Este documento presenta información sobre conceptos y procesos estadísticos relacionados con la investigación cuantitativa. Explica los pasos del proceso de investigación cuantitativa, incluyendo la formulación del problema y objetivos, recolección y análisis de datos, y conclusiones. También define conceptos como población, muestra y tipos de muestreo, así como técnicas de muestreo probabilísticas y no probabilísticas. Finalmente, incluye ejemplos prácticos de muestreo aleatorio simple usando Excel y SPSS.

1. LeninH.Cari Mogrovejo
zarlenin@gmail.com

2. TENERLAESTADÍSTICAESTENER
PODER
MDU.RicardodeAlbaObregón
Centroregionaldeinformaciónestratégica
(México)

3. Introducción
Eldocenteinvestigador

La
LaLaLa
tiraníadelexperto
literaturadela estadística informáticayelsoftwareamigable estadísticaylainvestigación





4. PROCESODEINVESTIGACIÓN
CUANTITATIVO
4
6
FORMULACIÓNDEL
MARCOTEÓRICO
OPERACIONALIZACIÓN
(INDICADORES)
1
2
3
8
INSTRUMENTOSDE
FORMULACIÓN
DELPROBLEMA
DELIMITACIÓN
DELPROBLEMA
ÁREATEMÁTICA
RECOLECCIÓNDE
DATOS
5
7
TÉCNICASDE
DISEÑOCONCRETO
RECOLECCIÓNDEDATOS
SÍNTESISY
CONCLUSIONES
ANÁLISISDELOS
DATOS
PROCESAMIENTO
DEDATOS
DATOS
12
11
10
9
RESPUESTA

5. POBLACIÓNYMUESTRA
ConceptodePoblación:

Esunconjuntofinitooinfinitodeelementos

concaracterísticas
comunesparalos
cuales
serán
extensivas
las
conclusiones
de
por
la
el
investigación.
Esta
queda
delimitada
problemay porlosobjetivosdelestudio.

6. TIPOS
DE
POBLACIÓN
FINITA
ACCESIBLE
POBLACION
INFINITA

7. MUESTREO
“Aunque
muestrea
la
es
razón
esencialpor
la
que
se

la
imposibilidad
deestudiar
todos
los
sujetos,
debido
a
del de
esto,
se
pueden
aprovecharlasventajas
muestreo,queson
la
reducción
del
coste
la
investigación
en
tiempoyendinero.Elahorrodetiempoodinero
medianteelmuestreosóloeslógicocuandose
puede
justificar
el
hecho
deque
los
datos
obtenidosapartirdelamuestraproporcionarán
una
las
base
firme
paradeterminar
con
exactitud
características
del
fenómeno
que
seestudia”.(Fox,”Elprocesodemuestreo”1981:367)

8. TÉCNICASDEMUESTREO
Elmuestreoenla
vidacotidiana
Origendela teoría delmuestreo
Muestreo
permite
consiste
muestra
Enelconjuntode
procedimientosdesarrollados
Alcanzarunconocimiento
satisfactoriodeunfenómeno
-Conocimiento
-Acciones
-Amistades
através
conla
sebasan
Delaevaluacióndelos
resultadosdeunamuestrade
susobservaciones
Finalidaddeseleccionar
unamuestra
Enmuestras
quepermite
esdecir
daorigen
Obtenerinformación
objetivayválida
Extraemosconclusiones
detoda(población)
Aldesarrollodela
Teoríadelmuestreo
estoocurre
para
-Enlavidacotidiana
-Enlainvestigacióncientífica
Realizarestimacioneseficientes

9. Ventajasdelmuestreo
a.
Menor
costo
b.
Mayor
rapidez
c.
Mayor
exactitud
d.
Mayor
factibilidad,
alcance
y
flexibilidad

10. MUESTRA
CONCEPTODEMUESTRA:Lamuestraesunconjuntorepresentativoy
finitoqueseextraedelapoblaciónaccesible.
CONCEPTODEMUESTRAREPRESENTATIVA:Esaquellaqueporsu
tamañoycaracterísticassimilaresalasdelconjunto,permitenhacer inferenciasogeneralizarlosresultadosalrestodelapoblaciónconun
margendeerrorconocido.
REPRESENTATIVA(Verquesecumplaen
sectores).
todolos
TIPOSDE
MUESTRAS
NO
REPRESENTATIVA

