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UNIVERSIDAD VERACRUZANA INVESTICACIONES GENERALIDADES DE LA ESTADISTICA  MUESTRA Y TIPOS DE MUESTRA AGENCIA DE VIAJES #2 LAE ELSA RETURETA ALVAREZ VERACRUZ, VERACRUZ A 13 DE MAYO DE 2010 ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO GENERALIDADES DE ESTADISTICA APLICACIÓN AL TURISMO:El turismo es una actividad económica que depende en mucho de las estadísticas para planear su desarrollo, ya que se necesita conocer lo que ha sucedido en el pasado, lo que se está dando hoy y lo que se espera para el futuro. No tiene sentido hacer más hoteles si no se espera el ingreso de más turistas, como tampoco el atraer visitantes si no se tienen las habitaciones necesarias para hospedarlos. Todo esto se necesita conocerlo y eso se logra con las estadísticas, además de otros datos relevantes, por Ej. cuántos turistas ingresaron en los últimos 20 años, de qué edades, de qué países, cuánto dejaron de ingreso, cómo se ha movido el ingreso de turistas en este período, cuántos días en promedio duraron en el país, etc. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO También se puede relacionar con el turismo cuando se realizan ciertos estudios, tales como: cuáles fueron los países más visitados durante cierto periodo de tiempo, así también como qué países recibieron más ingresos y quiénes realizaron más gastos, la situación del turismo en América Latina, cuáles fueron o son las ciudades más visitadas del mundo, lugares y atracciones más visitadas en todo el mundo, etcétera. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO ¿QUE ES ESTADISTICA? Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva.  Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por personas en áreas de comercialización, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administración de hospitales, educación, política, medicina, etcétera.  ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO TIPOS DE ESTADISTICAS. Estadística descriptiva: métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.Ejemplo: un sondeo de opinión encontró que 89% de las personas en una encuesta sabían el nombre del jugador de futbol Maradona. La estadística “89” describe el número de cada 100 personas que saben la respuesta.  Estadística inferencial: una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, en base a una muestra.Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés.Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO TIPOS DE VARIABLES. Variable cualitativa o de atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica.EJEMPLOS: sexo, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento, color de los ojos. Variable cuantitativa: la variable se puede registrar numéricamente.EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para que termine la clase, número de niños en una familia. Variables Cuantitativas Discretas:sólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.EJEMPLO: el número de habitaciones en un hotel (1,2,3,....). Variables Cuantitativas Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico.EJEMPLO: el tiempo que toma volar de Buenos Aires a Bogotá. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO Niveles de medición. Nivel nominal: los datos sólo se pueden clasificar en categorías, no se pueden ordenar.EJEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa.   Mutuamente excluyente: un individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.EJEMPLO: color de los ojos.  Exhaustivo: cada persona, objeto o hecho debe clasificarse al menos en una categoría.EJEMPLO: afiliación religiosa.     ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar, pero no es posible determinar las diferencias entre los valores de los datos o no tienen significado.EJEMPLO: en una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y el D como número 4.     Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas de las diferencias entre los valores. No existe un punto cero natural.EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit.   Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas para este nivel de medición.EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores de basquetbol de la NBA.  ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO MEDIDAS DE DISPERSIÓN. Varianza de la población: La varianza de la población para datos no agrupados es la media aritmética de las desviaciones cuadráticas respecto a la media de la población. Desviación estándar poblacional: La desviación estándar poblacional (σ) es la raíz cuadrada de la variancia de la población.  ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO Desviación estándar poblacional:La desviación estándar poblacional (σ) es la raíz cuadrada de la variancia de la población.  Varianza muestral: La varianza muestral estima la varianza de la población.  Desviación estándar muestral: La desviación estándar muestral es la raíz cuadrada de la variancia muestral.  Nivel de confianza. El nivel de confianza de una aseveración basada en la inferencia estadística es una medida de la bondad de la estimación realizada a partir de estadísticos muéstrales. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO MUESTRA Y TIPO DE MUESTREO Cuando se realiza una investigación lo mas conveniente es realizar un estudio minucioso para toda la población pero existen motivos por los que se opta por tomar una pequeña muestra de la población y es aquí donde entra su aplicación, ayuda para: ,[object Object]
Motivos técnicos (por ejemplo, una población homogénea, que recomienda      segmentar el estudio).
Rapidez y operatividad.
Limitación de recursos físicos, económicos y humanos.
