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MARÍA DEL ROSARIO ANTONIO GÓMEZ
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POBLACIÓN Y MUESTRA
Se analizan los conceptos de muestra, población
o universo, tamaño de la
muestra, representatividad de...
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• Tablas de números
aleatorios
• STATS®
• Selección sistemática
Procedimientos
Listado o marco
muestral
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POBLACIÓN Y MUESTRA
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recolectan los datos y debe ser
representativo de ésta.
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POBLACIÓN Y MUESTRA
MUESTREO
CUANTITATIVO
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 No siempre, pero en la mayoría de las
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POBLACIÓN Y MUESTRA
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 POBLACIÓN: Es el conjunto de todos los casos que
concuerdan con una serie de especificaciones.
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EJEMPLO DE DELIMITACIÓN
DE LA MUESTRA
POBLACIÓN Y MUESTRA
Límites de población
Todos los niños del área
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 Muestra probabilística: Subgrupo de la
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población en la que la elección de los elementos no
depende de la p...
POBLACIÓN Y MUESTRA
 Se determina con base en el planteamiento
del problema, las hipótesis, el diseño de
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 Para hacer una muestra probabilística son
necesarios dos procedimientos:
1.- Calcular un tamaño de m...
POBLACIÓN Y MUESTRA
 Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe
preguntarse: dado que una población es de N
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CÁLCULO DEL TAMAÑO
DE MUESTRA
En donde:
N= Población
n= Muestra
Z= Nivel de confianza. Es una constante dada por el nivel ...
EJEMPLO
Supongamos que el gobierno de un estado, provincia o
departamento ha emitido una ley que impide (prohibición
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PROCEDIMIENTO
n = (1.96)2 (0.5) (0.5) (20,000)
(20,000-1)(0.05)2 + (1.96)2 (0.5) (0.5)
n = 19,208 = 376.9386 ≈ 377
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 Muestreo en el que la población se divide en
segmentos y se selecciona una muestra para
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MUESTRA PROBABILÍSTICA
ESTRATIFICADA
Ejemplos de estratos en la variable
Religión Grado o nivel de
estudios
Católicos Pree...
DE MUESTRA PROBABILÍSTICA
ESTRATIFICADA
En donde:
fh = La fracción del estrato
n = El tamaño de la muestra
sh =Es la desvi...
POBLACIÓN Y MUESTRA
 Muestreo en el que las unidades de análisis se
encuentran encapsuladas en determinados lugares
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POBLACIÓN Y MUESTRA
Muestrear por racimos implica diferenciar entre la
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 TÓMBOLA
Muy simple pero muy rápido, consiste en numerar
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 Números Random o números aleatórios
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POBLACIÓN Y MUESTRA
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POBLACIÓN Y MUESTRA
 Marco muestral: Es un marco de referencia que
nos permite identificar físicamente los elementos
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POBLACIÓN Y MUESTRA
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referencia que nos permita identificar físicamente
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POBLACIÓN Y MUESTRA
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POBLACIÓN Y MUESTRA
No siempre existen listas que permitan identificar
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TAMAÑO ÓPTIMO DE
UNA MUESTRA
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POBLACIÓN Y MUESTRA
Ejemplo: Muestras utilizadas con frecuencia
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Ejemplo: Muestras típicas de estudios sobre
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Ejemplo: Tamaños de muestra mínimos en
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¿CÓMO Y CUÁLES SON LAS
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 La muestra es un subgrupo de la población y puede ser
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Exposición taller ii

  1. 1. PRESENTA: CLEOTILDE JORGE RAFAEL MARÍA DEL ROSARIO ANTONIO GÓMEZ ANTONIO VICENTE MENDOZA KEREN ARADI MARTÍNEZ HERRERA CRISTIAN JOAQUÍN CONTI SÁNCHEZ CARLOS ALEJANDRO SÁNCHEZ GONZÁLEZ ASESOR: L.I. MARÍA DE LOS ÁNGELES MARTÍNEZ MORALES S.E.P D.G.E.S.T S.N.E.S.T INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TUXTEPEC INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
