SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 15
Descargar para leer sin conexión
Esp. Guillermo Augusto Narváez Burbano
Una parte fundamental para realizar un estudio
estadístico de cualquier tipo es obtener unos
resultados confiables para lo cual se necesita
generalmente la mayor cantidad de datos posibles.
Pero generalmente resulta casi imposible o
impráctico llevar a cabo algunos estudios sobre toda
una población, para esto la solución es desarrollar el
estudio basándose en un subconjunto de dicha
población realizando un muestreo.
El “qué o quiénes”, es decir, los participantes,
objetos, sucesos o comunidades de estudio son las
unidades de análisis de una investigación. Su
elección depende del planteamiento de la
investigación y de los alcances del estudio. Así, en la
situación de que el objetivo sea describir el uso que
hacen los niños de la televisión, lo más factible sería
interrogar a un grupo de niños. También serviría
entrevistar a los padres de los niños.
El “qué o quiénes”, es decir, los participantes,
objetos, sucesos o comunidades de estudio son las
unidades de análisis de una investigación. Su
elección depende del planteamiento de la
investigación y de los alcances del estudio. Así, en la
situación de que el objetivo sea describir el uso que
hacen los niños de la televisión, lo más factible sería
interrogar a un grupo de niños. También serviría
entrevistar a los padres de los niños.
Por tanto, para seleccionar una muestra, lo primero
que hay que hacer es definir la unidad de análisis
(individuos, organizaciones, periódicos,
comunidades, situaciones, eventos, etc.). Una vez
definida la unidad de análisis se delimita la
población.
Población: Una vez que se ha definido cuál 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. Así, una población, también llamada universo,
es el conjunto de todos los casos o elementos que
concuerdan con una serie de especificaciones o
características, o que hacen parte de un espacio común y
de los cuales queremos realizar un estudio para conocer
datos específicos.
Muestra: Parte de una población seleccionada sobre la
cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o
delimitarse de antemano con precisión, la muestra deberá
ser estadísticamente representativa de dicha población.
En las muestras probabilísticas todos los elementos de la
población tienen la misma posibilidad de ser escogidos, la
muestra se obtiene usando métodos estadísticos los cuales
resultaran en una cantidad representativa de la población.
En las muestras no probabilísticas, la elección de los
elementos no depende de la probabilidad, sino de las
características de la investigación o de quien hace la
muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico ni con
base en matemáticas, sino de las decisiones del (los)
investigador(es) obedeciendo a diversos criterios.
Muestra
Investigación Cuantitativa:
Probabilística o Aleatoria
Investigación Cualitativa: No
Probabilística, Dirigida o de
Juicio
Para empezar hay que tener en cuenta que el tamaño que
tiene una población es un factor de suma importancia, ya
que según el número de elementos la población puede ser
finita o infinita.
Una población finita es aquella que está formada por un
limitado número de elementos, por ejemplo; el número
de habitantes de una vereda. En estos casos uno debe
preguntarse: dado que una población tiene un tamaño (N)
¿cuál es el menor número de unidades de análisis
(personas, objetos, etc.) que necesito para conformar
una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de
error (e)?. La respuesta a esta pregunta busca encontrar
una muestra que sea representativa del universo con
cierta posibilidad de error y nivel de confianza (k o Z).
Una población infinita es aquella que no se conoce
su tamaño real, por ejemplo la cantidad de
profesionales en Trabajo Social que están ejerciendo
su carrera. También puede considerarse infinita una
población que es tan grande que por razones
practicas de una investigación debe manejarse como
un universo infinito.
De todas formas el proceso matemático será similar
al de la población finita. Ya que aunque no conozco
el tamaño de mi universo, aun necesito conformar
una muestra (n) que me asegure un determinado
nivel de error (e) y cierto nivel de confianza (Z o k).
Muestras para Población Finita:
Tamaño de la población o universo.
Límite aceptable de error muestral. Suele usarse un valor que
varía entre el 1% (0,01) y 9% (0,09).
Es la variación positiva o la proporción de individuos que
poseen en la población la característica de estudio, toma un
valor entre 0 y 1. Cuando no se conoce generalmente se le da
el valor de 0,5.
Variación negativa o proporción de individuos que no poseen
esa característica, es decir q = 1- p.
Constante que depende del nivel de confianza que asignemos
y corresponde a una distribución Normal o de Gauss.
N=
e=
p=
q=
Z=
Muestras para Población Finita:
Tamaño de la población o universo.
Valor entre el 1% (0,01) y 9% (0,09).
Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5.
1- p.
Constante que depende del nivel de confianza que asignemos
y corresponde a una distribución Normal o de Gauss.
N=
e=
p=
q=
Z=
Z (K) 1,28 1,65 1,96 2,17 2,24 2,33 2,58
Nivel de Confianza 80% 90% 95% 97% 97,5 98% 99%
Muestras para Población Infinita:
Valor entre el 1% (0,01) y 9% (0,09).
Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5.
1- p.
Constante que depende del nivel de confianza que asignemos
y corresponde a una distribución Normal o de Gauss.
e=
p=
q=
Z=
Z (K) 1,28 1,65 1,96 2,17 2,24 2,33 2,58
Nivel de Confianza 80% 90% 95% 97% 97,5 98% 99%
Ejemplo:
En una investigación acerca de Riesgos Profesionales y Estrés
en Docentes, la población estará constituida por docentes
tiempo completo de las universidades privadas en la ciudad
de Pasto: Universidad Mariana, Universidad Cooperativa.
Universidad Docentes
Universidad Mariana 226
Universidad Cooperativa 71
TOTAL (Población): 297
Requiere un nivel de confianza de 95% (Z=1,96), y se ha
planteado un error aceptable de 7% (e=0,07). Y al no conocer
la proporción de individuos que poseen la característica de
estudio usamos el valor por defecto (p = 0,5).
Calculadora Online de Muestra Estadística:
http://www.netquest.com/panel_netquest/calculad
ora_muestras.php
http://www.mey.cl/html/samplesize.html
Utilice la teoría aprendida y las herramientas antes
mencionadas para encontrar las siguientes muestras:
1. Muestra de Población Infinita: Nivel de
Confianza= 95%; p = 0.7; margen de error = 10%.
2. Muestra de Población Finita: Nível de Confianza =
98%; Universo = 600; p = 0.7; error = 10%.
HERNANDEZ, Roberto, FERNANDEZ, Carlos, BAPTISTA, Pilar.
Metodología de la Investigación. Perú: McGraw Hill, 2010. 613p.
ISBN 978-607-15-0291-9.
BOLAÑOS, Ernesto. Muestra y Muestreo. Escuela Superior de
Tizayuca
<http://www.uaeh.edu.mx/docencia/P_Presentaciones/tizayuc
a/gestion_tecnologica/muestraMuestreo.pdf> [Citado Marzo 30
de 2014].
Universidad Tec Milenio: Profesional – Metodología de la
investigación.
<http://claroline.ucaribe.edu.mx/claroline/claroline/backends
/download.php?url=L0FwdW50ZXMvMTAucGRm&cidReset=true&
cidReq=GA0102_001> [Citado Marzo 30 de 2014].
Soporte Técnico De Office. Microsoft Excel [En Línea].
<http://office.microsoft.com/es-es/support/?CTT=97> [Citado
Marzo 10 de 2014].

