Cuestionario sobre Métodos y Técnicas de Investigación4.1 y 4.2

¿Qué es el muestreo en investigación social?. El proceso de seleccionar participantes para un estudio. La recopilación de datos de toda la población. El análisis de resultados para sacar conclusiones. La definición del problema de investigación.

¿Cuál es el objetivo principal del diseño de muestreo?. Recopilar datos de la mayor cantidad de personas posible. Seleccionar una muestra que represente a la población de estudio. Garantizar que todos los participantes tengan las mismas características. Evitar el análisis de datos.

¿Qué es una 'población' en el contexto de la investigación social?. Un grupo de personas que participan en el estudio. El conjunto completo de elementos sobre los cuales se desea inferir. La lista de todos los posibles resultados de un experimento. Los datos recopilados durante la investigación.

¿Qué es un 'marco muestral'?. Una lista de los resultados de la muestra. Un subconjunto de la población de estudio. Una lista de cada elemento/caso en la población desde la cual se puede seleccionar una muestra. El conjunto de técnicas utilizadas para seleccionar la muestra.

¿Qué es una 'muestra'?. La totalidad de la población de estudio. Un subconjunto de la población de estudio seleccionado de un marco muestral. El conjunto de conclusiones de la investigación. El problema de investigación a abordar.

¿Por qué es importante que una muestra sea 'representativa'?. Porque así es más fácil de seleccionar. Porque permite estimar las características de la población con precisión. Porque reduce el tamaño de la muestra. Porque simplifica el análisis de datos.

¿Qué significa que la selección de la muestra sea 'aleatoria'?. Que el investigador elige a los participantes según su conveniencia. Que cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado. Que se seleccionan solo a los participantes más accesibles. Que la selección se basa en juicios expertos.

¿Cuál es la principal diferencia entre muestreo probabilístico y no probabilístico?. El muestreo probabilístico utiliza números aleatorios, el no probabilístico no. El muestreo probabilístico permite hacer inferencias estadísticas sobre la población, el no probabilístico no formalmente. El muestreo probabilístico es siempre más grande que el no probabilístico. No hay diferencia significativa entre ambos.

¿Qué tipo de muestreo da igual oportunidad a todos los elementos de la población para ser seleccionados?. Muestreo por cuotas. Muestreo aleatorio simple. Muestreo intencional. Muestreo de conveniencia.

¿En qué consiste el muestreo sistemático?. Dividir la población en grupos y seleccionar al azar uno de ellos. Seleccionar un punto de partida aleatorio y luego elegir cada k-ésimo elemento. Seleccionar a los participantes más fáciles de contactar. Seleccionar participantes basándose en criterios predefinidos.

¿Qué es la 'estratificación' en el muestreo?. Dividir la población en subgrupos homogéneos (estratos) antes de la selección. Seleccionar la muestra en varias etapas. Seleccionar la muestra de forma no aleatoria. Aumentar el tamaño de la muestra.

¿Cuál es la característica principal del muestreo por conglomerados?. Se seleccionan individuos directamente de la población. La población se divide en grupos (conglomerados) y se selecciona aleatoriamente uno o más de estos grupos. Se basa en la conveniencia del investigador. Todos los miembros de un estrato son seleccionados.

¿Cuándo se utiliza típicamente el muestreo multietápico?. Cuando la población es pequeña y fácil de listar. Cuando no es posible o práctico crear una lista completa de la población. Cuando se desea asegurar la representatividad de cada individuo. Cuando se quiere minimizar el costo de la investigación.

¿Qué es el 'error de medición'?. La diferencia entre la muestra y la población. La discrepancia entre el valor verdadero y la respuesta dada en la encuesta. El número de participantes que no responden. El sesgo introducido por el investigador.

¿Qué es el 'sesgo de medición'?. Un error aleatorio en la medición. Una tendencia sistemática de las respuestas a diferir del valor verdadero en una dirección específica. La imposibilidad de generalizar los resultados. La falta de un marco muestral adecuado.

¿Qué es el 'error muestral'?. El error causado por la mala formulación de las preguntas. La diferencia esperada entre los estadísticos de la muestra y los parámetros de la población. La dificultad para contactar a los participantes seleccionados. El error al analizar los datos.

