tiene la capacidad intelectual de poder interpretar una realidad determinada, mientras que el objeto del conocimiento, es que el sujeto aprenda las características del conocimiento.

La relación sujeto-objeto es una relación de conocimiento. No hay sujeto sin objeto, ni objeto sin sujeto, aunque los objetos existen independientemente de los sujetos. El conocimiento es producto de una relación entre dos elementos: el sujeto cognoscente (que es capaz de conocer) y el objeto de conocimiento (que puede conocerse).

Según Hessen: “En el conocimiento se encuentran frente a frente, la conciencia y el objeto, el sujeto y el objeto. El conocimiento se manifiesta como una relación entre estos dos elementos que permanecen en ella y están eternamente separados uno del otro”.

Por otra parte,  Kozman R.B. (Lebrun, 2005) señala que "el aprendizaje puede ser visto como un proceso activo y constructivo a través del cual la persona que aprende manipula estratégicamente los recursos cognitivos disponibles, de manera de crear nuevos conocimientos extrayendo la información del entorno e integrándola a la estructura de información ya presente en su memoria".

Ejemplo

Un médico en busca de la cura de una enfermedad. El sujeto cognoscente es el médico y el objeto de conocimiento es la enfermedad; el sujeto aprender al objeto del conocimiento, donde se encontrara interrogantes en busca de una explicación y solución. 

Referencias:

-Hessen Johan (1940). "Teoría del conocimiento". Ediciones Era-Luz .Buenos Aires, Argentina

-https://www.definicionabc.com/comunicacion/sujeto-cognoscente.php

-http://www.papelesparaelprogreso.com/numero39/3906.html

Diseños de Investigación

El diseño de investigación se realiza con el fin de recolectar la información necesaria para responder a las preguntas de investigación (bien sea cualitativa o cuantitativa), el investigador debe seleccionar un diseño de investigación. Esto se refiere a la manera práctica y precisa que el investigador adopta para cumplir con los objetivos de su estudio, ya que el diseño de investigación indica los pasos a seguir para alcanzar dichos objetivos. Es necesario que antes de la selección previa del diseño de investigación se tengan claros los objetivos de la investigación.

Las maneras de cómo conseguir respuesta a las interrogantes o hipótesis planteadas dependen de la investigación. Por esto, existen diferentes tipos de diseños de investigación, de los cuales debe elegirse uno o varios para llevar a cabo una investigación.

Tipos de diseño de investigación:

• Diseño Documental: 

Es una variable de la investigación científica, cuyo objetivo fundamental es el análisis de diferentes fenómenos (de orden histórico, psicológico, etc.) de la realidad a través de la indagación exhaustiva, sistemática y rigurosa, utilizando técnica muy precisas; de la documentación existente que directa o indirectamente, aporte la información referente al fenómeno que estudiaremos. 

Ejemplo: sobre el problema de género, se podría estudiar la legislación sanitaria, la prensa, las asociaciones de mujeres, entre otros; también para descubrir categorías sociales, significados culturales, comparar puntos de vista, etc.

• Diseño de Campo: 

Es un experimento llevado a cabo fuera del laboratorio, en el mundo "real". A diferencia de los estudios de caso y los estudios observacionales, un experimento de campo repite todos los pasos del proceso científico, abordando los problemas de investigación y generando hipótesis. La ventaja evidente de un estudio de campo es que es práctico y permite la experimentación, sin presentar artificialmente variables de confusión.

Ejemplo: si se estudian los efectos de un medicamento y se le indica al sujeto que no beba alcohol, no hay garantía de que el sujeto siga las instrucciones, por lo que los estudios de campo generalmente sacrifican la validez interna por la validez externa.

El diseño de campo se divide en: 
1.Campo encuesta: son útiles para describir y predecir un fenómeno educativo y también son eficientes para obtener un primer contacto con la realidad a investigar o para estudios exploratorios.

2.Estudio de caso: es una herramienta de investigación y una técnica de aprendizaje que puede ser aplicado en cualquier área de conocimiento. El objetivo fundamental de los estudios de caso es conocer y comprender la particularidad de una situación para distinguir cómo funcionan las partes y las relaciones con el todo.

3.Panel: es una técnica de investigación de mercados cuantitativa que obtiene información periódica de una muestra de población. La muestra está formada por personas que colaboran libre y voluntariamente en el estudio.

4.Transversal: es un tipo de estudio observacional y descriptivo, que mide a la vez la prevalencia de la exposición y del efecto en una muestra poblacional en un solo momento temporal; es decir, permite estimar la magnitud y distribución de una enfermedad en un momento dado.

• Diseño Cuasi-Experimental:

Son una derivación de los estudios experimentales, en los cuales la asignación de los sujetos u objetos de investigación no es aleatoria, aunque el factor de exposición es manipulado por el investigador.

Ejemplo: para realizar un experimento educacional, una clase puede ser arbitrariamente dividida por orden alfabético o por disposición de los asientos. La división es a menudo conveniente y, sobre todo en una situación educacional, se genera la menor interrupción posible.

 

Características:

1. Considerado como no científico y poco fiable por físicos y biólogos, pero es muy útil para medir las variables sociales.
2. Carecen de la asignación aleatoria de los grupos o los controles adecuados, por lo tanto un firme análisis estadístico puede ser muy difícil.
3. Las debilidades inherentes a la metodología no debilitan la validez de los datos, siempre y cuando sean reconocidas y permitidas durante todo el proceso experimental .
4. Consiste en la escogencia de los grupos, en los que se prueba una variable, sin ningún tipo de selección aleatoria o proceso de pre-selección.

Referencia: 

-https://explorable.com/es/disenos-de-investigacion

-Ramírez, Tulio. (1999). Como hacer un Proyecto de Investigación. Caracas: Editorial panapo.
-https://prezi.com/3ukc77h2cnsr/que-es-un-diseno-cuasi-experimental/