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TÉCNICA DE RECOLECCIÓN DE DATOS

Encuestas.

A diferencia de las entrevistas, en las que un encuestador plantea preguntas directamente, los cuestionarios son formularios que rellenan los encuestados solos. Los cuestionarios pueden entregarse en mano o enviarse por correo y recogerse posteriormente o devolverse en un sobre.Este método puede adoptarse para toda la población o para sectores escogidos.

Las encuestas pueden utilizarse para recopilar datos sistemáticos habituales o poco frecuentes, y datos para estudios especializados.
Los cuestionarios, al igual que las entrevistas, pueden contener preguntas estructuradas con espacios en blanco para rellenar, preguntas con opciones múltiples o pueden incluir preguntas abiertas en las que se invita al encuestado a contestar de forma amplia y en cierta medida elegir su propio enfoque.

Entrevistas.

En las entrevistas, la información se obtiene a través de una encuesta y es registrada por encuestadores. Las entrevistas estructuradas se llevan a cabo utilizando formularios de encuesta, mientras que en las entrevistas abiertas se toman notas mientras se habla con los encuestados. Las notas se estructuran (interpretan) luego para su posterior análisis. Las entrevistas abiertas, que deben interpretarse y analizarse incluso durante la entrevista, deben realizarlas observadores y/o encuestadores bien formados.

Entrevistas abiertas

Las entrevistas abiertas cubren una serie de actividades de recopilación de datos que incluyen varios métodos de investigación de las ciencias sociales.

Entrevistas estructuradas

En general, las entrevistas estructuradas se llevan a cabo con un formulario bien diseñado previamente establecido. Se diferencian de los cuestionarios en que son los investigadores quienes rellenan los formularios en lugar de los encuestados.

Observaciones.

Se define como una técnica de recolección de datos que permite acumular y sistematizar información sobre un hecho o fenómeno social que tiene relación con el problema que motiva la investigación. En la aplicación de esta técnica, el investigador registra lo observado, mas no interroga a los individuos involucrados en el hecho o fenómeno socia; es decir, no hace preguntas, orales o escrita, que le permitan obtener los datos necesarios para el estudio del problema.

Experimentación.

Se considera experimentación a la investigación de un fenómeno. Durante dicho estudio se van a ir eliminando o introduciendo todas las variables necesarias que tengan influencia en el. La experimentación es considerada una de las etapas del método científico. Algunas de estas situaciones se pueden presentar:

1. El experimento a diferencia de la observación, no siempre es posible realizarlo.

2. Dependen del grado de conocimiento científico del tema investigado.

3. En la actualidad es necesario realizar la experimentación, con un diseño u modelo de experimentación.

Documental.

Constituye el estudio de los documentos impresos (libros, actas, memorias, periódicos, revistas etc.), y no impresos (manuscritos, cartas, objetos culturales, etc.), lo cual contribuye a la comprensión de problemas sociales, de hechos sociológicos, antropológicos, psicológicos o educativos a los que se refieren. 

Autores.

-En opinión de Sabino citado por Méndez (1999), la observación es una técnica antiquísima, cuyos primeros aportes sería imposible rastrear. A través de sus sentidos, el hombre capta la realidad que lo rodea, que luego organiza intelectualmente.

-Méndez (1999), al hacer referencia a la técnica de encuestas,señala que esta se hace a través de formularios, los cuales tienen aplicación a aquellos problemas que se pueden investigar por métodos de observación, análisis de fuentes documentales y demás sistemas de conocimiento.

-Hernández (2006), menciona que el papel del investigador en la recolección de los datos cualitativos debe ante todo respetar a los participantes y nunca desperdiciarlos, y quien viole esta regla no tiene razón de estar en el campo, por lo que debe de ser una persona sensible y abierta.

Fuentes.

http://webcache.googleusercontent.com/searchq=cache:http://www.enjambre.gov.co/enjambre/file/download/179650

http://www.fao.org/docrep/005/x2465s/x2465s08.htm#TopOfPage

https://www.unifr.ch/ddp1/derechopenal/articulos/a_20080521_56.pdf

http://cms.univalle.edu.co/amed/mod_inv_aula/paso_8_tcnica_de_recoleccin_de_datos_anlisis_documental.html

http://www.eumed.net/tesis-doctorales/2012/eal/tecnicas_recoleccion_datos.html

TÉCNICAS DE MUESTREO

¿Qué es Muestreo?