  2. 2. POBLACIÓN Y MUESTRA Se analizan los conceptos de muestra, población o universo, tamaño de la muestra, representatividad de la muestra y procedimiento de selección. Se presenta una tipología de muestras: probabilísticas y no probabilísticas. Se explica cómo definir a las unidades de análisis (participantes, otros seres vivos, objetos, sucesos o comunidades), de las cuales se habrán de recolectar los datos. Asimismo, se presenta cómo determinar el tamaño adecuado de una muestra cuando INTRODUCCIÓN
  3. 3. • Tómbolas • Tablas de números aleatorios • STATS® • Selección sistemática Procedimientos Listado o marco muestral Muestra (es un subgrupo de la población) • Se utiliza por economía de tiempo y recursos • Implica definir la unidad de análisis • Requiere delimitar la población para generalizar resultados y establecer parámetros No probabilística o dirigida Requiere precisar el tamaño de la muestra Sus tipos son: • Muestra aleatoria simple • Muestra estratificada • Muestra por racimos o clusters Probabilística Clases Seleccionar elementos muéstrales por medio de: • Selecciona participantes por uno o varios propósitos • No pretende que los casos sean representativos de la población
  4. 4. POBLACIÓN Y MUESTRA Subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de ésta.  Se utiliza por economía de tiempo y recursos  Implica definir la unidad de análisis  Requiere delimitar la población para generalizar resultados y establecer parámetros MUESTRA
  5. 5. POBLACIÓN Y MUESTRA MUESTREO CUANTITATIVO Objetivo central: Seleccionar casos representativos para la generalización Mediante una técnica adecuada Generalizar: • Características • Hipótesis Con la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o fenómeno
  6. 6. POBLACIÓN Y MUESTRA  No siempre, pero en la mayoría de las situaciones si realizamos el estudio en una muestra.  Las muestras se utilizan por economía de tiempo y recursos. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SIEMPRE TENEMOS UNA MUESTRA?
  7. 7. POBLACIÓN Y MUESTRA  Aquí el interés se centra en “qué o quienes”, es decir, en los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio, lo cual depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio.  Para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidad es, situaciones, eventos, etc.). Una vez definida la unidad de análisis se delimita la población. ¿SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE RECOLECTARÁN DATOS? Unidades de análisis: Se les denomina también casos o elementos.
  8. 8. POBLACIÓN Y MUESTRA  POBLACIÓN: Es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.  Una vez que se ha definido cual será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. ¿CÓMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN? POSIBLES ERRORES Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles. Incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población. Desestimar o no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra.
  9. 9. EJEMPLO DE DELIMITACIÓN DE LA MUESTRA POBLACIÓN Y MUESTRA Límites de población Todos los niños del área metropolitana de la Ciudad de México, que cursen 4o., 5o. y 6o. de primaria en escuelas privadas y públicas del turno matutino.
  10. 10. POBLACIÓN Y MUESTRA  Muestra probabilística: Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos. TIPOS DE MUESTRA EJEMPLO Se realiza una investigación en un país, digamos Nicaragua, para saber cuántos niños han sido vacunados y cuántos no, y las variables asociadas (nivel socioeconómico, lugar donde viven, educación) con esta conducta y sus motivaciones. Se haría una muestra probabilística nacional de —digamos por ahora— 1 600 infantes, y de los datos obtenidos se tomarían decisiones para formular estrategias de vacunación, así como mensajes dirigidos a persuadir la pronta y oportuna vacunación de los niños.
  11. 11.  Muestra no probabilística o dirigida: Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación. TIPOS DE MUESTRA EJEMPLO Tenemos una investigación sobre inmigrantes extranjeros en México (Baptista, 1988). El objetivo de la investigación era documentar sus experiencias de viaje, de vida y de trabajo. Para cumplir dicho propósito se seleccionó una muestra no probabilística de personas extranjeras que por diversas razones (económicas, políticas, fortuitas) hubieran llegado a México entre 1900 y 1960. Las personas se seleccionaron por medio de conocidos, de asilos y de referencias. De esta manera se entrevistó a 40 inmigrantes con entrevistas semiestructuradas, que permitieron al participante hablar
  12. 12. POBLACIÓN Y MUESTRA  Se determina con base en el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones. ¿CÓMO SE SELECCIONA UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA?
