¿Cuál es la población en una investigación documental?

La POBLACIÓN de una investigación está compuesta por todos los elementos (personas, objetos, organismos, historias clínicas) que participan del fenómeno que fue definido y delimitado en el análisis del problema de investigación. La POBLACIÓN tiene la característica de ser estudiada, medida y cuantificada.

Una población es un grupo o un conjunto de elementos sobre el que se hará un estudio estadístico. Por ejemplo: Todos los árboles de un bosque. Una muestra es una parte de una población que fue seleccionada para realizar un estudio. Por ejemplo: 50 de los 1.000 árboles que hay en un bosque.

Para determinar la población y la muestra se necesita especificar, en primer lugar, qué o quienes van a ser medidos o analizados, es decir, quienes son los objetos de' estudio. Esta determinación depende del planteamiento inicial de la investigación, del objetivo y del diseño de la misma.

Los datos de población son un todo y completo. La muestra es un subconjunto de la población que se obtiene utilizando el muestreo. Una encuesta realizada a toda una población es más precisa, sin margen de error, excepto la inexactitud humana en las respuestas.

Tamaño de Muestra = Z2 clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp (p) clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp (1-p) / c2. Donde: Z = Nivel de confianza ( 95% o 99%)

La población objetivo se define como “el subconjunto de la población potencial que se busca atender en el corto y mediano plazos, que no realizan deporte debido a la falta de condiciones adecuadas”.

La población diana representa el subconjunto de la población donde se generalizarán los resultados del estudio.

Relación de la muestra y la población en la investigación

La función principal de la muestra es permitir que los investigadores lleven a cabo el estudio de los individuos de la población de manera tal que los resultados de su estudio puedan ser utilizados para sacar conclusiones que se aplicarán a toda la población.

El marco muestral es la información que ubica y dimensiona al universo y puede consistir de censos de vivienda y mapas agrupados por localidades, barrios, repartos, etc.; mapas de cobertura forestal con agrupamientos por tipos de vegetación o usos del suelo; listados de viviendas en localidades pequeñas, etc.

Tipos de muestreo

Encuestas por muestreo

Los estadísticos utilizan una fórmula matemática para conocer el número mínimo de personas para constituir una muestra representativa de la población. Por ejemplo, si la población total es de 1.000 personas, los investigadores podrían encuestar directamente a 150 de ellas.

Para determinar la población y la muestra se necesita especificar, en primer lugar, qué o quienes van a ser medidos o analizados, es decir, quienes son los objetos de' estudio. Esta determinación depende del planteamiento inicial de la investigación, del objetivo y del diseño de la misma.

Población: Todas las personas que vieron esa película. Muestra: Las personas que asisten a tres cines seleccionados en una fecha determinada. Variable: La calificación de la película, cuyos valores pueden ser excelente, muy buena, buena, regular, mala o muy mala.

En estadística, la población hace referencia a la muestra para estudiar una población total. Pero también puede tener relación con los datos o elementos con características comunes que van a ser utilizados para analizar determinados fenómenos.

Una muestra representativa es una pequeña cantidad, parte o subconjunto de un conjunto o entidad mayor de personas, y tiene las mismas propiedades que la población mayor de la que es representante.

Es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la muestra como fórmulas, lógica y otros que se vera más adelante. La muestra es una parte representativa de la población.

Estos datos contienen detalles como el nacimiento, la muerte, detalles demográficos como la edad, el sexo, los ingresos anuales, la ocupación, el idioma, etc. El progreso socioeconómico, económico, político y cultural general de un país depende en gran medida de los datos demográficos.

La población referencial es la población total del área de estudio del proyecto, la cual se debe desagregar por grupo etario. Las proyecciones han considerado la tasa de crecimiento intercensal de cada grupo.

La población objetivo se refiere al grupo de personas a las que se desea aplicar un instrumento de medición o diseñar una intervención. En el contexto del diseño y validación de instrumentos de medición, la población objetivo es el grupo de individuos que se utilizará para evaluar la calidad y eficacia del instrumento.

Tipos de población humana

La población diana se refiere a todo el grupo de individuos u objetos a los que los investigadores están interesados en generalizar las conclusiones. La población diana suele tener características variables y también se conoce como población teórica.

La población de estudio es un conjunto de casos, definido, limitado y accesible, que formará el referente para la elección de la muestra que cumple con una serie de criterios predeterminados.

Así por ejemplo: si se elige una muestra de tamaño 2, seguramente la media de esa muestra y la de la población serán muy distintas. En cambio, si se elige una muestra de tamaño igual al de toda la población menos dos, la media que se obtiene en esa muestra será, si no igual, bastante próxima a la de la población.

Sin embargo, una muestra es entendida como un subconjunto de la población conformado por unidades de análisis. Pese a ello, en ningún momento en el artículo se describe a la población. La población es un conjunto de elementos que contienen ciertas características que se pretenden estudiar.

Individuo: cada uno de los elementos de la población. El número total de individuos de la población se suele representar por la letra N.

Obtener respuestas utilizando el muestreo no probabilístico es más rápido y más rentable en comparación al muestreo probabilístico ya que el investigador conoce la muestra. Comúnmente los participantes están motivados para responder rápidamente en comparación con las personas que se seleccionan al azar.

En un muestreo de tipo probabilístico, a partir de la muestra se pueden hacer inferencias sobre el total de la población; en uno no probabilísti- co, solamente la población investigada, es decir, únicamente sobre los elementos estudiados.