El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar qué parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

Concepto de Probabilidad

La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

Se basan en el principio de equiprobabilidad, ya que cada elemento del universo tiene una probabilidad conocida y no nula de figurar en la muestra, es decir, todos los elementos del universo pueden formar parte de la muestra.

Tipos de Muestreo Probabilístico

*Muestreo Aleatorio Simple

*Muestreo Aleatorio Sistemático

*Muestreo Aleatorio Estratificado

*Muestreo Aleatorio por Conglomerados

Muestreo Aleatorio Simple

La selección de la muestra se realiza en una sola etapa, directamente y sin reemplazamientos. Se aplica fundamentalmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas y plenamente identificables. El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado.

EJEMPLO: Una empresa tiene 120 empleados. Se quiere extraer una muestra de 30 de ellos.

1.-Enumera a los empleados del 1 al 120

2.-Sortea 30 números entre los 120 trabajadores

3.-La muestra estará formada por los 30 empleados que salieron seleccionados de los números obtenidos.

Muestreo Aleatorio Sistemático

Se utiliza en muestras ordenadas. Consiste en seleccionar al azar un elemento y a partir de él, incrementando un intervalo fijo, seleccionar toda la muestra. 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.

Procedimiento

N: Tamaño del universo

 n: el tamaño de la muestra

1.-Se determina de qué tamaño es la muestra, una vez determinado el tamaño, se calcula el coeficiente de elevación, esto es, el cociente, la división, entre el tamaño del universo y el tamaño de la muestra.

2.-Se opta por un número al azar que sea como el máximo coeficiente de elevación, un número entre 1 y K, a este número se le nombrará “i”.

3.-Se debe de contar con un listado de todos los elementos del universo, donde i+K, i+2K, i+3K, i+4K, i+5K… de tal manera que se continúe hasta completar toda la muestra.

EJEMPLO: Queremos saber la opinión sobre un profesor de una clase de 60 personas. Dichas personas están ordenadas por orden alfabético en la lista de alumnos de clase. Para realizar la encuesta, seleccionamos a 12 personas.

Por lo tanto:

 N=60

n=12.

El intervalo fijo entre sujetos es:

Ahora elegimos al azar un número entre 1 y k=5. Suponemos que nos sale i=2. La muestra resultado mediante el muestreo sistemático será:

 

Muestreo Aleatorio Estratificado

Se basa en dividir los elementos del universo en grupos, donde cada elemento del universo pertenece a un solo grupo, y el conjunto de los grupos forman la totalidad del universo. A cada grupo lo llamamos estrato. Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas resultaran  las estimaciones.

EJEMPLO:

Digamos que a 100 estudiantes de una escuela de 1000  estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado. Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.

Aquí hay un número de estudiantes en cada grado:

Grado   Número de estudiantes

5             150

6             250

7             300

8             200

9             100

Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:

Muestra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15

Muestra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25

Muestra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30

Muestra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20

Muestra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10

Muestreo Aleatorio por Conglomerados

El método de muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población está agrupada en conglomerados naturales. Si se supone que los conglomerados son muestra significativa de la variable que se está estudiando, se puede seleccionar algunos conglomerados al azar (todos los conglomerados deben tener las mismas probabilidades de ser seleccionados) y utilizarlos en representación de la población.

EJEMPLO:

Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que se especializa en matemáticas en Colombia. El investigador puede crear muestras de estudiantes pertenecientes a diferentes universidades para formar agrupaciones y puede bifurcar aún más a estas universidades según el estado en el que se encuentren. Se tratara de un muestreo de dos niveles en el que se pueden utilizar por supuesto otras técnicas de agrupamiento como el muestreo aleatorio simple.

FUENTES:

https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/

https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-sistematico/

https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/                                                                                                                                                                                            https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-conglomerados/

https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-estratificado/

Muestreo No Probabilístico

No se efectúa bajo normas probabilísticas de selección, durante sus procesos intervienen opiniones y criterios personales del investigador o no existe norma bien definida o validada. Por esta razón es aquel que se utiliza de forma empírica.

Tipos de Muestreo No Probabilístico.

