POBLACION Y MUESTRA1.- INTRODUCCIONEn matemtica los conceptos de elemento y conjunto no se definen, se les consideran conceptos primarios reconocidos desde la infancia. En estadstica ocasionalmente se trabaja con todos los elementos de un conjunto y otras veces se trabaja con solo una parte del mismo.En muchas ocasiones cuando se va a realizar un estudio de investigacin resulta imposible, difcil o costoso trabajar con todos los elementos involucrados en el mismo, as se forman los conceptos de UNIVERSO o POBLACIN y MUESTRA como solo una parte de los elementos del conjunto que se quiere estudiar.

2.- POBLACIONConjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigacin. Es un conjunto de elementos que poseen una caracterstica. En el proceso investigativo la poblacin corresponde al conjunto de referencia sobre el cual se va a desarrollar la investigacin.El grupo que en realidad podemos estudiar se denomina poblacin de estudio.SEGN: Barrera (2008), define la poblacin como un: conjunto de seres que poseen la caracterstica o evento a estudiar y que se enmarcan dentro de los criterios de inclusin.

Tamayo y Tamayo (1997), La poblacin se define como la totalidad del fenmeno a estudiar donde las unidades de poblacin posee una caracterstica comn la cual se estudia y da origen a los datos de la investigacin

2.1 TIPOS DE POBLACIONA) FINITA:Una poblacin finita es una poblacin que consiste en un nmero fijo de individuos, objetos o medida conocidos.

Ejemplos: el nmero de estudiantes en esta clase, el nmero de automviles en el Estacionamiento, etc.

B) INFINITA: Es infinita si se incluye a un gran nmero de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse al conteo. Es til aclarar que en estadstica cuando la poblacin es muy grande, se considera infinita. Ejemplos: Si se realizase un estudio sobre los productos que hay en el mercado. Hay tantos y de tantas calidades que esta poblacin podra considerarse infinita.

3.- MUESTRALa muestra es una esencia un subgrupo de la poblacin. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus caractersticas al que llamamos poblacin.Pequea porcin representativa y adecuada de la poblacin, obtenida por el investigador para hacer sus observaciones. La base de la muestra es la poblacin.Segn: Tamayo, T. Y Tamayo, M (1997), afirma que la muestra es el grupo de individuos que se toma de la poblacin, para estudiar un fenmeno estadstico

EJEMPLO:Se quiere determinar los valores promedio de HEMOGLOBINA de todos los NIOS menores 5 de aos del puesto de salud VILLACURI, se selecciona un grupo de Nios que garantice se encuentren bien representados por sexo, edad, estado nutricional, nivel socioeconmico.

3.1.- VENTAJAS DE TRABAJAR CON UNA MUESTRA Permite que el estudio se realice en menos tiempo. Se incurre en menos gastos. Posibilita profundizar el anlisis de las variables. Permite tener ms control de las variables a estudiar.4.-MUESTREO:El muestreo es el mecanismo a travs del cual se elige a los sujetos o unidades mustrales (personas, organizaciones, universidades, etc.), que participarn en el estudio.El termino muestreo se refiere al proceso de seleccin de una parte de la poblacin para que represente al conjunto.

4.1.- TIPO DE MUESTREOA.- PROBABILSTICO Cada elemento de la poblacin tiene la misma probabilidad de ser seleccionado e integrar a muestra. ste tipo de muestreo goza de mayor respeto. Los muestreos probalisticos son los ms confiables pero tambin lo ms complicados y ms caros.Se subdivide en: M .Aleatorio simple. M. Sistemtico. M. Estratificado. M. por conglomerados.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Cada unidad de la poblacin tiene la misma probabilidad de ser incluida en la muestra, la seleccin puede ser por sorteo o al azar.El procedimiento es el siguiente: 1) se asigna un nmero a cada individuo de la poblacin 2) a travs de algn medio mecnico (bolas dentro de una bolsa, tablas de nmeros aleatorios, nmeros aleatorios generadas con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamao de muestra requerido.

