SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 16
Descargar para leer sin conexión
Total de individuos, objetos o medidas que
poseen algunas características comunes y observables.
Subgrupo de una población
Muestra: Grupo representativo de la población. La muestra está parametrada por criterios
estadísticos (encuestas)
Muestra: Más flexible. Unidad de análisis no necesariamente representativa (grupos focales,
observación directa, entrevistas).
La aplicación de criterios estadísticos implica un proceso que conocemos como muestreo.
Haz clic en cada botón.
Total de individuos, objetos o medidas que
poseen algunas características comunes y observables.
Subgrupo de una población
Muestra: Grupo representativo de la población. La muestra está parametrada por criterios
estadísticos (encuestas)
Muestra: Más flexible. Unidad de análisis no necesariamente representativa (grupos focales,
observación directa, entrevistas).
La aplicación de criterios estadísticos implica un proceso que conocemos como muestreo.
Haz clic en cada botón.
• Todos los elementos de la población tienen
probabilidad de ser incluidos en la muestra.
• Permite la generalización o inferencia estadística.
• Tipos de muestra:
• Al azar
• Estratificado
• Conglomerado
Total de individuos, objetos o medidas que
poseen algunas características comunes y observables.
Subgrupo de una población
Muestra: Grupo representativo de la población. La muestra está parametrada por criterios
estadísticos (encuestas)
Muestra: Más flexible. Unidad de análisis no necesariamente representativa (grupos focales,
observación directa, entrevistas).
La aplicación de criterios estadísticos implica un proceso que conocemos como muestreo.
Haz clic en cada botón.
• No se conocen las probabilidades de selección de
cada individuo de ser incluido en la muestra.
• No permite generalizar o inferir estadísticamente.
• Tipos de muestra:
• Casual o accesible
• Intencional o de juicio
• De cuotas.
Todas las unidades tienen la misma
probabilidad de ser seleccionadas.
Para aplicar un estudio en el Campus Villa de la
UPC, sortearemos a una cantidad “x” de
estudiantes.
La población no es naturalmente
homogénea, sino que está conformada por
grupos. La investigación tiene interés
especial en estos grupos.
En el Campus Villa de la UPC, necesitamos
encuestar 60 estudiantes de Negocios, 40 de
Comunicaciones, 20 de Medicina, 15 de Derecho
y 15 de Música.
La población no es naturalmente
homogénea, sino que está conformada por
grupos. Sin embargo, estas diferencias no
son objeto de estudio de la investigación.
En el Campus Villa de la UPC, encuestaremos solo
a quienes estudien en el pabellón E.
Haz clic en el símbolo “+”.
Todas las unidades tienen la misma
probabilidad de ser seleccionadas.
Para aplicar un estudio en el Campus Villa de la
UPC, sortearemos a una cantidad “x” de
estudiantes.
La población no es naturalmente
homogénea, sino que está conformada por
grupos. La investigación tiene interés
especial en estos grupos.
En el Campus Villa de la UPC, necesitamos
encuestar 60 estudiantes de Negocios, 40 de
Comunicaciones, 20 de Medicina, 15 de Derecho
y 15 de Música.
La población no es naturalmente
homogénea, sino que está conformada por
grupos. Sin embargo, estas diferencias no
son objeto de estudio de la investigación.
En el Campus Villa de la UPC, encuestaremos solo
a quienes estudien en el pabellón E.
Haz clic en el símbolo “+”.
• El Muestreo Probabilístico Simple al Azar implica también la aplicación de parámetros
estadísticos y matemáticos preestablecidos.
• A partir de ellos, los trabajos de investigación ganan mayor precisión debido a factores
como el error estándar, el nivel de confiabilidad, las proporciones, las tasas, las
varianzas, las desviaciones típicas, etc.
• El manejo de estos elementos forma parte de las competencias de la Estadística
Inferencial, elemento base para la Investigación de Mercados.
• Siempre será aconsejable contar con la lista completa y actualizada de los elementos que
conforman la población.
No hay ningún criterio seleccionador en
general. Los casos tomados como
muestra se realizan por temas de simple
accesibilidad o disposición.
Para estudiar el fenómeno de los nuevos colectivos
universitarios surgidos en UPC, el equipo decide aplicar
una encuesta a algunos integrantes de Freedom UPC,
Otakus Villanos y UPC Crema, ya que se cuenta con
algunos de ellos como contactos de Facebook.
El criterio seleccionador de la muestra
es establecido por el investigador desde
un primer momento. Desde el
planteamiento del problema se ha
predeterminado así.
Desde el planteamiento del problema, el equipo decidió
que el fenómeno del anime era uno de los ejes de su
investigación, ya que gozaba de mucha popularidad en
diversas universidades. Por ello, aplicará su encuesta
solo a integrantes del Colectivo Otakus Villanos.
El investigador conoce las características
específicas de la población. Entonces,
trata de reproducir en su muestra estas
proporcionalidades o cuotas.
En una exploración previa realizada en todos los campus
UPC, se ha registrado la existencia de 22 nuevos
colectivos universitarios. La encuesta deberá cubrir a 10
integrantes de cada uno de los colectivos.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
Asegurar siempre la uniformidad de
la práctica, y el menor estrés
emocional de los investigadores.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
Considerar siempre criterios como la
facilidad, la neutralidad, la
subjetividad.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
Prevenir la cuestión del rechazo a
través del análisis del contexto.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
En el nivel en el que nos encontramos, aún estamos
algo lejos de la generalización o la representatividad,
pero tenemos que mantener la adecuación.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
La profundidad y alcance de nuestro
Proyecto siempre dependerá de esta
adecuación.
En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra?
Haz clic en los círculos.
En toda instancia, el trabajo de campo
siempre es un proceso riguroso,
metódico, transparente y paciente.
García Ferrando, M. (2000). El análisis de la realidad social. Madrid: Alianza Editorial.
Ponce, A. (1997). Estadística Social. Teoría y Ejercicios. Lima: Pontificia Universidad
Católica del Perú.
Sierra Bravo, R. (1999). Técnicas de Investigación Social: Teoría y Ejercicios. Madrid:
Paraninfo.
Material producido por la
Universidad Peruana de
Ciencias Aplicadas
COPYRIGHT © UPC 2021
– Todos los derechos
reservados
Autor:
Equipo docente de
Investigación Académica

