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Métodos de Investigación
en Psicología (7)
Dra. Lucy Reidl Martínez
Dra. Corina Cuevas Reynaud
Dra. Renata López Hernández
El método incluye diferentes
elementos
Justificación
Planteamiento del problema
Objetivos
Variables
Hipótesis
Tipo de estudio
Diseño de investigación
Participantes
Instrumentos (técnicas de recolección de datos)
Procedimiento
Participantes
Una vez que se sabe qué se quiere investigar
es necesario determinar en qué población se
llevará a cabo.
Participantes
Para lo cual hay que seguir los siguientes pasos:
1. DEFINIR LA UNIDAD DE ANÁLISIS A ESTUDIAR:
Se refiere a quiénes van a ser medidos. La mayoría de las veces se trata de personas, pero puede ser que también se evalúen servicios, periódicos, organizaciones, productos, etc.
2. DELIMITAR LA POBLACIÓN:
Se refiere a definir las características de los sujetos que se van a estudiar y sobre los que se generalizarán los resultados.
Como definición, población es la totalidad de elementos que poseen las principales características objeto de análisis y sus valores son conocidos como parámetros.
Es necesario definir lo más
posible las características de
la población a estudiar.
La población debe situarse
en torno a sus características
de contenido, lugar y
tiempo.
Por ejemplo estudiantes ¿de
qué? ¿de dónde? ¿con qué
características?
Con excepción de los censos, por cuestiones de
tiempo, dinero y posibilidades humanas es imposible
evaluar o incluir en nuestra investigación a toda la
población con las características que requerimos.
Tenemos que seleccionar una muestra de dicha
población.
3. SELECCIONAR UNA MUESTRA
Muestra es una parte de la población que contiene teóricamente las mismas características que se desean estudiar en ella.
Las medidas obtenidas a través de una muestra reciben el nombre de estadísticos.
Existen básicamente dos tipos principales de muestreo:
Probabilístico: Las unidades de análisis u observación (personas, viviendas, etc) son seleccionadas en forma aleatoria, esto es, cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido.
No probabilístico: Tiene el inconveniente de que sus resultados no pueden generalizarse a la población.
Muestreo no probabilístico
Por cuotas:
El conocimiento de los estrato de la población – sexo,
religión, etc. - se utiliza para seleccionar a los miembros
de la muestra que sean representativos, “típicos” y
apropiados para ciertos propósitos de la investigación.
Muestreo no probabilístico
Propositivo o intencional:
Uso de juicios e intenciones deliberadas para obtener
muestras representativas al incluir áreas o grupos que
se presume son típicos de la muestra.
Muestreo no probabilístico
Accidental:
Es la forma más débil de muestreo, y quizá el más
utilizado. Se toman muestras disponibles a mano –
estudiantes del último año de preparatoria, estudiantes
universitarios de segundo año, etc.-
Si se utilizan muestras accidentales es necesario ser
extremadamente precavido en el análisis e interpretación
de los datos.
Muestreo probabilístico Estratificado:
Primero se divide a la población en estratos tales como hombres y mujeres, americanos y mexicanos, etc.
Después se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato. Si la población consta de 52% de mujeres y 48% de hombres, una muestra estratificada de 100 participantes consistiría en 52 mujeres y 48 hombres.
Las 52 mujeres se seleccionarían al azar del grupo disponible de mujeres y los 48 hombres se obtendrían aleatoriamente del grupo de hombres.
Muestreo probabilístico Por racimos:
Un racimo puede ser definido como un grupo de cosas de la misma clase; es un conjunto de elementos muestrales unidos por alguna(s) característica(s) en común.
En el muestreo por racimos, el universo es fraccionado en racimos, y después los racimos son muestreados aleatoriamente. Entonces cada elemento en el racimo elegido es medido.
Ej.: Usar las manzanas de la ciudad como racimos; las manzanas de la ciudad son elegidas aleatoriamente y los entrevistadores entonces hablan o entrevistan con todas las familias de las manzanas seleccionadas.
Muestreo probabilístico
Sistemático:
Este método supone que el universo o población consiste en elementos que están ordenados de alguna forma.
Si la población consta de N elementos y se desea elegir una muestra de tamaño n, primero es necesario formar la razón N/n.
Esta razón se redondea a un numero entero k, el cual se usa como el intervalo del muestreo. El primer elemento muestral es elegido aleatoriamente de entre 1 y k, y los elementos subsecuentes se eligen cada k intervalos.
Muestreo probabilístico Ejemplo: 500 elementos de la población.
Se desea obtener una muestra de 50 personas.
500/50= 10.
Si seleccionamos al azar un numero entre
1 y 10= 3
Iniciamos con el numero 3 y sumamos el intervalo (10).
De esta forma, se seleccionarían los elementos 3, 13, 23, 33, 43, 53, etc., hasta completar una muestra de 50.
