Población y Muestra

Dependiendo del objetivo y características e intereses de la investigación, el investigador procederá a seleccionar en su totalidad la población accesible que es objeto de estudio, o sino una muestra representativa de ésta, sí el caso lo amerita.

Población

El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).

"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974). 

El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. 

*Población finita

Es aquella cuyo elemento en su totalidad son identificables por el investigador. Ejemplo el número de estudiante del Núcleo San Carlos de la Universidad Nacional Experimental Simón Rodríguez.

*Población Infinita

Es aquella cuyos elementos es imposible tener un registro identificable. Por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos.

*Población accesible

Es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene acceso y de la cual se extrae una muestra representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los recursos del investigador.Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación de todos los elementos se dificulte en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesario para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística.Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos.En lugar de examinar el grupo entero llamado población o universo, se examina una pequeña parte del grupo llamada muestra.

Arias (2006), indica una serie de recomendaciones con respecto a la delimitación de la población, que son:

• La población objetivo debe quedar delimitada con claridad y precisión en el problema de investigación 8interogante) y en el objetivo general del estudio.
• Los tesistas e investigadores en formación que no cuenten con financiamiento, deben estudiar poblaciones finitas y accesibles.
• Si la población, por el número de unidades que la integran, resulta accesible en su totalidad, no será necesario extraer una muestra. 
  

Muestra

Se entiende por muestra al "subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible" (Ob. cit. p. 83). Es decir, representa una parte de la población objeto de estudio. De allí es importante asegurarse que los elementos de la muestra sean lo suficientemente representativos de la población que permita hacer generalizaciones.

Para Castro (2003), la muestra se clasifica en probabilística y no probabilística. La probabilística, son aquellas donde todos los miembros de la población tienen la misma opción de conformarla a su vez pueden ser: muestra aleatoria simple, muestra de azar sistemático, muestra estratificada o por conglomerado o áreas. La no probabilística, la elección de los miembros para el estudio dependerá de un criterio específico del investigador, lo que significa que no todos los miembros de la población tienen igualdad de oportunidad de conformarla. La forma de obtener este tipo de muestra es: muestra intencional u opinática y muestra accidentada o sin norma.

Por otro lado, Ramírez (1999), indica que "la mayoría de los autores coinciden que se puede tomar un aproximado del 30% de la población y se tendría una muestra con un nivel elevado de representatividad". (p. 91).

Por su parte Hernández citado en Castro (2003), expresa que "si la población es menor a cincuenta (50) individuos, la población es igual a la muestra" (p.69).

Lo señalado por este autor permite inferir, que si se toma el total de la población entonces no se aplicará ningún criterio muestral.  

Nivel de Confianza

Es el margen de confianza que se tiene en el momento de generalizar los resultados después de haber estudiado la muestra. Si se quiere un nivel de confianza con gran precisión se debe usar 99%. En los estudios de carácter social se asume que un 95% es aceptable.

El Error de Muestreo

Es el que se comete con solo el hecho de extraer un grupo pequeño de uno mayor, por lo general oscila entre ± 1 y ± 5.

Z Crítico

Varía de acuerdo con el nivel de confianza escogido. Si se tiene un nivel de confianza de 99% entonces Z crítico será igual a 9, en el caso que el nivel de confianza sea 95%, Z crítico será de 4.

Proporciones

Se refiere a los valores de p y q que sumados resulta 1 y en su efecto se calcula por