¿Qué es el 'error de cobertura'?. Cuando la muestra es demasiado pequeña. Cuando el marco muestral no incluye a todos los miembros de la población de interés. Cuando los participantes mienten en la encuesta. Cuando las preguntas del cuestionario son confusas.

¿Cuál es un ejemplo de 'muestreo de conveniencia'?. Seleccionar participantes al azar de un censo. Entrevistar a los primeros 50 estudiantes que pasan por la biblioteca. Dividir la población en estratos y seleccionar aleatoriamente de cada estrato. Usar una tabla de números aleatorios para seleccionar participantes.

¿Qué tipo de muestreo se utiliza cuando se busca intencionalmente a personas con características específicas?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo de conveniencia. Muestreo intencional. Muestreo por conglomerados.

¿En qué consiste el muestreo de bola de nieve?. Seleccionar participantes al azar y luego pedirles que recomienden a otros. Dividir la población en grupos y seleccionar aleatoriamente algunos grupos. Seleccionar a los participantes más accesibles. Establecer cuotas para diferentes grupos demográficos.

¿Qué es el 'muestreo por cuotas'?. Seleccionar a todos los miembros de la población. Establecer objetivos (cuotas) para la cantidad de participantes de diferentes subgrupos, y luego seleccionar a los participantes de manera no aleatoria hasta cumplir esas cuotas. Seleccionar un número fijo de participantes al azar. Dividir la población en conglomerados y seleccionar uno.

¿Cuál es la principal ventaja del muestreo probabilístico?. Es más rápido y económico. Permite realizar inferencias estadísticas generalizables a la población. Es más fácil de implementar. No requiere un marco muestral.

¿Cuál es una desventaja del muestreo aleatorio simple?. Puede ser difícil de implementar si el marco muestral es complejo. No garantiza la representatividad de subgrupos pequeños. Requiere más tiempo que otros métodos. Es propenso a sesgos del investigador.

¿Cuál es un posible peligro del muestreo sistemático?. Que la muestra sea demasiado grande. Que existan ciclos o patrones en el marco muestral que coincidan con el intervalo de selección. Que la selección sea completamente aleatoria. Que el investigador no participe en la selección.

¿Por qué el muestreo estratificado puede mejorar la representatividad?. Porque simplifica el proceso de selección. Porque asegura que los subgrupos importantes de la población estén representados proporcionalmente. Porque reduce el tamaño total de la muestra necesaria. Porque elimina la necesidad de un marco muestral.

¿Cuál es una ventaja del muestreo por conglomerados?. Es más preciso que el muestreo aleatorio simple. Reduce los costos y el tiempo al trabajar con unidades geográficas o grupales. Garantiza la representatividad de todos los individuos. Evita el error muestral.

¿Qué problema puede surgir con el muestreo multietápico?. Es demasiado costoso. Puede perder en exactitud y aumentar el error acumulado. No se puede aplicar a poblaciones grandes. Requiere un marco muestral muy simple.

¿Cuál de los siguientes NO es un tipo de muestreo probabilístico?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo por cuotas. Muestreo por conglomerados.

Si una trabajadora social quiere estudiar la opinión de los residentes de un barrio sobre un nuevo servicio, y decide entrevistar a las primeras 20 personas que encuentra en la calle principal, ¿qué tipo de muestreo está utilizando?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo de conveniencia. Muestreo sistemático.

Una investigación busca conocer la prevalencia de una enfermedad rara. Los investigadores contactan a unos pocos pacientes y les piden que refieran a otros pacientes que conozcan. ¿Qué método de muestreo se está empleando?. Muestreo por cuotas. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo de bola de nieve. Muestreo estratificado.

¿Qué se busca lograr al definir la 'población de estudio' en contraste con la 'población teórica'?. Ampliar el alcance de la generalización. Identificar el subconjunto de la población teórica al que se puede acceder y medir. Hacer el marco muestral más complejo. Reducir la necesidad de muestreo.

