{"id":3123,"date":"2021-12-13T16:26:55","date_gmt":"2021-12-13T16:26:55","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/?p=3123"},"modified":"2022-08-01T22:57:46","modified_gmt":"2022-08-01T22:57:46","slug":"clase-digital-7-seleccion-de-la-muestra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/clase-digital-7-seleccion-de-la-muestra\/","title":{"rendered":"Clase digital 7. Selecci\u00f3n de la muestra"},"content":{"rendered":"\n\n\n<div class=\"wp-block-cover is-light\" style=\"min-height:285px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-40 has-background-dim\"><\/span><img decoding=\"async\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-3129\" alt=\"\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP\/\/\/yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7\" data-src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-scaled.jpg\" style=\"object-position:50% 82%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"50% 82%\" \/><noscript><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1164\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-3129\" alt=\"\" src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-scaled.jpg\" style=\"object-position:50% 82%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"50% 82%\" srcset=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-scaled.jpg 2560w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-300x136.jpg 300w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-1024x465.jpg 1024w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-768x349.jpg 768w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-1536x698.jpg 1536w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/Portada-1-1-2048x931.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/noscript><div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-flow wp-block-cover-is-layout-flow\">\n<p class=\"has-text-align-center has-base-3-color has-text-color has-large-font-size wp-block-paragraph\">Selecci\u00f3n de la muestra&nbsp;<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"introduccion\">Introducci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estimado estudiante, te saludo de forma afectuosa y te doy la m\u00e1s cordial bienvenida a esta sesi\u00f3n que lleva por nombre Selecci\u00f3n de la muestra. A lo largo de seis sesiones hemos emprendido el estudio y an\u00e1lisis de un proyecto de investigaci\u00f3n cuantitativo donde has descubierto sesi\u00f3n tras sesi\u00f3n los elementos que deben contener un proceso de investigaci\u00f3n. Ahora nos centramos en el tema de la selecci\u00f3n de la muestra, y quiz\u00e1 lo primero que debes entender es que la muestra es un elemento fundamental del estudio que te permitir\u00e1 lograr el alcance esperado por la investigaci\u00f3n a trav\u00e9s del planteamiento del problema que ya realizaste y, en consecuencia, responder de forma adecuada a las preguntas de investigaci\u00f3n que has elaborado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Conforme te adentres a esta sesi\u00f3n podr\u00e1s descubrir y comprender conceptos como el universo, la poblaci\u00f3n y la muestra, y c\u00f3mo es que se relacionan entre s\u00ed.&nbsp; Al final de la sesi\u00f3n podr\u00e1s ser capaz de delimitar la poblaci\u00f3n de tu proyecto de investigaci\u00f3n y, adem\u00e1s de esto seleccionar adecuadamente tu muestra y, si as\u00ed lo requieres, realizar la segmentaci\u00f3n correcta. Te deseo el mejor de los \u00e9xitos en este cap\u00edtulo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"desarrollo-del-tema\">Desarrollo del tema <\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para realizar la recolecci\u00f3n de datos que se habr\u00e1n de analizar y posteriormente servir como insumo principal para demostrar que se han alcanzado los objetivos de nuestro proceso de investigaci\u00f3n es importante identificar la muestra o, dicho de otra forma, los participantes, objetos, sucesos o colectividades que se formar\u00e1n parte del estudio. Pensemos en la siguiente situaci\u00f3n, imagina que pretendes estudiar las causas de reprobaci\u00f3n en la materia de Matem\u00e1ticas, tu muestra deber\u00eda ser el conjunto de estudiantes que conforman al grupo de estudio que puede bien puede ser tu grupo actual y mediante un cuestionario o entrevista abordar las causas de la reprobaci\u00f3n de manera objetiva, clara y puntual. Siguiendo con el caso de estudio anterior, si en el dise\u00f1o de tu investigaci\u00f3n has considerado tener un grupo control, entonces cuentas con dos opciones, la primera es dividir a tu muestra (en este caso t\u00fa grupo de clases) de forma equitativa y bien estructurada para que una parte sea el grupo de control y la otra el grupo de experimento si es que has abordado implementar alguna estrategia para resolver tus preguntas de investigaci\u00f3n sobre las causas de reprobaci\u00f3n. La segunda opci\u00f3n que cuentas es la de utilizar como grupo control otro grupo que tenga clases con el mismo profesor en horarios similares. Recuerda aqu\u00ed tener muy claro las variables que conforman tu estudio.