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Marco teorico mapa conceptual
Marco teorico mapa conceptualMarco teorico mapa conceptual
Marco teorico mapa conceptualKaren Silva
 
Cálculo del tamaño de muestra (con ejemplos)
Cálculo del tamaño de muestra  (con ejemplos)Cálculo del tamaño de muestra  (con ejemplos)
Cálculo del tamaño de muestra (con ejemplos)Filomeno Carvajal
 
La observacion como tecnica de recoleccion de datos
La observacion como tecnica de recoleccion de datosLa observacion como tecnica de recoleccion de datos
La observacion como tecnica de recoleccion de datosMarlu Villanueva
 
La observación, cuestionario y entrevista
La observación, cuestionario y entrevistaLa observación, cuestionario y entrevista
La observación, cuestionario y entrevistaIngermar
 
Análisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultadosAnálisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultadosjorge
 
Ensayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica
Ensayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científicaEnsayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica
Ensayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científicaSandra Hipatia Nuñez Torres
 
Determinación de la muestra
Determinación de la muestraDeterminación de la muestra
Determinación de la muestraYoselin Torres
 
Planteamiento del Problema de Investigación
Planteamiento del Problema de InvestigaciónPlanteamiento del Problema de Investigación
Planteamiento del Problema de Investigaciónmarielroblescarrasco
 
Los enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigación
Los enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigaciónLos enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigación
Los enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigaciónUANL
 
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigaciónAndrea Acevedo Lipes
 
Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad arqluziutet
 
Recoleccion de Datos en la Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en la Investigación CualitativaRecoleccion de Datos en la Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en la Investigación Cualitativagambitguille
 
