¿CÓMO REALIZAR UNA RECOLECCIÓN DE DATOS?
Existen diferentes métodos y técnicas de recolección de datos que te pueden ser de utilidad. La elección del método depende de la estrategia, la precisión deseada, entre otros aspectos.
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA
Rama de las matemáticas que se ocupa de reunir y organizar datos numéricos, que ayuden a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones. Su finalidad es obtener información, analizarla, elaborarla y simplificarla lo más posible, para que pueda ser interpretada fácilmente, por tanto, pueda utilizarse para el fin que se desee.
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1.1 RECOLECCIÓN DE DATOS
La recolección de datos se refiere al enfoque sistemático de reunir y medir información de diversas fuentes a fin de obtener un panorama completo y preciso de una zona de interés.
La recopilación de datos permite a un individuo o empresa responder a preguntas relevantes, evaluar los resultados y anticipar mejor las probabilidades y tendencias futuras.
Durante la investigación estadística
Una investigación se puede denominar “estadística” cuando las hipótesis son del tipo definido más arriba: afirmaciones relativas a la distribución de una o más variables aleatorias.
Toma decisiones correctas en base a los datos obtenidos.
Independientemente del método de recolección de datos que se haya elegido es importante que exista una comunicación directa con los tomadores de decisiones poner especial atención al análisis y presentación de la información obtenida. Recuerda que estos datos deben sernos útiles y funcionales, por lo que el método para la recolección de datos que se utilice tiene mucho que ver.
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MÉTODOS
Y TÉCNICAS RECOLECCIÓN DE DATOS
Los métodos y técnicas de recolección de datos pueden dividirse en dos categorías: métodos primarios de recolección de datos y métodos secundarios de recolección de datos.
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1.2 TIPOS DE DATOS
1. Datos cualitativos: Pues bien, estos datos son los relativos a las "cualidades", este tipo de información relacionada con los adjetivos. Por ejemplo, si te pidieran que describieras tu más reciente experiencia de compra en un importante punto de venta, es posible utilizar los términos rápido, práctico, agradable, caro o inútil. Todos estos son ejemplos de la información cualitativa.
2. Datos cuantitativos: Aquí todo se trata de números. Imagínate a la información cuantitativa como referente de una determinada "cantidad". Por ejemplo, tu altura, cuánto pesas, o el tiempo que te lleva ir de un lugar a otro.
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1.3 TIPOS DE MUESTRA
MUESTREO PROBABILÍSTICO: es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.
Se clasifican:
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1.4 TAMAÑOS DE LA MUESTRA
¿Qué es ?
Una muestra es una selección de los encuestados elegidos y que representan a la población total. El tamaño de la muestra es una porción significativa de la población que cumple con las características de la investigación reduciendo los costos y el tiempo.
Saber cómo determinar el tamaño de la muestra antes de comenzar una investigación es un principio estadístico que nos ayuda a evitar el sesgo en la interpretación de los resultados obtenidos.
¿Cómo determinar el tamaño de una muestra?
Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso importante en cualquier estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.
¿De qué depende el tamaño muestral?
El tamaño muestral dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo.
Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:
1. Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la población teórica. La población accesible es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.
2. Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta, es decir, es la medida estadística del número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
3. Nivel de confianza. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.
4. La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.
TAMAÑO DE LA MUESTRA
1.5 MUESTRA PROBABILÍSTICA
En investigaciones cuantitativas se utilizan sobre todo muestreos probabilísticos, puesto que el objetivo es poder generalizar los resultados aplicados sobre una muestra de sujetos al conjunto de la población (el universo).
Los tipos de muestreo probabilísticos más utilizados en ciencias sociales son:
- Muestreo Aleatorio Simple (M.A.S.).
- Muestreo sistemático.
- Muestreo estratificado.
- Muestreo por conglomerados.
PASOS PARA LA REALIZACIÓN DE UN MUESTREO PROBABILÍSTICO
1.- Elige cuidadosamente tu población de interés: piensa detenidamente y elige entre la población de manera correcta. Las personas que crees que tienen opiniones que deban recopilarse son las que tienes que incluir en tu muestra.
2.- Determina un marco de muestra adecuado: tu marco debe incluir una muestra de tu población de interés y nadie del exterior. Esto es importante si quieres recopilar datos precisos y que te sirvan.
3.-Selecciona tu muestra y comienza tu encuesta: a veces puede ser difícil encontrar la muestra correcta y determinar el marco de muestra adecuado. Incluso cuando todos los factores están a nuestro favor, muchas veces puede haber problemas imprevistos como el factor de costo, la calidad de los encuestados y la rapidez de estos en responder.
En la mayoría de los casos, utilizar la técnica de muestreo probabilístico te ahorrará tiempo, dinero y mucha frustración. Probablemente no puedas enviar encuestas a todas las personas, pero siempre puedes darle a toda la oportunidad de participar, de esto es de lo que se trata la técnica de muestreo de probabilidad.
Ventajas del muestreo probabilístico
- El muestreo probabilístico es sencillo y de fácil comprensión.
- Evita hacer un censo.
- Calculo rápido de medidas y varianzas.
- Existen paquetes informáticos para analizar datos.
Desventajas del muestreo probabilístico
- Se requiere de antemano que se posea un listado completo de toda la población.
- Existe un margen de error.
- Si trabajamos con muestras pequeñas es posible que no se represente correctamente a toda la población adecuadamente, es por esto que se debe manejar un muestreo completo.
*Por ejemplo, al sacar bolas de un bombo los individuos de la población se enumeran del 1 al N, se extraen N bolas del bombo y estos individuos serán la muestra. Todos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.*
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1.6 SELECCIÓN DE MUESTRA
¿CÓMO SELECCIONAR UNA MUESTRA?
Partimos de la población y esta debe ser entendida como casos que comparten especificaciones. No necesariamente hace referencia a un grupo de personas, podrían ser animales, plantas, sucesos naturales, objetos, etc. Es deber del investigador determinar bajo qué criterios analizará las semejanzas para, así, obtener una población.
Esas semejanzas o características, si son definidas con claridad, sirven para segmentar una muestra concreta y con validez. Si nuestro interés es ejecutar un trabajo con estudiantes universitarios debemos responder a las siguientes interrogantes:
– ¿Universidades de todo el mundo o de un país?
– Si se trata de un país ¿Son todas las universidades o las de una ciudad?
– ¿Públicas o privadas?
– ¿Estudiantes de todas las carreras o una en particular?
– ¿De cuáles años o semestres?
– También es posible considerar otras características como: género, edad, calificaciones, intereses, etc.
Una vez que hayamos filtrado el universo de casos posibles, hasta dar con la población de nuestro estudio, vamos a elegir un subgrupo que será la muestra de nuestro diseño metodológico. Es posible que para seleccionar la muestra, primero se deba hacer un censo. En otros casos, de entrada contarás con el número total de la población que buscas reunir. Si tu intención fuera trabajar con los empleados de un departamento en una empresa específica, sería lógico que la institución contara con un registro de sus colaboradores.
Ahora si tu población tiene unas especificaciones muy detalladas quizás si debas realizar el censo. Con el mismo ejemplo de los empleados, puede ser que tú necesites a aquellos que tengan un grupo familiar particular o que vivan en un área y en condiciones exclusivas. En ese caso, puede que el departamento no cuente con la información que tú buscas y debas censar a la población.
Una muestra representativa es el equivalente de un 20 o 30 % del total de la población. Con estos porcentajes es posible generalizar los resultados. El investigador puede decidir trabajar con la población y no con la muestra, siempre y cuando, no se trate de una gran cantidad de participantes y sus recursos se lo permitan.