Los resultados obtenidos en la muestra siempre deben ser extrapolables al conjunto de toda la población. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO El muestreo:es una herramienta de la intigaciónves científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población El Muestreo es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. Muestreo Estadístico:son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño que tienen la misma probabilidad de ser elegidas. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.  El muestreo tiene como objetivo conocer de la población: La totalidad de las unidades que tienen determinada característica, por ejemplo, el número de personas que trabajan en servicios en un territorio dado. La media de la población. Por ejemplo, el promedio de toneladas mensuales procesadas en la industria pesquera del bacalao. La proporción. La cantidad de hemoglobina, en proporción, que se encuentra en la sangre de un paciente. La tasa. Por ejemplo, la proporción de artículos defectuosos en comparación con la producción diaria. La desviación estándar. Es la dispersión media o desviación promedio de los valores de una población a partir de su media. La precisión. Conocer la proporción mínima de dispersión de sus valores. Los limites mínimo y máximo de incidencia de los valores componentes. La tendencia de los valores en el tiempo. ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO Los errores más comunes que se pueden cometer son:  1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la Población, se denomina error de muestreo.  2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente se tomo la muestra. Error de Inferencia ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO Tipos de muestreo.  Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.  Muestreo probabilístico  Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:  ESTADISTICA INFERENCIAL
UNIVERSIDAD VERACRUZANA    PROGRAMA DE ESTUDIO 1.- Muestreo aleatorio simple:  El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. 2.- Muestreo aleatorio sistemático:  Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,..., i+(n-1) k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número alazar entre 1 y k.  ESTADISTICA INFERENCIAL

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  • 2. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO GENERALIDADES DE ESTADISTICA APLICACIÓN AL TURISMO:El turismo es una actividad económica que depende en mucho de las estadísticas para planear su desarrollo, ya que se necesita conocer lo que ha sucedido en el pasado, lo que se está dando hoy y lo que se espera para el futuro. No tiene sentido hacer más hoteles si no se espera el ingreso de más turistas, como tampoco el atraer visitantes si no se tienen las habitaciones necesarias para hospedarlos. Todo esto se necesita conocerlo y eso se logra con las estadísticas, además de otros datos relevantes, por Ej. cuántos turistas ingresaron en los últimos 20 años, de qué edades, de qué países, cuánto dejaron de ingreso, cómo se ha movido el ingreso de turistas en este período, cuántos días en promedio duraron en el país, etc. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 3. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO También se puede relacionar con el turismo cuando se realizan ciertos estudios, tales como: cuáles fueron los países más visitados durante cierto periodo de tiempo, así también como qué países recibieron más ingresos y quiénes realizaron más gastos, la situación del turismo en América Latina, cuáles fueron o son las ciudades más visitadas del mundo, lugares y atracciones más visitadas en todo el mundo, etcétera. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 4. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO ¿QUE ES ESTADISTICA? Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva. Las técnicas estadísticas se usan ampliamente por personas en áreas de comercialización, contabilidad, control de calidad, consumidores, deportes, administración de hospitales, educación, política, medicina, etcétera. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 5. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO TIPOS DE ESTADISTICAS. Estadística descriptiva: métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa.Ejemplo: un sondeo de opinión encontró que 89% de las personas en una encuesta sabían el nombre del jugador de futbol Maradona. La estadística “89” describe el número de cada 100 personas que saben la respuesta. Estadística inferencial: una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, en base a una muestra.Una población es un conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés.Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 6. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO TIPOS DE VARIABLES. Variable cualitativa o de atributos: la característica o variable que se estudia no es numérica.EJEMPLOS: sexo, afiliación religiosa, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento, color de los ojos. Variable cuantitativa: la variable se puede registrar numéricamente.EJEMPLO: saldo en una cuenta de cheques, minutos que faltan para que termine la clase, número de niños en una familia. Variables Cuantitativas Discretas:sólo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre hay “brechas” entre esos valores.EJEMPLO: el número de habitaciones en un hotel (1,2,3,....). Variables Cuantitativas Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo específico.EJEMPLO: el tiempo que toma volar de Buenos Aires a Bogotá. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 7. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO Niveles de medición. Nivel nominal: los datos sólo se pueden clasificar en categorías, no se pueden ordenar.EJEMPLOS: color de los ojos, sexo, afiliación religiosa.  Mutuamente excluyente: un individuo, objeto o artículo, al ser incluido en una categoría, debe excluirse de las demás.EJEMPLO: color de los ojos. Exhaustivo: cada persona, objeto o hecho debe clasificarse al menos en una categoría.EJEMPLO: afiliación religiosa.   ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 8. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO Nivel ordinal: involucra datos que se pueden ordenar, pero no es posible determinar las diferencias entre los valores de los datos o no tienen significado.EJEMPLO: en una prueba de sabor de 4 refrescos de cola, el C se clasificó como número 1, el B como número 2, el A como 3 y el D como número 4.   Nivel de intervalo: similar al nivel ordinal, con la propiedad adicional de que se pueden determinar cantidades significativas de las diferencias entre los valores. No existe un punto cero natural.EJEMPLO: temperatura en la escala de grados Fahrenheit.  Nivel de razón: el nivel de intervalo con un punto cero inicial inherente. Las diferencias y razones son significativas para este nivel de medición.EJEMPLOS: dinero, altura de los jugadores de basquetbol de la NBA. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 9. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO MEDIDAS DE DISPERSIÓN. Varianza de la población: La varianza de la población para datos no agrupados es la media aritmética de las desviaciones cuadráticas respecto a la media de la población. Desviación estándar poblacional: La desviación estándar poblacional (σ) es la raíz cuadrada de la variancia de la población. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 10. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO Desviación estándar poblacional:La desviación estándar poblacional (σ) es la raíz cuadrada de la variancia de la población. Varianza muestral: La varianza muestral estima la varianza de la población. Desviación estándar muestral: La desviación estándar muestral es la raíz cuadrada de la variancia muestral. Nivel de confianza. El nivel de confianza de una aseveración basada en la inferencia estadística es una medida de la bondad de la estimación realizada a partir de estadísticos muéstrales. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 11.
  • 12. Motivos técnicos (por ejemplo, una población homogénea, que recomienda segmentar el estudio).
  • 14. Limitación de recursos físicos, económicos y humanos.
  • 15. Los resultados obtenidos en la muestra siempre deben ser extrapolables al conjunto de toda la población. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 16. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO El muestreo:es una herramienta de la intigaciónves científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población El Muestreo es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. Muestreo Estadístico:son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño que tienen la misma probabilidad de ser elegidas. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 17. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El muestreo tiene como objetivo conocer de la población: La totalidad de las unidades que tienen determinada característica, por ejemplo, el número de personas que trabajan en servicios en un territorio dado. La media de la población. Por ejemplo, el promedio de toneladas mensuales procesadas en la industria pesquera del bacalao. La proporción. La cantidad de hemoglobina, en proporción, que se encuentra en la sangre de un paciente. La tasa. Por ejemplo, la proporción de artículos defectuosos en comparación con la producción diaria. La desviación estándar. Es la dispersión media o desviación promedio de los valores de una población a partir de su media. La precisión. Conocer la proporción mínima de dispersión de sus valores. Los limites mínimo y máximo de incidencia de los valores componentes. La tendencia de los valores en el tiempo. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 18. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO Los errores más comunes que se pueden cometer son: 1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la Población, se denomina error de muestreo. 2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente se tomo la muestra. Error de Inferencia ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 19. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO Tipos de muestreo. Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos. Muestreo probabilístico Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos: ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 20. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO 1.- Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. 2.- Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,..., i+(n-1) k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número alazar entre 1 y k. ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 21. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO 3.- Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...). ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 22. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO 4.- Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas". ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 23. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO 1.- Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. 2.- Muestreo intencional o de conveniencia: Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). ESTADISTICA INFERENCIAL
  • 24. UNIVERSIDAD VERACRUZANA PROGRAMA DE ESTUDIO Etapas del Muestreo Para la organización del trabajo de muestreo, se pueden programar las siguientes etapas: 1.- Objetivo de investigación. 2.- Establecimiento de las hipótesis. 3.- Definición del problema. 4.- Elaboración del cuestionario piloto. 5.- Prueba del cuestionario piloto. 6.- Elaboración del cuestionario definitivo. 7.- Indicación del coeficiente de confianza y del grado de precisión deseados. 8.- Selección del método de medición. 9.- Definición de las unidades e muestreo. 10.- Selección de la muestra. 11.- Organización del trabajo de campo. 12.- Tabulación y cálculo de las estadísticas de prueba. 13.- Análisis de los datos. 14.- Conclusiones, informe y recomendaciones. ESTADISTICA INFERENCIAL