• Muestreo por Cuotas 
• Muestreo Intencional o de Conveniencia
• Bola de Nieve
• Muestreo Discrecional

Muestreo por Cuotas

También denominado en ocasiones accidental. Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más representativos o adecuados para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

Consta de tres fases:

1. Segmentación
En primer lugar, dividimos la población objeto de estudio en grupos de forma exhaustiva (todos los individuos están en un grupo) y mutuamente exclusiva (un individuo sólo puede estar en un grupo), de forma similar a la división en estratos empleada en el muestreo estratificado. Normalmente esta segmentación se hace empleando alguna variable socio demográfica como sexo, edad, región o clase social.

2. Fijamos el tamaño de las cuotas
A continuación, fijamos el objetivo de individuos a encuestar para cada uno de estos grupos. Normalmente definiremos estos objetivos de forma proporcional al tamaño del grupo en la población. Por ejemplo, si hemos definido unos segmentos por sexo en una población en la que hay un 60% de mujeres y un 40% de hombres, y queremos obtener una muestra de 1.000 personas, definiremos un objetivo de 600 mujeres y 400 hombres. Estos objetivos se conocen como cuotas. En este ejemplo, tendríamos una cuota por sexo de 600 mujeres y 400 hombres. En ocasiones se definen cuotas no proporcionales a la población, por ejemplo para poder profundizar en el análisis de un grupo específico.

3. Selección de participantes y comprobación de cuotas
Por último, se buscan participantes para cubrir cada una de las cuotas definidas. En este punto es donde nos alejamos de un muestreo probabilístico: en el muestreo por cuotas aceptamos que la selección de individuos no sea aleatoria, puede ser una selección mediante muestreo por conveniencia. Por ejemplo, en un estudio en el que hayamos definido una cuota de 100 personas menores de 25 años y 100 personas de 25 o más años, podríamos salir a la calle y abordar a las personas que encontramos a nuestro paso, preguntarles su edad y encuestarlas si no hemos cubierto nuestro objetivo.

De acuerdo a la descripción anterior, la diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo por cuotas está en la forma en que selecciono participantes. En el muestreo estratificado dispongo de una lista de posibles entrevistados, todos ellos con una cierta probabilidad (conocida) de ser seleccionados. En el muestreo por cuotas no. Voy obteniendo candidatos a formar parte de la muestra de forma no aleatoria y voy comprobando antes de entrevistar si son válidos para mi estudio (es decir, si puede formar parte de una de mis cuotas o ya he excedido mi objetivo). Cuando debo descartar a un posible participante por efecto de una cuota (es la mujer 101 cuando mi cuota es de 100 mujeres), hablamos de un individuo descartado por ser quota-full.

Muestreo 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. Pretende seleccionar unidades de análisis que cumplen los requisitos de la población objeto de estudio, pero que sin embargo, no son seleccionadas al azar.

Se utiliza preferentemente en estudios exploratorios. Las pruebas pilotos, también usan con frecuencia éste tipo de muestreo, es muy frecuente su utilización en sondeos pre-electorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

EJEMPLO:

la selección de cinco personas de una clase de los cinco primeros nombres de la lista de pacientes de una lista en una institución medica por el simple hecho de que son accesibles para el investigador.

Bola de Nieve

Se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy pequeña. En este tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación.

Para llevarlo a cabo se reúnen los datos de los pocos miembros de la población objetivo que se puedan localizar y se les pide información necesaria para ubicar a otros miembros que conozcan de esa población.

EJEMPLO:

Un ejemplo seria que en un salón de clase juan necesita a personas con ciertas características la cuales comenta con otros tres compañeros quienes cumplen con estas características mientras ellos se encargan de encontrar a mas alumnos que cumplan con estas características y así se van agregando a mas personas que cumplan con el criterio.

Muestreo Discrecional

A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

Aplica bien para estudios de pre-prueba o prueba piloto para un instrumento. La idea se centra en que el investigador elige la muestra por que los considera los más representativos.

EJEMPLO:

Supongamos que el investigador va a realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción del profesorado de cierta universidad. El estudio se suele realizar cada dos años, por lo que el responsable del estudio, gracias a su experiencia y sus antecedentes, sabe perfectamente cual puede ser la mejor muestra para el estudio.

FUENTES:

https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/
https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-por-cuotas
https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/