Más contenido relacionado

Similar a Poblacion_y_muestra.pdf

Similar a Poblacion_y_muestra.pdf (20)

Metodologia de la investigacion
Metodologia de la investigacion Metodologia de la investigacion
Metodologia de la investigacion
 
Técnicas de Muestreo .pptx
Técnicas de Muestreo               .pptxTécnicas de Muestreo               .pptx
Técnicas de Muestreo .pptx
 
2 Población y muestra.pptx
2 Población y muestra.pptx2 Población y muestra.pptx
2 Población y muestra.pptx
 
Conceptos generales del muestreo del trabajo
Conceptos generales del muestreo del trabajoConceptos generales del muestreo del trabajo
Conceptos generales del muestreo del trabajo
 
4.-muestreo ..................................pptx
4.-muestreo ..................................pptx4.-muestreo ..................................pptx
4.-muestreo ..................................pptx
 
Selección de la muestra.pdf
Selección de la muestra.pdfSelección de la muestra.pdf
Selección de la muestra.pdf
 
Pym
PymPym
Pym
 
Poblacion y Muestra
Poblacion y MuestraPoblacion y Muestra
Poblacion y Muestra
 
(268083723) el muestreo
(268083723) el muestreo(268083723) el muestreo
(268083723) el muestreo
 
Encuestas de opinion publica
Encuestas de opinion  publica Encuestas de opinion  publica
Encuestas de opinion publica
 
elmuestreo.pdf
elmuestreo.pdfelmuestreo.pdf
elmuestreo.pdf
 
El muestreo (1)
El muestreo (1)El muestreo (1)
El muestreo (1)
 