&nbsp;<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP\/\/\/yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7\" data-src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-3125\" width=\"604\" height=\"402\" \/><noscript><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-3125\" width=\"604\" height=\"402\" srcset=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-300x200.jpg 300w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-768x512.jpg 768w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-2048x1365.jpg 2048w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.1-272x182.jpg 272w\" sizes=\"auto, (max-width: 604px) 100vw, 604px\" \/><\/noscript><figcaption>Imagen 1:  La recolecci\u00f3n de datos que se habr\u00e1n de analizar y posteriormente servir como insumo principal para demostrar que se han alcanzado los objetivos de nuestro proceso de investigaci\u00f3n. <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Menciona Sampieri (Hern\u00e1ndez Sampieri, R. (2014), Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n 6a edici\u00f3n. Mc Graw Hill) \u201cPara seleccionar una muestra, lo primero que se debe hacer es definir la unidad de muestreo\/an\u00e1lisis (individuos, organizaciones, comunidades, situaciones, piezas producidas, eventos, entre otros), y a partir de ah\u00ed delimitar la poblaci\u00f3n\u201d. Podr\u00edamos entonces definir a la muestra de nuestro proceso de investigaci\u00f3n como una peque\u00f1a parte de una poblaci\u00f3n sobre la cual ser\u00e1 posible recolectar datos. Siguiendo con el ejemplo descrito en esta sesi\u00f3n, la poblaci\u00f3n ser\u00edan los estudiantes de la Escuela del Nivel Medio Superior (ENMS) de la Universidad de Guanajuato que cursan el cuarto semestre del turno matutino y que llevan o han llevado la Unidad de Aprendizaje de Matem\u00e1ticas con un profesor en particular. Como puedes observar hemos reducido y delimitado la poblaci\u00f3n hacia aquella que consideramos tendr\u00e1 mayor impacto para resolver las preguntas de investigaci\u00f3n. Pong\u00e1moslo en t\u00e9rminos de un diagrama de Venn como se muestra en la figura 1.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP\/\/\/yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7\" data-src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-1024x440.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3126\" width=\"576\" height=\"247\" \/><noscript><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-1024x440.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3126\" width=\"576\" height=\"247\" srcset=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-1024x440.png 1024w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-300x129.png 300w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-768x330.png 768w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-1536x659.png 1536w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.2-2048x879.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 576px) 100vw, 576px\" \/><\/noscript><figcaption>Figura 1. Universo Poblaci\u00f3n y muestra del problema de investigaci\u00f3n \u201cAn\u00e1lisis de las causas de reprobaci\u00f3n en la materia de matem\u00e1ticas en la Escuela de Nivel Medio Superior de \u201c\u2026\u201d. Elaboraci\u00f3n propia.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Define Sampieri (Hern\u00e1ndez Sampieri, R. (2014), Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n 6a edici\u00f3n. Mc Graw Hill) \u201cUna poblaci\u00f3n es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones\u201d. Bajo esta definici\u00f3n la muestra entonces representa un subgrupo de la poblaci\u00f3n y es importante que conozcas que existen dos tipos de muestras que son:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Muestras probabil\u00edsticas<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Muestras no probabil\u00edsticas<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una muestra probabil\u00edstica considera que sin importar cual sea la caracter\u00edstica de los elementos que la conforman, cualquiera de ellos puede ser escogido de forma aleatoria. Retomando el ejemplo de la sesi\u00f3n, imagina que la muestra son los estudiantes del grupo cuarto A (4-A) de la ENMS \u201c\u2026\u201d podr\u00edas seleccionar cualquier elemento (estudiante) de la muestra sin importar si aprob\u00f3 o no aprob\u00f3 la materia de matem\u00e1ticas. En este sentido, ser\u00e1 importante entonces agregar a tu investigaci\u00f3n el porcentaje de estudiantes de tu muestra que no acredit\u00f3 la materia, o en su defecto delimitar m\u00e1s la muestra bajo estudio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como se menciona en el libro Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n del autor Sampieri (Sampiere, 2014), \u201cpara hacer una muestra probabil\u00edstica se necesita:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li>Calcular un tama\u00f1o de la muestra que sea representativo de la poblaci\u00f3n<\/li><li>Seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.