1. UNIVERSIDAD CENTRAL DEL
ECUADOR
TÉCNICAS DEL MUESTREO
ELABORADO POR :
ELIANA GUERRA
2013

2. ALEATORIO
SISTEMÁTICO
MUESTREO
PROBALILÍSTICO
ESTRATIFICAD
O
Proporcional
TÉCNICAS
DE
MUESTRE
O
No proporcional
CONGLOMERAD
O
CASUAL
MUESTREO NO
PROBABILÍSTICO
INTENCIONA
L
CUOTAS

3. MUESTREO PROBABILÍSTICO
ALEATORIO
Procedimie
nto
1.-Lista
completa
del
universo.
2.-Asignar
un cupo a
cada
individuo.
3.Selecciona
r la muestra
a través de
una tabla de
números
aleatorios.
ESTRATIFICADO
SISTEMÁTICO
Procedimiento
1.- Lista
completa del
universo.
2.- Selección
del primer
individuo a
través de una
tabla de
números
aleatorios
3.- Selección de
cada enésimo
individuo a
partir del
primer
seleccionado.
PROPORCIONAL
NO PROPORCIONAL
Procedimient
o
Procedimient
o
1.- División
del
universo en
estratos
homogéne
os.
2.Selección
aleatoria de
los
individuaos
dentro de
cada
estrato.
3.- Los
tamaños de
la muestra
dentro de
cada
estrato son
proporcion
ales
1.- División
del
universo en
estratos
homogéne
os.
2.-Selección
aleatoria de
los
individuos
dentro de
cada
estrato.
3.- Los
tamaños de
la muestra
dentro de
cada
estrato
dependen
de las
necesidade
s
CONGLOMERADO
Procedimiento
1.- División del
universo en
distintos grupos o
conglomerados.
2.- Selección de
los
conglomerados
que constituirán
la muestra.
3.- Selección
aleatoria de los
individuos dentro
de cada
conglomerado.

4. MUESTREO NO
PROBABILÍSTICO
CASUAL
Procedimiento
*Entrevista de
individuos en
forma casual
Ejemplo: Las
personas que
pasan por la
calle.
INTENCIO
NAL
CUOTAS
Procedimiento
Procedimiento
*Selección del
individuo a
entrevistar según
el criterio de un
experto.
Ejemplo: Los
dueños de un
determinado tipo
de automóvil
Cada entrevistador
debe encuestar un
cierto números de
individuos dentro de
cada categoría.
Ejemplo:
Hombres y mujeres.
La elección del
individuo a entrevistar
se deja a juicio del
entrevistador.

5. CÁLCULO DE LA MUESTRA
SE DEBE TENER EN CUENTA:
El objeto y el
objetivo de
investigación
El error de
muestra puede
fluctuar, según
criterio
nivel de
confiabilidad con el
que se desea
trabajar.
Las
probabilidades
reales de las
características
a investrigarse
Aplicar la fórmula
adecuada para
poblaciones finitas
o infinitas.

6. CÁLCULO DE LA MUESTRA
CARÁCTER CUALITATIVO
Cuando N es
grande o el
muestreo es
con
reposición
2
Z  PQ
n
E2
Cuando la
población es
finita o el
muestreo es
sin reposición
CARÁCTER
CUANTITATIVO
Cuando no
se conoce el
tamaño N o
este es
infinito
Z2 2
NZ2 PQ
n 2
n
2
2
E
( N 1) E  Z PQ
Cuando la
población es
finita y el
muestreo es
sin
reposición
NZ2 2
n
( N  1) E 2  Z2 2

7. LA HIPÓTESIS
• Es una respuesta tentativa al problema planteado.
• Es una afirmación sobre algo que se va a demostrar
por medio de investigación.
• Una hipótesis puede ser definida como una simple
conjetura. Una hipótesis científica es una conjetura
inteligente.
• En las investigaciones científicas, las hipótesis son
proposiciones tentativas acerca de las relaciones
entre dos o más variables y se apoyan en
conocimientos organizados y sistematizados.
• Las hipótesis pueden ser demostradas sobre la base
de alguna prueba ESTADÍSTICA o ESTIMADOR, el
mismo que depende del tamaño de la muestra, del
número de muestras, de la población a
compararse, de si se trabaja con medidas de
frecuencia.

8. LA HIPÓTESIS
REQUISITOS:
FUNCIONES:
1.
Establecer variables a
estudiar.
1.
Formulan
explicaciones iniciales.
2.
Permitir una relación
entre variables.
2.
Estimulan las
investigaciones.
3.
Contar con supuestos
referidos al problema
3.
Ayudan en la toma de
decisiones.
CARACTERÍSTICAS
•
•
•
•
•
•
•
Deben referirse a una situación determinada.
Las variables deben ser comprensibles, precisas y lo más concretas posibles.
Han de ser suficientes para poder explicar todos los hechos que motivan su
formulación.
Las relaciones entre variables de la hipótesis deben ser claras y verosímiles
Deben tener lógica
Las hipótesis deben ser las suposiciones mejor fundamentadas.
No hallarse en contradicción con la ciencia.

9. CLASES DE HIPÓTESIS
Hipótesis de
investigación
Nulas y
alternativas
Estadísticas
Descriptiva:
DE ESTIMACIÓN:
Se observa en un contexto o
en la manifestación de otra
variable.
Evalúan la suposición de
un investigador respecto
al valor de alguna
característica, de una
muestra de individuos u
objetos de una
población.
Correlacionales:
Pueden establecer la
relación entre dos o más
variables.
NULA:
Indica que la información
por obtener es contraria a
la hipótesis de
investigación.
DE DIFERENCIA DE
MEDIDAS:
Diferencia entre
grupos:
Se formulan en
investigaciones dirigidas a
comparar grupos.
Relación de
causalidad:
Propone n un sentido de
ENTENDIMIENTO de las
variables
ALTERNATIVA:
Ofrece otra descripción o
explicación distinta a las
que ofrecen las otras
hipótesis.
Se compara una estadística
entre dos o más grupos de
hipótesis.
DE CORRELACIÓN:
Traduce una correlación
entre dos o más
variables en términos
estadísticos.

10. ESTRUCTURA DE LAS
HIPÓTESIS
a) UNIDADES DE OBSERVACIÓN o de análisis que pueden ser
personas, grupos, comunidades, instituciones, etc.
b) Variables que son atributos, características, cualidades o
propiedades que se presentan en las unidades de observación.
c) Término de relación o enlace lógico que permite la relación entre las
unidades de análisis y las variables.

11. FLUJOGRAMA DE PASOS PARA PROBAR UNA HIPÓTESIS
Planteamiento de la hipótesis
Elegir la prueba
estadística adecuada
Definir el nivel de
significación
Conclusión
Recolectar datos de
una muestra
representativa
Estimar la desviación
estándar de la
distribución muestral
de la media
Transformar la media de
la muestra en valores
Tomar la
decisión
estadística