El muestreo
El muestreoEl muestreo
El muestreo
 
Población y Muestra
Población y MuestraPoblación y Muestra
Población y Muestra
 
Estadística
EstadísticaEstadística
Estadística
 
Elmuestreo
ElmuestreoElmuestreo
Elmuestreo
 
Elmuestreo
ElmuestreoElmuestreo
Elmuestreo
 
Elmuestreo
ElmuestreoElmuestreo
Elmuestreo
 
Elmuestreo
ElmuestreoElmuestreo
Elmuestreo
 
Elmuestreo
ElmuestreoElmuestreo
Elmuestreo
 

Último

La Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptx
La Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptxLa Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptx
La Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptxCamilaCardona39
 
21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress
21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress
21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW CongressFernando Rubio Ahumada
 
Pedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdf
Pedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdfPedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdf
Pedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdfPedro Alfonso Calderón Orejuela
 
Una nueva metodología para vender más. Un modelo nuevo basado en el éxito de...
Una nueva metodología para vender más.  Un modelo nuevo basado en el éxito de...Una nueva metodología para vender más.  Un modelo nuevo basado en el éxito de...
Una nueva metodología para vender más. Un modelo nuevo basado en el éxito de...Nicola Origgi
 

Último (7)

La Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptx
La Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptxLa Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptx
La Cabaña Del Encanto Colombiaaaaaa.pptx
 
21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress
21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress
21 Hacks de Analitica Web - Fernando Rubio Ahumada WAW Congress
 
Cómo comenzar tu marca personal desde cero
Cómo comenzar tu marca personal desde ceroCómo comenzar tu marca personal desde cero
Cómo comenzar tu marca personal desde cero
 
Pedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdf
Pedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdfPedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdf
Pedro Alfonso Calderon Orejuela Inteligencia Artificial Marketing(1).pdf
 
Portadas Nacionales 15-Mayo-2024.pdf....
Portadas Nacionales 15-Mayo-2024.pdf....Portadas Nacionales 15-Mayo-2024.pdf....
Portadas Nacionales 15-Mayo-2024.pdf....
 
Portadas Nacionales 16-Mayo-2024.pdf....
Portadas Nacionales 16-Mayo-2024.pdf....Portadas Nacionales 16-Mayo-2024.pdf....
Portadas Nacionales 16-Mayo-2024.pdf....
 
Una nueva metodología para vender más. Un modelo nuevo basado en el éxito de...
Una nueva metodología para vender más.  Un modelo nuevo basado en el éxito de...Una nueva metodología para vender más.  Un modelo nuevo basado en el éxito de...
Una nueva metodología para vender más. Un modelo nuevo basado en el éxito de...
 