Un investigador quiere asegurarse de que la proporción de hombres y mujeres en su muestra sea la misma que en la población. ¿Qué técnica de muestreo sería la más adecuada?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados. Muestreo estratificado por sexo. Muestreo de conveniencia.

En un estudio sobre la calidad de vida en diferentes distritos de una ciudad, se seleccionan aleatoriamente 3 distritos y luego se entrevista a todos los residentes de esos distritos. ¿Qué tipo de muestreo se utilizó?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerados. Muestreo multietápico.

¿Por qué es crucial definir la 'unidad de análisis'?. Para determinar el tamaño de la muestra. Para saber qué o quién será medido en el estudio. Para elegir el método de recolección de datos. Para calcular los márgenes de error.

¿Qué implica 'selección aleatoria' en el muestreo?. Que el investigador elige a los participantes que parecen más dispuestos a cooperar. Que cada miembro de la población tiene una oportunidad igual y conocida de ser seleccionado. Que la muestra se obtiene de manera espontánea. Que se seleccionan solo los miembros más accesibles de la población.

Una empresa de investigación quiere estudiar los hábitos de consumo de los hogares en una gran ciudad. Deciden seleccionar aleatoriamente manzanas de la ciudad, luego viviendas dentro de esas manzanas y finalmente una persona dentro de cada vivienda seleccionada. ¿Qué método de muestreo están utilizando?. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo multietápico.

¿Qué hace que una muestra sea 'útil' en investigación social?. Su gran tamaño, independientemente de la representatividad. Su capacidad para permitir inferencias precisas sobre la población de la que fue extraída. Que sea fácil y rápida de obtener. Que incluya a todos los expertos en el tema.

¿Cuál es la relación entre 'parámetros' y 'estadísticos'?. Los parámetros describen la muestra y los estadísticos describen la población. Los parámetros describen la población y los estadísticos describen la muestra. Ambos términos se refieren a las características de la población. Ambos términos se refieren a las características de la muestra.

¿Por qué la 'representatividad' es un concepto clave en el muestreo probabilístico?. Porque garantiza que la muestra sea siempre idéntica a la población. Porque permite que las características de la muestra reflejen las de la población, posibilitando la inferencia. Porque simplifica la selección aleatoria. Porque reduce la necesidad de un marco muestral.

Si un investigador selecciona a los participantes basándose en su disponibilidad inmediata, ¿qué tipo de sesgo está introduciendo?. Sesgo de selección. Sesgo de medición. Sesgo de no respuesta. Sesgo de confirmación.

¿Qué técnica se utiliza para obtener números aleatorios en el muestreo?. Realizar una encuesta piloto. Consultar a expertos. Usar tablas de números aleatorios, software estadístico o calculadoras. Seleccionar a los participantes más habladores.

En el contexto del ejemplo del 'botellódromo' en Valladolid, ¿cuál sería la 'unidad de análisis' si el objetivo es estimar la proporción de personas de 18 años o más que están de acuerdo?. La ciudad de Valladolid. La propuesta del botellódromo. Cada persona residente en Valladolid de 18 años o más. La opinión pública general.

¿Qué se busca minimizar con un buen diseño muestral?. El tiempo de recolección de datos. El tamaño de la muestra. El error muestral y los sesgos. La complejidad del análisis.

Si una muestra tiene un 'error de cobertura', ¿qué significa?. Que la mayoría de los encuestados no respondieron. Que el marco muestral utilizado no cubrió completamente a la población de interés. Que los encuestados dieron respuestas incorrectas. Que el análisis estadístico es incorrecto.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la 'representatividad' es correcta?. Una muestra es representativa solo si es seleccionada aleatoriamente. Una muestra es representativa si sus características clave se asemejan a las de la población. La representatividad solo se aplica a muestras grandes. Todas las muestras no probabilísticas son inherentemente no representativas.

¿Por qué el 'análisis estadístico' en investigación social implica hacer 'inferencias'?. Porque siempre se trabaja con la población completa. Porque se utilizan datos de una muestra para sacar conclusiones sobre una población más grande. Porque los resultados de la muestra son idénticos a los de la población. Porque el objetivo es describir solo a los participantes del estudio.