Interpretación de Datos Cuantitativos
Interpretación de Datos CuantitativosInterpretación de Datos Cuantitativos
Interpretación de Datos Cuantitativosgambitguille
 
Operacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variablesOperacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variablesLola Rincon
 
Cuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixto
Cuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixtoCuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixto
Cuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixtoLenin Imbacuán
 

La actualidad más candente (20)

Marco teorico mapa conceptual
Marco teorico mapa conceptualMarco teorico mapa conceptual
Marco teorico mapa conceptual
 
Cálculo del tamaño de muestra (con ejemplos)
Cálculo del tamaño de muestra  (con ejemplos)Cálculo del tamaño de muestra  (con ejemplos)
Cálculo del tamaño de muestra (con ejemplos)
 
La observacion como tecnica de recoleccion de datos
La observacion como tecnica de recoleccion de datosLa observacion como tecnica de recoleccion de datos
La observacion como tecnica de recoleccion de datos
 
La observación, cuestionario y entrevista
La observación, cuestionario y entrevistaLa observación, cuestionario y entrevista
La observación, cuestionario y entrevista
 
Análisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultadosAnálisis e interpretación de los resultados
Análisis e interpretación de los resultados
 
Ensayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica
Ensayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científicaEnsayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica
Ensayo de los enfoques cuantitativo y cualitativo de la investigación científica
 
Determinación de la muestra
Determinación de la muestraDeterminación de la muestra
Determinación de la muestra
 
Investigación cuantitativa
Investigación cuantitativaInvestigación cuantitativa
Investigación cuantitativa
 
Población y muestra seminario de tesis
Población y muestra  seminario de tesisPoblación y muestra  seminario de tesis
Población y muestra seminario de tesis
 
Planteamiento del Problema de Investigación
Planteamiento del Problema de InvestigaciónPlanteamiento del Problema de Investigación
Planteamiento del Problema de Investigación
 
Los enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigación
Los enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigaciónLos enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigación
Los enfoques cuantitativo y cualitativo en la investigación
 
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
2. enfoque cualitativo y cuantitativo de investigación
 
Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad
 
4. poblacion y muestra
4. poblacion y muestra4. poblacion y muestra
4. poblacion y muestra
 
Recoleccion de Datos en la Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en la Investigación CualitativaRecoleccion de Datos en la Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en la Investigación Cualitativa
 
Validación de un instrumentos
Validación de un instrumentosValidación de un instrumentos
Validación de un instrumentos
 
Interpretación de Datos Cuantitativos
Interpretación de Datos CuantitativosInterpretación de Datos Cuantitativos
Interpretación de Datos Cuantitativos
 
Identificación de Variables - Tema 5
Identificación de Variables - Tema 5Identificación de Variables - Tema 5
Identificación de Variables - Tema 5
 
Operacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variablesOperacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variables
 
Cuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixto
Cuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixtoCuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixto
Cuadro comparativo Enfoques cualitativo, cuantitativo y mixto
 

Destacado

Estadística inferencial 2012
Estadística inferencial 2012Estadística inferencial 2012
Estadística inferencial 2012aumcjoe
 
Metaanálisis y revision sistematica
Metaanálisis y revision sistematicaMetaanálisis y revision sistematica
Metaanálisis y revision sistematicaWendy Carrillos
 
Plan de tabulación de datos (seminario) (2)
Plan de tabulación de datos (seminario) (2)Plan de tabulación de datos (seminario) (2)
Plan de tabulación de datos (seminario) (2)1219970
 
Los Tres Paradigmas en Investigación
Los Tres Paradigmas en InvestigaciónLos Tres Paradigmas en Investigación
Los Tres Paradigmas en InvestigaciónEstebanQuiroga
 

Destacado (7)

Muestreo cualitativo
Muestreo cualitativoMuestreo cualitativo
Muestreo cualitativo
 
Estadística inferencial 2012
Estadística inferencial 2012Estadística inferencial 2012
Estadística inferencial 2012
 
Metaanálisis y revision sistematica
Metaanálisis y revision sistematicaMetaanálisis y revision sistematica
Metaanálisis y revision sistematica
 
Muestreo Investigación Cualitativa
Muestreo Investigación Cualitativa Muestreo Investigación Cualitativa
Muestreo Investigación Cualitativa
 
Feuerstein
FeuersteinFeuerstein
Feuerstein
 
Plan de tabulación de datos (seminario) (2)
Plan de tabulación de datos (seminario) (2)Plan de tabulación de datos (seminario) (2)
Plan de tabulación de datos (seminario) (2)
 