\u201d<\/li><\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para el c\u00e1lculo de la muestra el primer paso consiste en tener un conocimiento de la poblaci\u00f3n y, si es posible, del universo. Como segundo paso debemos definir el error en nuestras mediciones que estar\u00e1 vinculado al grado de confianza del estudio. En este sentido, si consideramos un error de nuestras hip\u00f3tesis en un total de 100 elementos de la muestra, se tiene el 1% de error y por tanto el 99 % de certeza o confianza. Si ahora consideramos la posibilidad de tener 5 datos err\u00f3neos nuestro nivel de confianza bajar\u00e1 al 95%. El grado de confianza se da a elecci\u00f3n del investigador y est\u00e1 vinculado en todo momento con sus hip\u00f3tesis y con el planteamiento del problema de investigaci\u00f3n. Por otro lado, si consideramos una muestra aleatoria y queremos potenciar una caracter\u00edstica o propiedad en particular, generalmente se recurre a la selecci\u00f3n de una muestra probabil\u00edstica estratificada que no es otra cosa m\u00e1s sino el hecho de dividir la muestra en segmentos que nos permita homogeneizar y por ende efectuar comparativas entre los diferentes segmentos. Pensemos en el ejemplo de la sesi\u00f3n en donde la muestra es un grupo de estudiantes que tiene ciertas caracter\u00edsticas como estar en un semestre determinado (cuarto semestre) y haber llevado la materia de matem\u00e1ticas con un cierto profesor, si consideramos una muestra estratificada podr\u00edamos subdividir nuestra muestra en estudiantes mujeres y hombres, o en estudiantes por edad, o por n\u00famero de unidades de aprendizaje no acreditadas adem\u00e1s de la de matem\u00e1ticas, entre muchos otros elementos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para poder seleccionar adecuadamente el extracto de muestra es necesario considerar un factor de ajuste. Por ejemplo, analicemos una poblaci\u00f3n de 1,176 directores de recursos humanos con un tama\u00f1o de muestra de 298 personas. Si tomamos la raz\u00f3n entre estos obtenemos el factor de ajuste en 0.2534 (valor que resulta de dividir 298 personas entre 1176 directores de recursos humanos). Con este factor es posible multiplicar al grupo de elementos de la poblaci\u00f3n que pertenecen al segmento que se desea analizar y, de esta manera obtener el tama\u00f1o de muestra adecuado. Retomemos el ejemplo de la sesi\u00f3n para este punto, sup\u00f3ngase que se tiene una poblaci\u00f3n de 100 estudiantes matriculados en los grupos de cuarto semestre de una ENMS en particular y que de estos 100 estudiantes solamente 40 tomaron la unidad de aprendizaje con un profesor en espec\u00edfico. En este caso nuestro factor de ajuste para la muestra es de 0.4 (valor que resulta de dividir 40 entre 100) y por tanto, si existen 54 de esos estudiantes que acreditaron la materia de matem\u00e1ticas y 46 que no, los segmentos de muestras serian 21 y 18 (estos valores se obtienen de multiplicar el factor de ajuste por el total de elementos de la poblaci\u00f3n), respectivamente. Existen diferentes formas de seleccionar una muestra pudiendo ser por t\u00f3mbola, n\u00fameros aleatorios, elementos y marcos muestrales siendo este \u00faltimo el que nos permiten una selecci\u00f3n de tipo referenciada al agrupar los datos en intervalos definidos. Para definir el tama\u00f1o adecuado de la muestra no siempre es sencillo y existen diferentes formas de hacerlo. Para poder analizar este problema dependemos del universo y de la significancia que tenga la muestra que escogemos. Por ejemplo si pensamos en los modismos del lenguaje que existen en M\u00e9xico (con una poblaci\u00f3n promedio de 120 millones de habitantes) cu\u00e1l deber\u00eda ser un tama\u00f1o adecuado, obviamente si tomamos un elemento (una persona) no podremos establecer ning\u00fan tipo de resultado que tenga un valor para nuestra investigaci\u00f3n, por el contrario considerar 120 millones de elementos es un poco viable para elegir. Digamos entonces que, si segmentamos la poblaci\u00f3n en regiones ser\u00eda adecuado un 20 por ciento de acuerdo con el teorema central de l\u00edmite para una distribuci\u00f3n de datos.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Finalmente, en el caso de una muestra no probabil\u00edstica, los elementos que se seleccionan deben estar relacionados con las caracter\u00edsticas o los prop\u00f3sitos de la investigaci\u00f3n que est\u00e1s realizando. De acuerdo con el ejemplo de la sesi\u00f3n, los elementos (estudiantes) seleccionados deber\u00edan ser solamente aquellos que no acreditaron la materia de matem\u00e1ticas y sobre los cuales ser\u00eda pertinente realizar el estudio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sampieri (Hern\u00e1ndez Sampieri, R. (2014), Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n 6a edici\u00f3n. Mc Graw Hill) resume este cap\u00edtulo como se muestra en la figura 2.