  13. 13. POBLACIÓN Y MUESTRA  Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos: 1.- Calcular un tamaño de muestra, que sea representativo de la población. 2.- Seleccionar los elementos muestrales (casos), de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos, se requiere un marco de selección adecuado y un procedimiento la aleatoriedad en la selección. ¿CÓMO SE SELECCIONA UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA?
  14. 14. POBLACIÓN Y MUESTRA  Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población es de N tamaño, cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, organizaciones, capítulos de telenovelas, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar.  Se busca encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta CÁLCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA
  15. 15. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA En donde: N= Población n= Muestra Z= Nivel de confianza. Es una constante dada por el nivel deseado de confianza elegida (1.96 para el caso de precisión 95%) E= Error máximo tolerable. Es el margen dentro del cual deben ubicarse la verdadera respuesta. Se utiliza 5%=0.05. P= Porcentaje estimado de la muestra. Cuando es desconocida o no existe precedente de la investigación se utiliza P=0.5. Fórmula para calcular el tamaño de muestra:
  16. 16. EJEMPLO Supongamos que el gobierno de un estado, provincia o departamento ha emitido una ley que impide (prohibición expresa) a las estaciones de radio transmitir comerciales que utilicen un lenguaje procaz (groserías, malas palabras). Dicho gobierno nos solicita analizar en qué medida los anuncios radiofónicos transmitidos en el estado utilizan en su contenido este lenguaje, digamos, durante el último mes. Tamaño de la población: 20000 Error máximo aceptable: 5% Porcentaje estimado de la muestra: 50% Nivel de confianza: 95% CÁLCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA
  17. 17. PROCEDIMIENTO n = (1.96)2 (0.5) (0.5) (20,000) (20,000-1)(0.05)2 + (1.96)2 (0.5) (0.5) n = 19,208 = 376.9386 ≈ 377 50.9579 Que es el número de comerciales radiofónicos que necesitamos para representar al universo de 20 000, con un error de 0.05 (5%) y un nivel de confianza de 95%. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA
  18. 18. POBLACIÓN Y MUESTRA  Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.  La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestra para cada estrato, a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral. MUESTRA PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA
  19. 19. MUESTRA PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA Ejemplos de estratos en la variable Religión Grado o nivel de estudios Católicos Preescolar Cristianos Primaria Protestantes Secundaria Judíos Bachillerato Mahometanos Universidad (o equivalente) Budistas Posgrado
  20. 20. DE MUESTRA PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA En donde: fh = La fracción del estrato n = El tamaño de la muestra sh =Es la desviación estándar de cada elemento en el estrato h K = Una proporción constante que nos dará como resultado una q optima para cada estrato.
  21. 21. POBLACIÓN Y MUESTRA  Muestreo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos.  En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos. MUESTREO PROBABILÍSTICO POR RACIMOS
  22. 22. POBLACIÓN Y MUESTRA Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral.  La unidad de análisis indica quienes van a ser medidos, o sea, los participantes o casos a quienes en ultima instancia vamos a aplicar el instrumento de medición.  La unidad muestral (en este tipo de muestra) se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis. MUESTREO PROBABILÍSTICO POR RACIMOS
  23. 23. POBLACIÓN Y MUESTRA  TÓMBOLA Muy simple pero muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales de la población, del uno al número N. Después se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento, se revuelven en una caja y se van sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformaran la muestra.  Cuando nuestro muestreo es estratificado, se sigue el ¿CÓMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA?
  24. 24. POBLACIÓN Y MUESTRA  Números Random o números aleatórios  STATS® Excelente alternativa para generar números aleatorios se encuentra en el programa STATS®, que contiene un subprograma para ello y evita el uso de la tabla de números aleatorios. ¿CÓMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA?