Poblacion_y_muestra.pdf

  • 1.
  • 2. Total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes y observables. Subgrupo de una población Muestra: Grupo representativo de la población. La muestra está parametrada por criterios estadísticos (encuestas) Muestra: Más flexible. Unidad de análisis no necesariamente representativa (grupos focales, observación directa, entrevistas). La aplicación de criterios estadísticos implica un proceso que conocemos como muestreo. Haz clic en cada botón.
  • 3. Total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes y observables. Subgrupo de una población Muestra: Grupo representativo de la población. La muestra está parametrada por criterios estadísticos (encuestas) Muestra: Más flexible. Unidad de análisis no necesariamente representativa (grupos focales, observación directa, entrevistas). La aplicación de criterios estadísticos implica un proceso que conocemos como muestreo. Haz clic en cada botón. • Todos los elementos de la población tienen probabilidad de ser incluidos en la muestra. • Permite la generalización o inferencia estadística. • Tipos de muestra: • Al azar • Estratificado • Conglomerado
  • 4. Total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes y observables. Subgrupo de una población Muestra: Grupo representativo de la población. La muestra está parametrada por criterios estadísticos (encuestas) Muestra: Más flexible. Unidad de análisis no necesariamente representativa (grupos focales, observación directa, entrevistas). La aplicación de criterios estadísticos implica un proceso que conocemos como muestreo. Haz clic en cada botón. • No se conocen las probabilidades de selección de cada individuo de ser incluido en la muestra. • No permite generalizar o inferir estadísticamente. • Tipos de muestra: • Casual o accesible • Intencional o de juicio • De cuotas.
  • 5. Todas las unidades tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Para aplicar un estudio en el Campus Villa de la UPC, sortearemos a una cantidad “x” de estudiantes. La población no es naturalmente homogénea, sino que está conformada por grupos. La investigación tiene interés especial en estos grupos. En el Campus Villa de la UPC, necesitamos encuestar 60 estudiantes de Negocios, 40 de Comunicaciones, 20 de Medicina, 15 de Derecho y 15 de Música. La población no es naturalmente homogénea, sino que está conformada por grupos. Sin embargo, estas diferencias no son objeto de estudio de la investigación. En el Campus Villa de la UPC, encuestaremos solo a quienes estudien en el pabellón E. Haz clic en el símbolo “+”.
  • 6. Todas las unidades tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Para aplicar un estudio en el Campus Villa de la UPC, sortearemos a una cantidad “x” de estudiantes. La población no es naturalmente homogénea, sino que está conformada por grupos. La investigación tiene interés especial en estos grupos. En el Campus Villa de la UPC, necesitamos encuestar 60 estudiantes de Negocios, 40 de Comunicaciones, 20 de Medicina, 15 de Derecho y 15 de Música. La población no es naturalmente homogénea, sino que está conformada por grupos. Sin embargo, estas diferencias no son objeto de estudio de la investigación. En el Campus Villa de la UPC, encuestaremos solo a quienes estudien en el pabellón E. Haz clic en el símbolo “+”. • El Muestreo Probabilístico Simple al Azar implica también la aplicación de parámetros estadísticos y matemáticos preestablecidos. • A partir de ellos, los trabajos de investigación ganan mayor precisión debido a factores como el error estándar, el nivel de confiabilidad, las proporciones, las tasas, las varianzas, las desviaciones típicas, etc. • El manejo de estos elementos forma parte de las competencias de la Estadística Inferencial, elemento base para la Investigación de Mercados. • Siempre será aconsejable contar con la lista completa y actualizada de los elementos que conforman la población.
  • 7. No hay ningún criterio seleccionador en general. Los casos tomados como muestra se realizan por temas de simple accesibilidad o disposición. Para estudiar el fenómeno de los nuevos colectivos universitarios surgidos en UPC, el equipo decide aplicar una encuesta a algunos integrantes de Freedom UPC, Otakus Villanos y UPC Crema, ya que se cuenta con algunos de ellos como contactos de Facebook. El criterio seleccionador de la muestra es establecido por el investigador desde un primer momento. Desde el planteamiento del problema se ha predeterminado así. Desde el planteamiento del problema, el equipo decidió que el fenómeno del anime era uno de los ejes de su investigación, ya que gozaba de mucha popularidad en diversas universidades. Por ello, aplicará su encuesta solo a integrantes del Colectivo Otakus Villanos. El investigador conoce las características específicas de la población. Entonces, trata de reproducir en su muestra estas proporcionalidades o cuotas. En una exploración previa realizada en todos los campus UPC, se ha registrado la existencia de 22 nuevos colectivos universitarios. La encuesta deberá cubrir a 10 integrantes de cada uno de los colectivos.
  • 8. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos.
  • 9. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos. Asegurar siempre la uniformidad de la práctica, y el menor estrés emocional de los investigadores.
  • 10. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos. Considerar siempre criterios como la facilidad, la neutralidad, la subjetividad.
  • 11. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos. Prevenir la cuestión del rechazo a través del análisis del contexto.
  • 12. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos. En el nivel en el que nos encontramos, aún estamos algo lejos de la generalización o la representatividad, pero tenemos que mantener la adecuación.
  • 13. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos. La profundidad y alcance de nuestro Proyecto siempre dependerá de esta adecuación.
  • 14. En toda instancia, ¿qué debo tener en cuenta para seleccionar una muestra? Haz clic en los círculos. En toda instancia, el trabajo de campo siempre es un proceso riguroso, metódico, transparente y paciente.
  • 15. García Ferrando, M. (2000). El análisis de la realidad social. Madrid: Alianza Editorial. Ponce, A. (1997). Estadística Social. Teoría y Ejercicios. Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú. Sierra Bravo, R. (1999). Técnicas de Investigación Social: Teoría y Ejercicios. Madrid: Paraninfo.
  • 16. Material producido por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas COPYRIGHT © UPC 2021 – Todos los derechos reservados Autor: Equipo docente de Investigación Académica