Población y muestra

The transcript discusses the importance of defining the problem, formulating hypotheses, and identifying variables in research. It explains that in order to select units of analysis, researchers need to determine which will be included in the population and which will be excluded. They can choose to observe all units (census) or only a portion (sample). Samples are commonly used in social sciences due to cost and time constraints. The transcript also mentions different types of samples: probabilistic and non-probabilistic. Factors such as study type, population size, time limitations, and margin of error should be considered when designing a sample. y muestra. Citando a El Río, abro comillas, una vez definido el problema, formulada las hipótesis e identificadas las variables, ha de explicitarse las características que permitirán discriminar las unidades de análisis de la investigación, es decir, delimitar aquellas que formarán parte del universo-población y las que quedarán fuera de la misma. Además ha de tomarse la opción de si van a observarse todas las unidades de análisis que forman el universo, en cuyo caso se trataría de un censo, o bien, si se observa únicamente una parte del universo, en tal caso se estaría hablando de una muestra. En universos pequeños, el censo puede ser una opción factible, pero en universos o poblaciones grandes resulta difícilmente asumible en términos de costos y tiempos, por lo que las muestras son ampliamente utilizadas en las ciencias sociales. Cierro comillas. Además de lo señalado por Del Río, se debe indicar también que existe una diferenciación en el tipo de muestras, según sea el tipo de estudio. La literatura tiende a destacar la muestra probabilística, aunque también se alude a la muestra no probabilística, caso en el cual no todos los elementos de una población tendrían igual posibilidad de ser incluidos. Así pues, para confeccionar una muestra, se debe tener en cuenta el tipo de estudio, el tamaño del universo-población, las limitaciones de tiempo, el margen de error, y, en relación con los alcances investigativos, elementos que atañen al costo y la eficacia de las decisiones de diseño de muestra.