11. Azarsimple
Azarsistemático Estratificado Conglomerados
PROBALISTICOO
ALEATORIOS
CLASIFICACION
DELTIPODE MUESTREO
NO
PROBALISTICOS
(Deterministico)
Casualo
accidental
Intencional
Porcuotas

12. SUJETOS
VOLUNTARIOS MUESTRAS EXPERTOS
SUJETOSTIPOSMUESTRASPORCUOTAS
NOPROBALISTICAS
(CARÁCTERINFORMAL)
MUESTRAS
DIRIGIDAS
Sedirigeaun
sectorespecifico Resultado subjetivo,sin criterio,por facilidad
CONVENIENCIA
SELECTIVO
JUICIOO
CRITERIO
Subjetivoperocon
criterio

13. PERSONAL
TELEFONICA CORREO
CONTACTOS
DIRECTOS
(ENTREVISTAS)
MENOS
CONFIABLE
OBSERVACION
DIRECTA
DIRECTAS
(SINENTREVISTA)
INVESTIGACIONES
ESTADISTICAS
BASADOSEN:
EXPERENCIAS, ANALOGIAS
(SUBJETIVA)
CONJETURALES
BANCOS
DATOS INSTITUCION ES
ESTUDIOS PREVIOS PUBLICACIO NES
INDIRECTAS
SECUNDARIAS
RECOPILACION
DEDATOS

14. LACLAVEESTAEN
REDUCIRLA POBLACIÓNDEL MODOMÁS CONVENIENTECON ELFIN DEREDUCIR LAMUESTRAPERO QUESIGASIENDO REPRESENTATIVA

15. PRÁCTICA1:MUESTREOPROBABILÍSTICO
(AZARSIMPLE)POBLACIÓNINFINITA
SOFTWARE:EXCEL2007
FORMULA:
=ALEATORIO.ENTRE(inferior,superior)



Inferior
es elmenornúmeroenteroque la

funciónALEATORIO.ENTREpuede devolver.
Superior
eselmayornúmeroenteroque la

funciónALEATORIO.ENTREpuede devolver.

16. PASO1:ABRIRARCHIVODEEXCELY
DIGITARLAFORMULA

17. PASO2:COPIARFORMULA

18. PASO3:ORDENARDATOS

19. PASO4:SELECCIONARDATOS

20. PRÁCTICA
CALIFICADA
1:
MUESTREO
PROBABILÍSTICO
FINITA
(AZAR
SIMPLE)
POBLACIÓN

SOFTWARE:EXCEL2007
DETERMINARLAMUESTRADE LAPOBLACIÓN
DELOS PRIMEROS500ESTUDIANTES
AL95%DENIVELDE CONFIANZAY5%DE
ERROR MUESTRAL

PRESENTACIÓN:AULAVIRTUAL

21. PRÁCTICA2:MUESTREO
(AZARSIMPLE)
PROBABILÍSTICO
SOFTWARE: SPSS
SELECCIONAR LOSCASOS
YOBTENERUNAMUESTRADEUNA POBLACIÓNINFINITA



AL95%
DENIVELDECONFIANZAY5%

DEERRORMUESTRAL

22. PASO1:COPIARDATOSASPSS
SELECCIONACOPIARYPEGAR
DATOS

23. PASO2:SPSS:
MENÚDATOS/SELECCIONARCASOS

24. PASO3:FILTRARDATOS
MUESTRAALEATORIA DE CASO/BOTÓNMUESTRA/
EXACTAMENTE

25. PRÁCTICA
CALIFICADA
2:
MUESTREO
PROBABILÍSTICO
FINITA
(AZAR
SIMPLE)
POBLACIÓN

SOFTWARE:SPSS
DETERMINARLAMUESTRADE LAPOBLACIÓN
DELOS PRIMEROS500ESTUDIANTES
AL95%DENIVELDE CONFIANZAY5%DE
ERROR MUESTRAL

PRESENTACIÓN:AULAVIRTUAL

26. Muchasgracias
LeninH.CariMogrovejo
Cel.959966199zarlenin@gmail.comlenin_9966199@hotmail.com