MUESTREO SISTEMTICOEste mtodo es un procedimiento sencillo y prctico, y consiste en seleccionar unidades de una poblacin previamente listada, cada cierto intervalo.Este intervalo se puede obtener dividiendo el nmero de elementos de la poblacin por el nmero de elementos que constituirn la muestra.Ejemplo: si queremos seleccionar una muestra de 250 elementos de una poblacin de 1.000, el intervalo k sera:

Para iniciar la seleccin, se puede elegir al azar un nmero entre el uno y el cuatro y, a partir de l, se aplica el intervalo en la lista. Si escogemos el 2 en primer lugar, luego escogeremos el 6, el 10, el 14, y as sucesivamente.

MUESTREO ESTRATIFICADOPor otro lado cuando la poblacin cuenta con estratos o categoras que son de inters del estudio, es necesario tambin realizar un muestreo estratificado para realizar las comparaciones pertinentes. Ejemplo: por reas dentro de un hospital; por sexo, jerarquas, niveles socioeconmicos, etc.

MUESTREO POR CONGLOMERADO:Se utiliza cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforma la poblacin. Se procede a tomar los subgrupos a los que se llama conglomerados (escuelas, bloques de casas, localizaciones geogrficas).

El muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la poblacin que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. B.- NO PROBABILSTICO:Llamadas tambin muestras por conveniencia, los elementos son escogidos con base en la opinin del investigador y se desconoce la probabilidad que tiene cada elemento de ser elegido para la muestra.La eleccin de los elementos no depende de la probabilidad sino de las condiciones que permiten hacer el muestreo (acceso o disponibilidad, conveniencia, etc.).Son las menos confiables y precisas pero las ms frecuentes por ser ms econmicas. Pese a ello la mayor parte de las muestras de investigacin en casi todas las disciplinas incluidas las ciencias de la salud son no probabilsticas.Se subdivide en: Por conveniencia Por cuotas Bola de nieve

POR CONVENIENCIA: El investigador toma los casos o unidades que estn disponibles en un momento dado. Es decir escoge con que muestra va a realizar su trabajo correspondiente.

POR CUOTAS: el investigador selecciona la muestra considerando algunas variables a estudiar (sexo, raza, religin, etc.). En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un nmero de individuos que renen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 aos, de sexo femenino y residentes en la avenida Mxico. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas caractersticas

DE BOLA DE NIEVE: se localiza algunos individuos, los cuales conducen a otros y estos a otros; y as hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hace estudios con poblaciones marginales; delicuentes, sextas, y determinados tipos de enfermo, etc. Cuando se entrevista a miembros de un grupo, podemos pedir a las personas que nos indiquen otros individuos en ese grupo que podran dar informacin sobre ese tema; podramos tambin pedirles que nos indicasen personas que compartan sus puntos de vista y tambin otras que sean de opinin opuesta.

BIBLIOGRAFIA1.-Hernandez R, Fernndez C, Baptista P. Metodologa de la Investigacin. Mexico: Mcgraw-hill interamericana; 2003.2.-Tamayo M, Tamayo T. El proceso de la investigacin cientfica. Mxico; Editorial Limusa s.a;1997.3.-Polit D, Hungler B. Investigacin cientfica en ciencias de la salud. Mxico: Mcgraw-hill interamericana; 2003.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

1.-Acua M, et. Como se elabora el proyecto de investigacin. [En lnea]. Venezuela. 2006. [fecha de accesibilidad 27 de octubre 2014]. URL Disponible en: http://msctecnologiaeducativa3.blogspot.com/p/poblacion-y-muestra_19.html2.- Vara A. Los siete pasos para una tesis exitosa. [En lnea]. Mexico.2012. [fecha de accesibilidad 27 de octubre 2014]. URL Disponible en: http://investigacion.uancv.edu.pe/libros/Manual_7pasos_aristidesvara.pdf.

K = 1.000 / 250 = 4