Los Tres Paradigmas en Investigación
Los Tres Paradigmas en InvestigaciónLos Tres Paradigmas en Investigación
Los Tres Paradigmas en Investigación
 

Similar a Muestreo Estadístico Poblaciones Infinitas Finitas

Muestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación CuantitativaMuestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación Cuantitativagambitguille
 
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación CuantitativaSelección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativagambitguille
 
Unidad 3.5 población y muestra
Unidad 3.5 población y muestraUnidad 3.5 población y muestra
Unidad 3.5 población y muestraJessica Ferreira
 
Calculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplos
Calculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplosCalculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplos
Calculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplosMaraVirginiaPrez
 
Estimar con estadística v1
Estimar con estadística v1Estimar con estadística v1
Estimar con estadística v1Xavi Barber
 
Selecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
Selecciondelamuestra Universidad Americana del NoresteSelecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
Selecciondelamuestra Universidad Americana del NoresteJavier Armendariz
 
TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRAguest8a3c19
 
3 tamao[1]avance
 3 tamao[1]avance 3 tamao[1]avance
3 tamao[1]avanceguest8a3c19
 
Unidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinica
Unidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinicaUnidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinica
Unidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinicaLUIS VASQUEZ ZUBIETA
 
TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRAguest8a3c19
 
08 seleccion de muestra
08 seleccion de muestra08 seleccion de muestra
08 seleccion de muestraCarlos Rojas
 
4. METODOLOGÍA DE TRABAJO
4. METODOLOGÍA DE TRABAJO4. METODOLOGÍA DE TRABAJO
4. METODOLOGÍA DE TRABAJOUNT VJ
 
Selección de la Muestra.pdf
Selección de la Muestra.pdfSelección de la Muestra.pdf
Selección de la Muestra.pdfssuser0f46ef1
 

Similar a Muestreo Estadístico Poblaciones Infinitas Finitas (20)

Muestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación CuantitativaMuestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación Cuantitativa
 
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación CuantitativaSelección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
 
Unidad 3.5 población y muestra
Unidad 3.5 población y muestraUnidad 3.5 población y muestra
Unidad 3.5 población y muestra
 
Calculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplos
Calculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplosCalculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplos
Calculo de Muestras en Epidemiologia con ejemplos
 
2 Población y muestra.pptx
2 Población y muestra.pptx2 Población y muestra.pptx
2 Población y muestra.pptx
 
Estimar con estadística v1
Estimar con estadística v1Estimar con estadística v1
Estimar con estadística v1
 
Selecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
Selecciondelamuestra Universidad Americana del NoresteSelecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
Selecciondelamuestra Universidad Americana del Noreste
 
TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRA
 
3 tamao[1]avance
 3 tamao[1]avance 3 tamao[1]avance
3 tamao[1]avance
 
Capitulo 9
Capitulo  9Capitulo  9
Capitulo 9
 
Estadística inferencial
Estadística inferencialEstadística inferencial
Estadística inferencial
 
Unidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinica
Unidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinicaUnidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinica
Unidad 5 tamaño de la muestra en investigacion clinica
 
Esatdistica
EsatdisticaEsatdistica
Esatdistica
 
TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRA
 
Estadistica ii expo
Estadistica ii expoEstadistica ii expo
Estadistica ii expo
 
08 seleccion de muestra
08 seleccion de muestra08 seleccion de muestra
08 seleccion de muestra
 
4. METODOLOGÍA DE TRABAJO
4. METODOLOGÍA DE TRABAJO4. METODOLOGÍA DE TRABAJO
4. METODOLOGÍA DE TRABAJO
 
tema 1.pdf
tema 1.pdftema 1.pdf
tema 1.pdf
 
Selección de la Muestra.pdf
Selección de la Muestra.pdfSelección de la Muestra.pdf
Selección de la Muestra.pdf
 
Calculo de la muestra
Calculo de la muestraCalculo de la muestra
Calculo de la muestra
 

Más de gambitguille

Games y Gamificación
Games y GamificaciónGames y Gamificación
Games y Gamificacióngambitguille
 
Resumen proceso acreditacion
Resumen proceso acreditacionResumen proceso acreditacion
Resumen proceso acreditaciongambitguille
 
Plan de Mejoramiento Trabajo Social
Plan de Mejoramiento Trabajo SocialPlan de Mejoramiento Trabajo Social
Plan de Mejoramiento Trabajo Socialgambitguille
 