  25. 25. POBLACIÓN Y MUESTRA  Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. Este ultimo (K ) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. De manera que tenemos que K = N/n. En donde K = un intervalo de selección sistemática N = la población n = la muestra SELECCIÓN SISTEMÁTICA DE ELEMENTOS MUESTRALES
  26. 26. POBLACIÓN Y MUESTRA
  27. 27. POBLACIÓN Y MUESTRA  Marco muestral: Es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, así como la posibilidad de enumerarlos y seleccionar los elementos muéstrales. Las muestras probabilísticas requieren la determinación del tamaño de la muestra y de un proceso de selección aleatoria que asegure que todos los elementos de la población tengan la LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES
  28. 28. POBLACIÓN Y MUESTRA El marco muestral constituye, un marco de referencia que nos permita identificar físicamente los elementos de la población, la posibilidad de enumerarlos y, por ende, de proceder a la selección de los elementos muéstrales (los casos de la muestra). Normalmente se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los casos de la población. LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES
  29. 29. POBLACIÓN Y MUESTRA LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES Los listados existentes sobre una población son variados: guías telefónicas, listas de miembros de las asociaciones, directorios especializados, listas oficiales de escuelas de la zona, bases de datos de los alumnos de una universidad o de los clientes de una empresa, registros médicos, catastros, nóminas de una organización, etc. En todo caso hay que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relación con el problema a investigar y la población que va a medirse, ya que todos estos aspectos influyen en la
  30. 30. POBLACIÓN Y MUESTRA No siempre existen listas que permitan identificar a nuestra población. Entonces, será necesario recurrir a otros marcos de referencia que contengan descripciones del material, las organizaciones o los casos que serán seleccionados como unidades de análisis. Ejemplos: • Mapas • Archivos electrónicos de periódicos en la web LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES
  31. 31. POBLACIÓN Y MUESTRA TAMAÑO ÓPTIMO DE UNA MUESTRA Las muestras probabilísticas requieren dos procedimientos básicos: 1) La determinación del tamaño de la muestra. 2) La selección aleatoria de los elementos muéstrales. Precisar adecuadamente el tamaño de la muestra puede tornarse complejo, esto depende del problema de investigación y la población a estudiar.
  32. 32. POBLACIÓN Y MUESTRA Ejemplo: Muestras utilizadas con frecuencia en investigaciones nacionales y regionales según área de estudio. Tipos de estudio Nacionales Regionales Económicos 1000+ 100 Médicos 1000+ 500 Conductas 1000+ 700-300 Actitudes 1000+ 700-400 Experimentos de laboratorio --- 100
  33. 33. POBLACIÓN Y MUESTRA Ejemplo: Muestras típicas de estudios sobre poblaciones humanas y organizaciones. Número de subgrupos Población de individuos u hogares Población de organizaciones Ninguno-pocos (menos de 5) Promedio (5 a 10) Más de 10 Nacionales Regionales 1000-1500 200-500 1500-2500 500- 1000 2500 + 1000 + Nacionales Regionales 200-500 50- 200 500-1 000 200- 500 1 000 + 500 +
  34. 34. POBLACIÓN Y MUESTRA Ejemplo: Tamaños de muestra mínimos en estudios cuantitativos. Tipo de estudio Tamaño mínimo de muestra Transeccional descriptivo o correlacional 30 casos por grupo o segmento del universo. Encuesta a gran escala 100 casos para el grupo o segmento más importante del universo y de 20 a 50 casos para grupos menos importantes. Causal 15 casos por variable independiente. Experimental o cuasiexperimental 15 por grupo.
  35. 35. POBLACIÓN Y MUESTRA ¿CÓMO Y CUÁLES SON LAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS?Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal. Se utilizan en diversas investigaciones cuantitativas y cualitativas. Ventaja: Desde la visión cuantitativa— es su utilidad para determinado diseño de estudio que requiere no tanto una “representatividad” de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema. Desventaja: Al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos calcular con qué nivel de confianza hacemos una estimación.
  36. 36.  La muestra es un subgrupo de la población y puede ser probabilística o no probabilística.  Elegir qué tipo de muestra se requiere depende del enfoque y alcances de la investigación, los objetivos del estudio y el diseño.  En el enfoque cuantitativo las muestras probabilísticas son esenciales en diseños de investigación por encuestas, donde se pretenden generalizar los resultados a una población.  El tamaño de la muestra se calcula mediante fórmulas o por medio de programas.  Las muestras no probabilísticas pueden también CONCLUSIONES

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