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP\/\/\/yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7\" data-src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-1024x733.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3127\" width=\"711\" height=\"509\" \/><noscript><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-1024x733.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3127\" width=\"711\" height=\"509\" srcset=\"https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-1024x733.png 1024w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-300x215.png 300w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-768x550.png 768w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-1536x1100.png 1536w, https:\/\/blogs.ugto.mx\/rea\/wp-content\/uploads\/sites\/71\/2021\/12\/C7.3-2048x1467.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 711px) 100vw, 711px\" \/><\/noscript><figcaption>Figura 2. Mapa conceptual del tema selecci\u00f3n de la muestra de acuerdo con el libro metodolog\u00edas de la investigaci\u00f3n. Imagen tomada de (Hern\u00e1ndez Sampieri, R. (2014), Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n 6a edici\u00f3n (P. 171). Mc Graw Hill).<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Te invito a revisar los siguientes videos:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Poblaci\u00f3n y muestra en enfoques de investigaci\u00f3n cuantitativos\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/YLI2y-Gx5AE?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Tutorial para la selecci\u00f3n de la muestra en la ruta cuantitativa.\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/VfU7gEejbHg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"conclusion\">Conclusi\u00f3n <\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esta sesi\u00f3n hemos abordado la importancia de seleccionar los datos que habremos de analizar para darle ese sentido de impacto a nuestra investigaci\u00f3n. Durante el desarrollo de esta sesi\u00f3n pudiste reconocer que es una muestra y que es la poblaci\u00f3n, as\u00ed como los elementos que se deben considerar para su selecci\u00f3n. As\u00ed mismo, pudiste darte cuenta de los diferentes tipos de muestra de los que te puedes apoyar y sus caracter\u00edsticas, al igual que la forma en la que se agrupan siendo probabil\u00edsticas o no probabil\u00edsticas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al delimitar la poblaci\u00f3n has aprendido que todav\u00eda es posible segmentarla para obtener una muestra realmente significativa que le permitir\u00e1 a tu proyecto de investigaci\u00f3n tener diferentes tipos de confianzas y errores. En este sentido, el hecho de segmentar una muestra te permite comparar y analizar otros factores que le dan un realce a tu estudio. Dentro de la selecci\u00f3n de muestra durante el desarrollo de esta sesi\u00f3n se abord\u00f3 la posibilidad de considerar algunos factores que te permiten delimitar el tama\u00f1o de la muestra adecuado en funci\u00f3n de las distintas situaciones, efectos, fen\u00f3menos que se pueden presentar durante el desarrollo del proyecto de investigaci\u00f3n. Finalmente, se esboza un valor del 20 por ciento del total de la poblaci\u00f3n de acuerdo con el teorema central de l\u00edmite para los datos, sin embargo, se ahond\u00f3 en que no existe una regla en espec\u00edfico para seleccionar la cantidad de elementos que una muestra debe tener por lo que se deja siempre a criterio del investigador.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"fuentes-de-informacion\">Fuentes de informaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Libro \u201cMetodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n\u201d. Cap\u00edtulo 8 Selecci\u00f3n de la Muestra. Hern\u00e1ndez Sampieri, R, Fern\u00e1ndez Colado, C &amp; Baptista Luicio, P (2014). Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n (6ta Ed). M\u00e9xico: Mc Graw Hill<\/li><li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=YLI2y-Gx5AE\">Poblaci\u00f3n y muestra en enfoques de investigaci\u00f3n cuantitativos<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=VfU7gEejbHg\">Tutorial para la selecci\u00f3n de la muestra en la ruta cuantitativa.<\/a><\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introducci\u00f3n Estimado estudiante, te saludo de forma afectuosa y te doy la m\u00e1s cordial bienvenida a esta sesi\u00f3n que lleva por nombre Selecci\u00f3n de la muestra. A lo largo de seis sesiones hemos emprendido el estudio y an\u00e1lisis de un proyecto de investigaci\u00f3n cuantitativo donde has descubierto sesi\u00f3n tras sesi\u00f3n los elementos que deben contener &#8230; <a title=\"Clase digital 7. 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