Análisis de exportaciones
Análisis de exportacionesAnálisis de exportaciones
Análisis de exportacionesgambitguille
 
Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018
Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018
Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018gambitguille
 
Socializacion propuesta educacion ambiental revision
Socializacion propuesta educacion ambiental revisionSocializacion propuesta educacion ambiental revision
Socializacion propuesta educacion ambiental revisiongambitguille
 
Documento de Prueba
Documento de PruebaDocumento de Prueba
Documento de Pruebagambitguille
 
Codificación y Análisis
Codificación y AnálisisCodificación y Análisis
Codificación y Análisisgambitguille
 
Presentacion con fondo propio
Presentacion con fondo propioPresentacion con fondo propio
Presentacion con fondo propiogambitguille
 
Presentacion de Prueba
Presentacion de PruebaPresentacion de Prueba
Presentacion de Pruebagambitguille
 
Presentación con animaciones y multimedia
Presentación con animaciones y multimediaPresentación con animaciones y multimedia
Presentación con animaciones y multimediagambitguille
 
Planos, Encuadres y Movimientos de Cámara
Planos, Encuadres y Movimientos de CámaraPlanos, Encuadres y Movimientos de Cámara
Planos, Encuadres y Movimientos de Cámaragambitguille
 
Documento Reporte de Investigación
Documento Reporte de InvestigaciónDocumento Reporte de Investigación
Documento Reporte de Investigacióngambitguille
 
Enfoques De Investigacion
Enfoques De InvestigacionEnfoques De Investigacion
Enfoques De Investigaciongambitguille
 
Criterios para Presentacion de Propuesta de Investigación
Criterios para Presentacion de Propuesta de InvestigaciónCriterios para Presentacion de Propuesta de Investigación
Criterios para Presentacion de Propuesta de Investigacióngambitguille
 
Normas APA 2016 Universidad Mariana
Normas APA 2016 Universidad MarianaNormas APA 2016 Universidad Mariana
Normas APA 2016 Universidad Marianagambitguille
 
Mi primera presentación
Mi primera presentaciónMi primera presentación
Mi primera presentacióngambitguille
 
Carcel tania daniela
Carcel tania danielaCarcel tania daniela
Carcel tania danielagambitguille
 
Recoleccion de Datos en Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en Investigación CualitativaRecoleccion de Datos en Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en Investigación Cualitativagambitguille
 
Mi primera presentación
Mi primera presentaciónMi primera presentación
Mi primera presentacióngambitguille
 

Más de gambitguille (20)

Games y Gamificación
Games y GamificaciónGames y Gamificación
Games y Gamificación
 
Resumen proceso acreditacion
Resumen proceso acreditacionResumen proceso acreditacion
Resumen proceso acreditacion
 
Plan de Mejoramiento Trabajo Social
Plan de Mejoramiento Trabajo SocialPlan de Mejoramiento Trabajo Social
Plan de Mejoramiento Trabajo Social
 
Análisis de exportaciones
Análisis de exportacionesAnálisis de exportaciones
Análisis de exportaciones
 
Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018
Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018
Acreditación Calidad Trabajo Social Universidad Mariana 2018
 
Socializacion propuesta educacion ambiental revision
Socializacion propuesta educacion ambiental revisionSocializacion propuesta educacion ambiental revision
Socializacion propuesta educacion ambiental revision
 
Documento de Prueba
Documento de PruebaDocumento de Prueba
Documento de Prueba
 
Codificación y Análisis
Codificación y AnálisisCodificación y Análisis
Codificación y Análisis
 
Presentacion con fondo propio
Presentacion con fondo propioPresentacion con fondo propio
Presentacion con fondo propio
 
Presentacion de Prueba
Presentacion de PruebaPresentacion de Prueba
Presentacion de Prueba
 
Presentación con animaciones y multimedia
Presentación con animaciones y multimediaPresentación con animaciones y multimedia
Presentación con animaciones y multimedia
 
Planos, Encuadres y Movimientos de Cámara
Planos, Encuadres y Movimientos de CámaraPlanos, Encuadres y Movimientos de Cámara
Planos, Encuadres y Movimientos de Cámara
 
Documento Reporte de Investigación
Documento Reporte de InvestigaciónDocumento Reporte de Investigación
Documento Reporte de Investigación
 
Enfoques De Investigacion
Enfoques De InvestigacionEnfoques De Investigacion
Enfoques De Investigacion
 
Criterios para Presentacion de Propuesta de Investigación
Criterios para Presentacion de Propuesta de InvestigaciónCriterios para Presentacion de Propuesta de Investigación
Criterios para Presentacion de Propuesta de Investigación
 
Normas APA 2016 Universidad Mariana
Normas APA 2016 Universidad MarianaNormas APA 2016 Universidad Mariana
Normas APA 2016 Universidad Mariana
 
Mi primera presentación
Mi primera presentaciónMi primera presentación
Mi primera presentación
 
Carcel tania daniela
Carcel tania danielaCarcel tania daniela
Carcel tania daniela
 
Recoleccion de Datos en Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en Investigación CualitativaRecoleccion de Datos en Investigación Cualitativa
Recoleccion de Datos en Investigación Cualitativa
 
Mi primera presentación
Mi primera presentaciónMi primera presentación
Mi primera presentación
 

Último

Tema 13a. Catabolismo aerobio y anaerobio 2024
Tema 13a.  Catabolismo aerobio y anaerobio  2024Tema 13a.  Catabolismo aerobio y anaerobio  2024
Tema 13a. Catabolismo aerobio y anaerobio 2024IES Vicent Andres Estelles
 
Catálogo general de libros de la Editorial Albatros
Catálogo general de libros de la Editorial AlbatrosCatálogo general de libros de la Editorial Albatros
Catálogo general de libros de la Editorial AlbatrosGustavoCanevaro
 
CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...
CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...
CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
EL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptx
EL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptxEL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptx
EL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptxduquemariact
 
tema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XV
tema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XVtema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XV
tema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XVChema R.
 
Cuadernillo de actividades eclipse solar.pdf
Cuadernillo de actividades eclipse solar.pdfCuadernillo de actividades eclipse solar.pdf
Cuadernillo de actividades eclipse solar.pdflizcortes48
 
LOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejor
LOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejorLOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejor
LOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejormrcrmnrojasgarcia
 
HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).
HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).
HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).hebegris04
 
ENSEÑAR ACUIDAR EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.
ENSEÑAR ACUIDAR  EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.ENSEÑAR ACUIDAR  EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.
ENSEÑAR ACUIDAR EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.karlazoegarciagarcia
 
Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.
Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.
Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.monthuerta17
 
Concursos 2024 para educacion por el trabajo.pptx
Concursos 2024  para educacion por el trabajo.pptxConcursos 2024  para educacion por el trabajo.pptx
Concursos 2024 para educacion por el trabajo.pptxCarlosCornejo85
 
5º SOY LECTOR PART1- MD EDUCATIVO.pdfde
5º SOY LECTOR PART1- MD  EDUCATIVO.pdfde5º SOY LECTOR PART1- MD  EDUCATIVO.pdfde
5º SOY LECTOR PART1- MD EDUCATIVO.pdfdeBelnRosales2
 
La-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptx
La-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptxLa-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptx
La-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptxMAURICIO329243
 
Descripción del Proceso de corte y soldadura
Descripción del Proceso de corte y soldaduraDescripción del Proceso de corte y soldadura
Descripción del Proceso de corte y soldaduraJose Sanchez
 

Último (20)

Tema 13a. Catabolismo aerobio y anaerobio 2024
Tema 13a.  Catabolismo aerobio y anaerobio  2024Tema 13a.  Catabolismo aerobio y anaerobio  2024
Tema 13a. Catabolismo aerobio y anaerobio 2024
 
Catálogo general de libros de la Editorial Albatros
Catálogo general de libros de la Editorial AlbatrosCatálogo general de libros de la Editorial Albatros
Catálogo general de libros de la Editorial Albatros
 
Act#25 TDLab. Eclipse Solar 08/abril/2024
Act#25 TDLab. Eclipse Solar 08/abril/2024Act#25 TDLab. Eclipse Solar 08/abril/2024
Act#25 TDLab. Eclipse Solar 08/abril/2024
 
CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...
CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...
CARTEL DE BIENVENIDA AL ECLIPSE DE SOL A LA CIUDAD DE TORREON. Autor y diseña...
 
AO TEATRO, COM ANTÓNIO MOTA! _
AO TEATRO, COM ANTÓNIO MOTA!             _AO TEATRO, COM ANTÓNIO MOTA!             _
AO TEATRO, COM ANTÓNIO MOTA! _
 
EL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptx
EL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptxEL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptx
EL MOVIMIENTO Y LA ENERGÍA EN LOS CUERPOS.pptx
 
tema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XV
tema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XVtema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XV
tema5 2eso 2024 Europa entre los siglos XII y XV
 
Act#24 TDLab. Bosques Contacto Verde 2024
Act#24 TDLab. Bosques Contacto Verde 2024Act#24 TDLab. Bosques Contacto Verde 2024
Act#24 TDLab. Bosques Contacto Verde 2024
 
Acuerdo segundo periodo 2024 - Octavo.pptx
Acuerdo segundo periodo 2024 - Octavo.pptxAcuerdo segundo periodo 2024 - Octavo.pptx
Acuerdo segundo periodo 2024 - Octavo.pptx
 
Cuadernillo de actividades eclipse solar.pdf
Cuadernillo de actividades eclipse solar.pdfCuadernillo de actividades eclipse solar.pdf
Cuadernillo de actividades eclipse solar.pdf
 
LOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejor
LOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejorLOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejor
LOS AMBIENTALISTAS todo por un mundo mejor
 
HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).
HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).
HISTORIETA: AVENTURAS VERDES (ECOLOGÍA).
 
ENSEÑAR ACUIDAR EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.
ENSEÑAR ACUIDAR  EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.ENSEÑAR ACUIDAR  EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.
ENSEÑAR ACUIDAR EL MEDIO AMBIENTE ES ENSEÑAR A VALORAR LA VIDA.
 
Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.
Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.
Si cuidamos el mundo, tendremos un mundo mejor.
 
Concursos 2024 para educacion por el trabajo.pptx
Concursos 2024  para educacion por el trabajo.pptxConcursos 2024  para educacion por el trabajo.pptx
Concursos 2024 para educacion por el trabajo.pptx
 
Mimos _
Mimos                                       _Mimos                                       _
Mimos _
 
5º SOY LECTOR PART1- MD EDUCATIVO.pdfde
5º SOY LECTOR PART1- MD  EDUCATIVO.pdfde5º SOY LECTOR PART1- MD  EDUCATIVO.pdfde
5º SOY LECTOR PART1- MD EDUCATIVO.pdfde
 
Sesión ¿Amor o egoísmo? Esa es la cuestión
Sesión  ¿Amor o egoísmo? Esa es la cuestiónSesión  ¿Amor o egoísmo? Esa es la cuestión
Sesión ¿Amor o egoísmo? Esa es la cuestión
 
La-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptx
La-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptxLa-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptx
La-cosmovision-del-curriculo-educativo-en-Venezuela (1).pptx
 
Descripción del Proceso de corte y soldadura
Descripción del Proceso de corte y soldaduraDescripción del Proceso de corte y soldadura
Descripción del Proceso de corte y soldadura
 

Muestreo Estadístico Poblaciones Infinitas Finitas

  • 1. Esp. Guillermo Augusto Narváez Burbano
  • 2. Una parte fundamental para realizar un estudio estadístico de cualquier tipo es obtener unos resultados confiables para lo cual se necesita generalmente la mayor cantidad de datos posibles. Pero generalmente resulta casi imposible o impráctico llevar a cabo algunos estudios sobre toda una población, para esto la solución es desarrollar el estudio basándose en un subconjunto de dicha población realizando un muestreo.
  • 3. El “qué o quiénes”, es decir, los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio son las unidades de análisis de una investigación. Su elección depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio. Así, en la situación de que el objetivo sea describir el uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible sería interrogar a un grupo de niños. También serviría entrevistar a los padres de los niños.
  • 4. El “qué o quiénes”, es decir, los participantes, objetos, sucesos o comunidades de estudio son las unidades de análisis de una investigación. Su elección depende del planteamiento de la investigación y de los alcances del estudio. Así, en la situación de que el objetivo sea describir el uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible sería interrogar a un grupo de niños. También serviría entrevistar a los padres de los niños. Por tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). Una vez definida la unidad de análisis se delimita la población.
  • 5. Población: Una vez que se ha definido cuál 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. Así, una población, también llamada universo, es el conjunto de todos los casos o elementos que concuerdan con una serie de especificaciones o características, o que hacen parte de un espacio común y de los cuales queremos realizar un estudio para conocer datos específicos. Muestra: Parte de una población seleccionada sobre la cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, la muestra deberá ser estadísticamente representativa de dicha población.
  • 6. En las muestras probabilísticas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos, la muestra se obtiene usando métodos estadísticos los cuales resultaran en una cantidad representativa de la población. En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de las características de la investigación o de quien hace la muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico ni con base en matemáticas, sino de las decisiones del (los) investigador(es) obedeciendo a diversos criterios. Muestra Investigación Cuantitativa: Probabilística o Aleatoria Investigación Cualitativa: No Probabilística, Dirigida o de Juicio
  • 7. Para empezar hay que tener en cuenta que el tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia, ya que según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una vereda. En estos casos uno debe preguntarse: dado que una población tiene un tamaño (N) ¿cuál es el menor número de unidades de análisis (personas, objetos, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error (e)?. La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo con cierta posibilidad de error y nivel de confianza (k o Z).
  • 8. Una población infinita es aquella que no se conoce su tamaño real, por ejemplo la cantidad de profesionales en Trabajo Social que están ejerciendo su carrera. También puede considerarse infinita una población que es tan grande que por razones practicas de una investigación debe manejarse como un universo infinito. De todas formas el proceso matemático será similar al de la población finita. Ya que aunque no conozco el tamaño de mi universo, aun necesito conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error (e) y cierto nivel de confianza (Z o k).
  • 9. Muestras para Población Finita: Tamaño de la población o universo. Límite aceptable de error muestral. Suele usarse un valor que varía entre el 1% (0,01) y 9% (0,09). Es la variación positiva o la proporción de individuos que poseen en la población la característica de estudio, toma un valor entre 0 y 1. Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5. Variación negativa o proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir q = 1- p. Constante que depende del nivel de confianza que asignemos y corresponde a una distribución Normal o de Gauss. N= e= p= q= Z=
  • 10. Muestras para Población Finita: Tamaño de la población o universo. Valor entre el 1% (0,01) y 9% (0,09). Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5. 1- p. Constante que depende del nivel de confianza que asignemos y corresponde a una distribución Normal o de Gauss. N= e= p= q= Z= Z (K) 1,28 1,65 1,96 2,17 2,24 2,33 2,58 Nivel de Confianza 80% 90% 95% 97% 97,5 98% 99%
  • 11. Muestras para Población Infinita: Valor entre el 1% (0,01) y 9% (0,09). Cuando no se conoce generalmente se le da el valor de 0,5. 1- p. Constante que depende del nivel de confianza que asignemos y corresponde a una distribución Normal o de Gauss. e= p= q= Z= Z (K) 1,28 1,65 1,96 2,17 2,24 2,33 2,58 Nivel de Confianza 80% 90% 95% 97% 97,5 98% 99%
  • 12. Ejemplo: En una investigación acerca de Riesgos Profesionales y Estrés en Docentes, la población estará constituida por docentes tiempo completo de las universidades privadas en la ciudad de Pasto: Universidad Mariana, Universidad Cooperativa. Universidad Docentes Universidad Mariana 226 Universidad Cooperativa 71 TOTAL (Población): 297 Requiere un nivel de confianza de 95% (Z=1,96), y se ha planteado un error aceptable de 7% (e=0,07). Y al no conocer la proporción de individuos que poseen la característica de estudio usamos el valor por defecto (p = 0,5).
  • 13. Calculadora Online de Muestra Estadística: http://www.netquest.com/panel_netquest/calculad ora_muestras.php http://www.mey.cl/html/samplesize.html
  • 14. Utilice la teoría aprendida y las herramientas antes mencionadas para encontrar las siguientes muestras: 1. Muestra de Población Infinita: Nivel de Confianza= 95%; p = 0.7; margen de error = 10%. 2. Muestra de Población Finita: Nível de Confianza = 98%; Universo = 600; p = 0.7; error = 10%.
  • 15. HERNANDEZ, Roberto, FERNANDEZ, Carlos, BAPTISTA, Pilar. Metodología de la Investigación. Perú: McGraw Hill, 2010. 613p. ISBN 978-607-15-0291-9. BOLAÑOS, Ernesto. Muestra y Muestreo. Escuela Superior de Tizayuca <http://www.uaeh.edu.mx/docencia/P_Presentaciones/tizayuc a/gestion_tecnologica/muestraMuestreo.pdf> [Citado Marzo 30 de 2014]. Universidad Tec Milenio: Profesional – Metodología de la investigación. <http://claroline.ucaribe.edu.mx/claroline/claroline/backends /download.php?url=L0FwdW50ZXMvMTAucGRm&cidReset=true& cidReq=GA0102_001> [Citado Marzo 30 de 2014]. Soporte Técnico De Office. Microsoft Excel [En Línea]. <http://office.microsoft.com/es-es/support/?CTT=97> [Citado Marzo 10 de 2014].