material

1. Diseño Muestral
Población

2.  Plantea un tema de
estudio.
 Cual es el universo de estudio?
?
Planificación
 Se Menciona la población
de estudio.
 En los objetivos se describe el
requerimiento especifico
 Se detalla en variables e
indicadores que se quiere
obtener
 Se sugiere un instrumento
de captura de las variables
(Boleta).
 Cual es la muestra representativa
para la captura de las variables?.
 Cual es proceso deductivo?.

3. Marco Muestral: Listado de la población.
Cartografía Marco muestral
Tamaño de la muestra: Determinar numero de unidades de la población.
Selección de las unidades de la muestra: Determinar el
método de selección de las unidades de la muestra.
Estimadores: Determinar el método de estimación de las variables de estudio.

4. Numero de boletas
Numero de encuestadores
Analisis de la información
Estimaciones de parámetros poblacionales
Captura de datos
Generación de Base de datos
Diseñar la captura del dato, revisión de las boletas, la transcripción de los
datos y la generación de la Base de Datos.

5. Ejemplo de algunos argumentos estadísticos
en un muestreo aleatorio simple.

6. Definición del tamaño muestral n para una Variable
CONTINUA cuya variación se conoce
Se quiere medir una variable
CONTINUA (MEDIA X) en
una Muestra Representativa
Definir
el Error Estándar (E)
Esperado
Definir la
la Confiabilidad Z
Esperada
n = Z2
s2
E2
Definir
La Desviación Estándar
(S) Conocida

7. 2
2
2
.
E
s
z
no 
2
2
.
E
pq
z
no 
N
no
no
n


1
N
no
no
n


1
Z : Valor asignado al nivel de confianza
p : Porcentaje de aceptación de la variable de estudio
q : Porcentaje de no aceptación
E : Error admisible a cometer, lo define el investigador

8. Estimadores más Comunes Bajo un Esquema de Muestreo Aleatorio Simple.
Parámetro Estimador del Parámetro Estimador de la Varianza
Proporción p
n
y
p̂
n
1
i
i


   




 


N
n
N
1
-
n
Q̂
P̂
p̂
V̂
Media 
n
x
x
n
1
i
i


   




 

N
n
N
n
s
x
V̂
2
Total X x
N
X̂ 
   




 


N
n
N
n
s
N
X
V̂
2
2
1 Si pertenece a la clase.
0 En caso contrario.
yi = Q = 1-p
Donde:
ˆ ˆ

9. 
 
x


ˆ
Parámetro Poblacional (Media)
Estimación Puntual.
Estima la magnitud de un parámetro mediante un único valor numérico.
Su forma es:
Media Muestral.
Es la media de los n elementos de una muestra. Es un estimador de la media
poblacional.



n
i
i
x
n
x
1
1
)
(
,
)
( x
V
z
x
x
V
z
x 

Estimación por Intervalos.
Estima un parámetro mediante un intervalo de valores.
Su forma es :
 














n
i
i x
x
n
s
muestral
ianza
Cuasi
N
n
N
n
s
x
V
media
la
de
Varianza
1
2
2
2
1
1
:
var
1
)
(
:

10. Parámetro Poblacional (Total)
Estimación Puntual.
Estima la magnitud de un parámetro mediante un único valor numérico.
Su forma es:
)
)
(
(
,
)
)
(
( x
V
z
x
N
x
V
z
x
N 

Estimación por Intervalos.
Estima un parámetro mediante un intervalo de valores.
Su forma es :


 x
X
X ,

x
N


ˆ

11. 100
)
/
(
, N
A
P
P 


100
)
/
(
ˆ n
a
p 


Parámetro Poblacional (Porcentaje)
Estimación Puntual.
Estima la magnitud de un parámetro mediante un único valor numérico.
Su forma es:
)
(
,
)
( p
V
z
p
p
V
z
p 

Estimación por Intervalos.
Estima un parámetro mediante un intervalo de valores.
Su forma es :
p
q
n
a
p
Donde
N
n
N
n
pq
p
V
porcentaje
del
Varianza













100
100
:
1
1
)
(
: