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UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS(Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)FACULTAD DE EDUCACIÓNUNIDAD DE POST GRADO TÉCNICAS DE    INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Dr. Elías J. Mejía Mejía
LA CIENCIA Es una actitud muyconvenientepara el hombre, peroparadógicamente tardía.  Consiste en identificar unaserie de fenómenos o aspectos de la realidad y tratar establecer, entre ellos, relaciones de causalidad para poder luego describirlos, explicarlos, predecirlos o retrodecirlos (planode la teoría) o transformarlos (plano de lapráctica). La ciencia es teoría y práctica, al mismo tiempo.
Ciencia Moderna Copérnico Galileo Newton Cristo Homo Sapiens Tales  de Mileto  Relatividad Einstein 70,000 años A.C. 500 años A.C 1,500 años D.C. 2,000 años D.C. LA CIENCIA
CARACTERÍSTICAS DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO ES: ,[object Object]
REFUTABLE
CONTRASTABLE
RELATIVO
UNIVERSAL
OBJETIVO
AUTOCORREGIBLEEL CONOCIMIENTO NO CIENTÍFICO ES: ,[object Object]
  IRREFUTABLE
  INCONTRASTABLE
  ABSOLUTO
  PARTICULAR
  SUBJETIVO
  POR SER INFALIBLE,      NO SE CORRIGE
EL MÉTODO HIPOTÉTICO DEDUCTIVO Conocimientos previos.   Planteamiento del problema científico.  Formulación de las hipótesis.  Contraste de las hipótesis con la evidencia empírica. Adopción de las decisiones con respecto a las  hipótesis. Primera decisión: Aceptación de las hipótesis, si los hechos la corroboran. En este caso se convierten en teorías y se incorporan a los conocimientos previos. Segunda decisión: Rechazo de las hipótesis, si los hechos no las corroboran. En este caso, el investigador debe plantear nuevas hipótesis.
HIPÓTESIS: ESTUCTURA FORMAL Variables       (independientes y dependiente) 2.  Elemento relacional Elementos  sustantivos 3.  Población de referencia Ámbito de estudio Horizonte temporal Elementos  adjetivos
HIPÓTESIS BIVARIADAS Y MULTIVARIADAS HIPÓTESIS BIVARIADA: Y = f (x) HIPÓTESIS MULTIVARIADA O FACTORIAL: Y = f (x1 , X2 , X3 , … nx)
UN PROBLEMA CIENTÍFICO ¿Qué efectos producen, en el Rendimiento Académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia, el Desempeño Docente y los Métodos Didácticos empleados en el proceso educativo?
UNA HIPÓTESIS GENERAL    El eficiente desempeño docente, (A2), y los métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2), son factores que contribuyen a incrementar significativamente el nivel de rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia.
UNA HIPÓTESIS NULA    El rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia, no se incrementa con el eficiente desempeño docente, (A2), ni con los métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2).
SUB HIPÓTESIS ALTERNA 1    Se observa un incremento significativo en el rendimiento académico del grupo de alumnos que estudió con profesores que tenían eficiente desempeño docente, (A2), con respecto al grupo de alumnos que estudió con profesores que no tenían eficiente desempeño docente, (A1).
SUB HIPÓTESIS NULA 1    No existen diferencias significativas en el rendimiento académico del grupo de alumnos que estudió con profesores que tenían eficiente desempeño docente, (A2), con respecto al grupo de alumnos que estudió con profesores que no tenían eficiente desempeño docente, (A1).
SUB HIPÓTESIS ALTERNA 2 Se observa un incremento significativo en el rendimiento académico del grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2), con respecto al grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en la enseñanza, (B1).
SUB HIPÓTESIS NULA 2 No se observan diferencias significativas en el rendimiento académico del grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2), con respecto al grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en la enseñanza (A1).
SUB HIPÓTESIS ALTERNA 3 La interacción de los factores Desempeño Docente y Métodos Didácticos, (A x B), incrementa los niveles de rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia.
SUB HIPÓTESIS NULA 3 La interacción de los factores Desempeño Docente y Métodos Didácticos, (A x B), no produce efectos significativos en el rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia.
UN PROBLEMA CIENTÍFICO    ¿Qué relación existe entre el índice académico, la organización del tiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, con respecto al éxito académico de estudiantes de Posgrado de la U.N.M.S.M.
HIPÓTESIS ALTERNA    El índice académico, la organización del tiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, están directamente correlacionados con el éxito académico de estudiantes de Posgrado de la U.N.M.S.M.
HIPÓTESIS NULA El índice académico, la organización del tiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, no están correlacionados con el éxito académico de estudiantes de Posgrado de la U. N. M. S. M.
ESTRATEGIA PARA PROBAR HIPÓTESIS MAXIMIZAR LOS EFECTOS DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE MINIMIZAR LOS EFECTOS DE LAS VARIABLES INTERVINIENTES CONTROLAR LOS POSIBLES ERRORES DE MEDICIÓN CONTROL DE LA VARIANZA
CONDICIONES DE UN  EXPERIMENTO CIENTÍFICO EN TODO EXPERIMENTO SE DEBE TRABAJAR, POR LO MENOS, CON DOS GRUPOS. LOS GRUPOS DEBEN SER IGUALES. 3.  LOS GRUPOS DEBEN HABER SIDO FORMADOS POR EL PROPIO INVESTIGADOR
FACTORES QUE PRODUCEN  HIPÓTESIS RIVALES 1. Por el paso del tiempo 	HISTORIA 	MADURACIÓN 2. Por la aplicación de pre tests 	ADMINISTRACIÓN DE TEST 	INSTRUMENTACIÓN  	REGRESIÓN ESTADÍSTICA 3. Por la igualación de sujetos 	SELECCIÓN 	MORTALIDAD EXPERIMENTAL 	INTERACCIÓN ENTRE MADURACIÓN Y SELECCIÓN
H - - + + + + M - - + + + + A - + + + + I - + + + + R - + + + + S - + - + + + ME - + - + + + MS - - + + + Una sola medición X 0 P R E E X P R Pre, post test con un grupo 0 X 0 Comparación con grupo est X 0    0 Diseño clásico R 01 X   02 R 03      04 E X P E R I M R 01 X  02 R 03     04 R     X  05 R         06 Cuatro grupos  de Solomon Sólo post test R  X   01 R       0 2 ANÁLISIS DE LA VALIDEZ INTERNA
x O4  O3 O2 O1 O7 O8 O9 O5 O6 ESTRATEGIAS CUASI EXPERIMENTALES SERIES CRONOLÓGICAS
OTRAS ESTRATEGIAS  CUASI EXPERIMENTALES MUESTRAS CRONOLÓGICAS EQUIVALENTES: X1 O1  X0  O2  X1 O3  X0  O4  X1  O5  X0  O6 GRUPO DE CONTROL NO EQUIVALENTE : O1      X    O2 O3           O4
ESTRATEGIAS EX POST FACTO 10 000  Historias Clínicas de  pacientes que murieron  de cáncer pulmonar 2 000 (20%)  Pacientes que,  en vida, no fumaban 8 000 (80 %)  De pacientes que,  en vida, fumaban
Yijk= µ+ a i  + bj  + (a b )ij  + Î ijk Yijk = ‘K - ésima’ observación bajo el ‘i - ésimo’ tratamiento            de la variable A y bajo el ‘j - ésimo’ tratamiento de la                variable B. Efecto de los factores A y B cualesquiera            sean sus niveles de variación.    µ   = Media muestral en cada uno de los tratamientos del                                    diseño 2x2   a i   =  Efecto del ‘i - ésimo’ nivel del factor A   b j= Efecto del ‘j - ésimo’ nivel del factor B  a b= Interacción de los factores A y B Î ijk   = Margen de error estimado. ANÁLISIS DE VARIANZA
ANÁLISIS DE VARIANZA Sub Hipótesis Alterna 1:    µ20>µ10 Sub Hipótesis Nula 1:         µ20= µ10 Sub Hipótesis Alterna 2:    µ02>µ01 Sub Hipótesis Nula 2:        µ02= µ01 Sub Hipótesis Alterna 3:   (a b )ij >0 Sub Hipótesis Nula 3:        (a b )ij= 0
Factor A Desempeño docente A1 No eficiente A2 Eficiente [1] [a] B1 Centrados en la enseñanza 80 alumnos de 3° Año de la U.N.M.S.M.  80 alumnos de 3° Año de la U.P.L.A.  Factor B Métodos  Didácticos [b] [ab] B2 Centrados en el aprendizaje 80 alumnos de 4° Año de la U.P.L.A.  80 alumnos de 4° Año de la U.N.M.S.M.  ANÁLISIS DE VARIANZA: Caso
Factor A Desempeño docente A1 No eficiente A2 Eficiente [1] [a] B1 Centrados en la enseñanza 867 998 Factor B Métodos  Didácticos B2 Centrados en el aprendizaje 1087 985 [b] [ab] ANÁLISIS DE VARIANZA: Caso
ANÁLISIS DE VARIANZA:Combinación lineal Combinación lineal Efectos de  los factores Factores Totales 1 a b ab 867 998 985 1087 Efecto de A – + – + 227 1,42 Efecto de B – – + + 201 1,26 Interacción A x B – – + + - 0,14 - 23
ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados Trat. [1 ] A1B1 Trat. [a ] A2B1 Trat. [b ] A1B2 Trat. [ab ] A2B2 9,5 9,5 9,5 9,5 14,5 14 9,5 10,5 n = 80 abn abn S  x = 3939 1087 987 998 S   xab 867 1 1 – 12,38 12,48 10,84 13,59 x a b
X )2  ( abn abn n X 2  – S S S SST  = 1 1 abn 1 (3939)2 = 49533,75  –     2 x 2 x 80 X2 ab = 49533,75 ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados de los efectos = 49533,75 – 48486,63 = 1047,12 (SST)
ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados entre medias abn n abn n xabn )2  ( x )2  ( S S S S SSE  = 1 1 1 1 abn abn 1. Para el primer término xab )2  ( ab (867)2  + (998)2 + (987)2 + 1087)2  S = 1 1 abn
ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados entre medias 2. El segundo término de esta ecuación  es el mismo      que para SST, es decir: 48486.63 3. Continuando con el proceso se tiene:  SSE = 48792,89 – 48486,63 = 306,26  SSE = 306,26
ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados dentro de las combinaciones  SSD = SST - SSE SSD = 1047,12 - 306,26 SSD = 740,86
ANÁLISIS DE VARIANZA:Prueba F de la Hipótesis Fuente de variación SS gl MS  306,26 Entre las combinaciones 102,09 3 Dentro de las combinaciones 740,86 316 2,34 319 1047,12 Total Fórmula de F: F = MSE / MSD F = 102,09 / 2,34 = 43,63 43,63 > 2,63 valor hallado: 43,63, es > que valor tabulado: 2,63
X1 X2 X1 * X1 Y X3 Y * Y X1 * Y X2 * Y X3 * Y X2. X2 X3. X3 X1. X2 X1. X3 X2.X3 15.16 15.77 13.19 14.70 12.13 14.52 11.96 15.94 14.04 14.32 13.02 13.14 15.02 16.55 14.10 14.81 15.08 13.71 12 12 11 10 14 15 13 10 10 11 10 11 11 11 11 12 14 12 14 14 14 14 14 14 12 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 12 13.45 13.75 14.21 13.39 14.05 13.99 14.15 15.93 15.48 14.76 14.03 14.40 15.30 16.14 13.83 14.91 15.06 14.26 229.8256 248.6929 173.9761 216.0900 147.1369 210.8304 143.0416 254.0836 197.1216 205.0624 169.5204 172.6596 225.6004 273.9025 198.8100 219.3361 227.4064 187.9641 144 144 121 100 196 225 169 100 100 121 100 121 121 121 121 144 196 144 196 196 196 196 196 196 144 196 196 196 196 196 196 196 196 196 196 144 180.9025 189.0625 201.9241 179.2921 197.4025 195.7201 200.2225 253.7649 239.6304 217.8576 196.8409 207.3600 234.0900 260.4996 191.2689 222.3081 226.8036 203.3476 181.92 189.24 145.09 147.00 169.82 217.80 155.48 159.40 140.40 157.52 130.20 144.54 165.22 182.05 155.10 177.72 211.12 164.52 212.24 220.78 184.66 205.80 169.82 203.28 143.52 223.16 196.56 200.48 182.28 183.96 210.28 231.70 197.40 207.34 211.12 164.52 168 168 154 140 196 210 156 140 140 154 140 154 154 154 154 168 196 144 2039020 216.8375 187.4299 196.8330 170.4265 203.1348 169.2340 253.9242 217.3392 211.3632 182.6706 189.2160 229.8060 267.1170 195.0030 220.8171 227.1048 195.5046 161.40 165.00 156.31 133.90 196.70 209.85 183.95 159.30 154.80 162.36 140.30 158.40 168.30 177.54 152.13 178.92 210.84 171.12 188.30 192.50 198.94 187.46 196.70 195.86 169.80 223.02 216.72 206.64 196.42 201.60 214.20 225.96 193.62 208.74 210.84 171.12 å 2023.57 16.63 19.00 2094.71 28393.2825 25184 30410.9647 27505.76 24088.13 29293.6270 26570.90 23266.34 19934 21956 REGRESIÓN MÚLTIPLE
REGRESIÓN MÚLTIPLECovarianza X1 0.03 0.08 Y 0.16 0.03 0.08 X2 0.11 X1 X2 X3
REGRESIÓN MÚLTIPLE     å Y = a0 n + a1 åX1 + a2åX2 + a3 åX3 å X1Y = a0 å X1 + a1 å X12 + a2 å X1 X2 + a3 åX1 X3 å X2Y = a0 å X2 + a1 å X1 X2+ a2 å X22+ a3 åX2 X3 å X3Y = a0 å X3 + a1 å X1 X2+ a2åX2 X3 + a3 å X32
å X22      =  19939  å X32      =  25184 å Y2        =  30410,96 å X1 X2 =23266,34 åX1 X3  =  36570,90 åX2 X3  =  21956 n        =  145 å X1    =  2023,57 å X2    =  1663 å X3    =  1900 å Y    =  2094,71 å X12  =  28393,28 REGRESIÓN MÚLTIPLE: Datos
^  Y= a0 + X1 a1 + X2 a2 + X3a3 REGRESIÓN MÚLTIPLE:Ecuación de Predicción En donde: a0  =  Constante  = 7,7844 a1  =  Coeficiente de regresión de X1 = 0,3421 a2  =  Coeficiente de regresión de X2 = 0,0282 a3  =  Coeficiente de regresión de X3 = 0,1194
^ Y del sujeto 40 = 7,7844 + ( 13.87 x 0,3421) +                               (13 x 0,0282) + (14 x 0,1194) Y del sujeto 40 = 7,7844 + 4,74927 + 0,3666 + 1,6716 Y del sujeto 40 = 14,57 Y del sujeto 40 = 14,19 Discrepancia entre Y y Y = -0,38 ^ ^ ^ REGRESIÓN MÚLTIPLE:Ecuación de Predicción. Caso
R2/K F = (1 – R2) / (N – K – 1)    0.44272/3 F = (1 – 0.44272) / (145 – 3 – 1) 0,0653 F =  = 11,4519 0,0057021 PRUEBA F Como 11,4519 > 2,63, se rechaza Ho
gl 3 4 1 2 5 6 215,70 19,16 9,28 6,59 5,41 4,76 4,35 4,07 3,86 3,71 3,59 3,49 3,41 3,34 3,29 3,24 3,20 3,16 3,13 3,10 3,07 3,05 2,60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ¥ 161,40 18,51 10,13 7,71 6,61 5,99 5,59 5,32 5,12 4,96 4,84 4,75 4,67 4,60 4,54 4,49 4,45 4,41 4,38 4,35 4,32 4,30 3,84 199,50 19,00 9,55 6,94 5,79 5,14 4,74 4,46 4,26 4,10 3,98 3,89 3,81 3,74 3,68 3,63 3,59 3,55 3,52 3,49 3,47 3,44 3,00 224,60 19,25 9,12 6,39 5,19 4,53 4,12 3,84 3,63 3,48 3,36 3,26 3,18 3,11 3,06 3,01 2,96 2,93 2,90 2,87 2,84 2,82 2,37 230,20 19,30 9,01 6,26 5,05 4,39 3,97 3,69 3,48 3,33 3,20 3,11 3,03 2,96 2,90 2,85 2,81 2,77 2,74 2,71 2,68 2,66 2,21 234,00 19,33 8,94 6,16 4,95 4,28 3,87 3,58 3,37 3,22 3,09 3,00 2,92 2,85 2,79 2,74 2,70 2,66 2,63 2,60 2,57 2,55 2,10 DISTRIBUCIÓN DE F (95 % confianza)
(fo - fe)2 X2 = å fe 	N ([AD - BC ]- ½N)2 X2 = å (A+B) (C+D) (A+C) (B+D) CHI CUADRADA Forma simple Para muestras independientes
Datos para el cálculo de Chi Cuadrada Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N Favorable 15 (8,6) 11 (8,6) 9 (8,6) 5 (8,6) 3 (8,6) 43 Neutral 2 (3,6) 4 (3,6) 5 (3,6) 5 (3,6) 2 (3,6) 18 Total 20 20 20 20 20 100 Desfavorab. 3 (7,8) 5 (7,8) 6 (7,8) 10 (7,8) 15 (7,8) 39 CHI CUADRADA
Cálculo de Chi Cuadrada de la actitud favorable (fo-fe)2 fo 15 11 9 5 3 43 fe 8,6 8,6 8,6 8,6 8,6 43 Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N fo-fe (fo-fe)2 fe 6,4 2,4 0,4 -3,6 -5,6 40,96 5,76 0,16 12,96 31,36 4,76 0,66 0,00 1,51 3,65 10,58 CHI CUADRADA
Cálculo de Chi Cuadrada de la actitud neutral (fo-fe)2 fo 2 4 5 5 2 18 fe 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 18 Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N fo-fe (fo-fe)2 fe -1,6 0,4 1,4 1,4 -1,6 2,56 0,16 1,96 1,96 2,56 0,71 0,04 0,54 0,54 0,71 2,54 CHI CUADRADA
Cálculo de Chi Cuadrada de la actitud desfavorable (fo-fe)2 fo 3 5 6 10 15 39 fe 7,8 7,8 7,8 7,8 7,8 39 Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N fo-fe (fo-fe)2 fe -4,8 -2,8 -1,8 2,2 7,2 23,04 7,84 3,24 4,84 51,84 2,95 1,00 0,42 0,62 6,65 11,64 CHI CUADRADA
de Chi cuadrada                                     =  24,76 å CHI CUADRADA Chi Cuadrada de la actitud favorable       =  10,58 Chi Cuadrada de la actitud neutral           =    2,54 Chi Cuadrada de la actitud desfavorable =  11,64 Como 24,76 > 15,51, se rechaza Ho
	N ([AD - BC ] - ½ N)2 X2 = å (A+B) (C+D) (A+C) (B+D) CHI CUADRADA: Muestras independientes GRADOS DE LIBERTAD  Para la variable actividad laboral: K - 1 = 2 - 1 Para la variable éxito académico:  L - 1 = 2 - 1 En consecuencia:	Gl = 1 x 1 = 1
ACTIVIDAD LABORAL No afín Afín  A  B A + B   339 C + D   361 N = 700 Bajo  205  134 NIVEL DE  ÉXITO  ACADÉMICO  D  C Alto  170  191 A + C 375 B + D 325 CHI CUADRADA: Muestras independientes
	N ([AD  – BC ] –½ N)2 X2 = å (A+B) (C+D) (A+C) (B+D) 	700 ([39115 – 22780 ] –350)2 X2 = å (399 x 361 x 375 x 325 	179760437500 X2 = å = 12,05 1491490625 CHI CUADRADA
Nivel de significación para una prueba bilateral gl ,20 ,10 ,05 ,02 ,01 ,001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 5,41 7,82 9,84 11,67 13,39 15,03 16,62 18,17 19,68 21,16 22,62 24,05 25,47 26,87 28,26 29,63 31,00 32,35 33,69 35,02 36,34 1,64 3,22 4,64 5,99 7,29 8,56 9,80 11,03 12,24 13,44 14,63 15,81 16,98 18,25 19,31 20,46 21,62 22,76 23,90 25,04 26,17 2,71 4,60 6,25 7,78 9,24 10,64 12,02 13,36 14,68 15,99 17,28 18,55 19,81 21,06 22,31 23,54 24,77 25,99 27,20 28,41 29,62 3,84 5,99 7,82 9,49 11,07 12,59 14,07 15,51 16,92 18,31 19,68 21,03 22,36 23,68 25,00 26,30 27,59 28,87 30,14 31,41 32,67 6,64 9,21 11,34 13,28 15,09 16,81 18,48 20,09 21,67 23,21 24,72 26,22 27,69 29,14 30,58 32,00 33,41 34,80 36,19 37,57 38,93 10,87 13,82 16,27 18,46 20,52 22,46 24,32 26,12 27,88 29,59 31,26 32,91 34,53 36,12 37,70 39,20 40,75 42,31 43,82 45,32 46,80 VALORES CRÍTICOS DE CHI CUADRADA
X1- X2 Dif. t = = S (X1 – X2)  SDif. S x12+S x22 S ( X1 - X2) = 	n (n - 1) PRUEBA t DE STUDENT: Muestras pequeñas iguales
n1+ n2 S (X1 - X2)= S2 n1x n2 S x12+S x22 ) ( S2 = n1+ n2 - 2 PRUEBA t DE STUDENT: Muestras pequeñas independientes

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Factores que influyen en el rendimiento académico

  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS(Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)FACULTAD DE EDUCACIÓNUNIDAD DE POST GRADO TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Dr. Elías J. Mejía Mejía
  • 2. LA CIENCIA Es una actitud muyconvenientepara el hombre, peroparadógicamente tardía. Consiste en identificar unaserie de fenómenos o aspectos de la realidad y tratar establecer, entre ellos, relaciones de causalidad para poder luego describirlos, explicarlos, predecirlos o retrodecirlos (planode la teoría) o transformarlos (plano de lapráctica). La ciencia es teoría y práctica, al mismo tiempo.
  • 3. Ciencia Moderna Copérnico Galileo Newton Cristo Homo Sapiens Tales de Mileto Relatividad Einstein 70,000 años A.C. 500 años A.C 1,500 años D.C. 2,000 años D.C. LA CIENCIA
  • 4.
  • 10.
  • 16. POR SER INFALIBLE, NO SE CORRIGE
  • 17. EL MÉTODO HIPOTÉTICO DEDUCTIVO Conocimientos previos. Planteamiento del problema científico. Formulación de las hipótesis. Contraste de las hipótesis con la evidencia empírica. Adopción de las decisiones con respecto a las hipótesis. Primera decisión: Aceptación de las hipótesis, si los hechos la corroboran. En este caso se convierten en teorías y se incorporan a los conocimientos previos. Segunda decisión: Rechazo de las hipótesis, si los hechos no las corroboran. En este caso, el investigador debe plantear nuevas hipótesis.
  • 18. HIPÓTESIS: ESTUCTURA FORMAL Variables (independientes y dependiente) 2. Elemento relacional Elementos sustantivos 3. Población de referencia Ámbito de estudio Horizonte temporal Elementos adjetivos
  • 19. HIPÓTESIS BIVARIADAS Y MULTIVARIADAS HIPÓTESIS BIVARIADA: Y = f (x) HIPÓTESIS MULTIVARIADA O FACTORIAL: Y = f (x1 , X2 , X3 , … nx)
  • 20. UN PROBLEMA CIENTÍFICO ¿Qué efectos producen, en el Rendimiento Académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia, el Desempeño Docente y los Métodos Didácticos empleados en el proceso educativo?
  • 21. UNA HIPÓTESIS GENERAL El eficiente desempeño docente, (A2), y los métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2), son factores que contribuyen a incrementar significativamente el nivel de rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia.
  • 22. UNA HIPÓTESIS NULA El rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia, no se incrementa con el eficiente desempeño docente, (A2), ni con los métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2).
  • 23. SUB HIPÓTESIS ALTERNA 1 Se observa un incremento significativo en el rendimiento académico del grupo de alumnos que estudió con profesores que tenían eficiente desempeño docente, (A2), con respecto al grupo de alumnos que estudió con profesores que no tenían eficiente desempeño docente, (A1).
  • 24. SUB HIPÓTESIS NULA 1 No existen diferencias significativas en el rendimiento académico del grupo de alumnos que estudió con profesores que tenían eficiente desempeño docente, (A2), con respecto al grupo de alumnos que estudió con profesores que no tenían eficiente desempeño docente, (A1).
  • 25. SUB HIPÓTESIS ALTERNA 2 Se observa un incremento significativo en el rendimiento académico del grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2), con respecto al grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en la enseñanza, (B1).
  • 26. SUB HIPÓTESIS NULA 2 No se observan diferencias significativas en el rendimiento académico del grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en el aprendizaje, (B2), con respecto al grupo de alumnos a quienes se les aplicó métodos didácticos centrados en la enseñanza (A1).
  • 27. SUB HIPÓTESIS ALTERNA 3 La interacción de los factores Desempeño Docente y Métodos Didácticos, (A x B), incrementa los niveles de rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia.
  • 28. SUB HIPÓTESIS NULA 3 La interacción de los factores Desempeño Docente y Métodos Didácticos, (A x B), no produce efectos significativos en el rendimiento académico de alumnos del Ciclo Básico de Obstetricia.
  • 29. UN PROBLEMA CIENTÍFICO ¿Qué relación existe entre el índice académico, la organización del tiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, con respecto al éxito académico de estudiantes de Posgrado de la U.N.M.S.M.
  • 30. HIPÓTESIS ALTERNA El índice académico, la organización del tiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, están directamente correlacionados con el éxito académico de estudiantes de Posgrado de la U.N.M.S.M.
  • 31. HIPÓTESIS NULA El índice académico, la organización del tiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, no están correlacionados con el éxito académico de estudiantes de Posgrado de la U. N. M. S. M.
  • 32. ESTRATEGIA PARA PROBAR HIPÓTESIS MAXIMIZAR LOS EFECTOS DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE MINIMIZAR LOS EFECTOS DE LAS VARIABLES INTERVINIENTES CONTROLAR LOS POSIBLES ERRORES DE MEDICIÓN CONTROL DE LA VARIANZA
  • 33. CONDICIONES DE UN EXPERIMENTO CIENTÍFICO EN TODO EXPERIMENTO SE DEBE TRABAJAR, POR LO MENOS, CON DOS GRUPOS. LOS GRUPOS DEBEN SER IGUALES. 3. LOS GRUPOS DEBEN HABER SIDO FORMADOS POR EL PROPIO INVESTIGADOR
  • 34. FACTORES QUE PRODUCEN HIPÓTESIS RIVALES 1. Por el paso del tiempo HISTORIA MADURACIÓN 2. Por la aplicación de pre tests ADMINISTRACIÓN DE TEST INSTRUMENTACIÓN REGRESIÓN ESTADÍSTICA 3. Por la igualación de sujetos SELECCIÓN MORTALIDAD EXPERIMENTAL INTERACCIÓN ENTRE MADURACIÓN Y SELECCIÓN
  • 35. H - - + + + + M - - + + + + A - + + + + I - + + + + R - + + + + S - + - + + + ME - + - + + + MS - - + + + Una sola medición X 0 P R E E X P R Pre, post test con un grupo 0 X 0 Comparación con grupo est X 0 0 Diseño clásico R 01 X 02 R 03 04 E X P E R I M R 01 X 02 R 03 04 R X 05 R 06 Cuatro grupos de Solomon Sólo post test R X 01 R 0 2 ANÁLISIS DE LA VALIDEZ INTERNA
  • 36. x O4 O3 O2 O1 O7 O8 O9 O5 O6 ESTRATEGIAS CUASI EXPERIMENTALES SERIES CRONOLÓGICAS
  • 37. OTRAS ESTRATEGIAS CUASI EXPERIMENTALES MUESTRAS CRONOLÓGICAS EQUIVALENTES: X1 O1 X0 O2 X1 O3 X0 O4 X1 O5 X0 O6 GRUPO DE CONTROL NO EQUIVALENTE : O1 X O2 O3 O4
  • 38. ESTRATEGIAS EX POST FACTO 10 000 Historias Clínicas de pacientes que murieron de cáncer pulmonar 2 000 (20%) Pacientes que, en vida, no fumaban 8 000 (80 %) De pacientes que, en vida, fumaban
  • 39. Yijk= µ+ a i + bj + (a b )ij + Î ijk Yijk = ‘K - ésima’ observación bajo el ‘i - ésimo’ tratamiento de la variable A y bajo el ‘j - ésimo’ tratamiento de la variable B. Efecto de los factores A y B cualesquiera sean sus niveles de variación. µ = Media muestral en cada uno de los tratamientos del diseño 2x2 a i = Efecto del ‘i - ésimo’ nivel del factor A b j= Efecto del ‘j - ésimo’ nivel del factor B a b= Interacción de los factores A y B Î ijk = Margen de error estimado. ANÁLISIS DE VARIANZA
  • 40. ANÁLISIS DE VARIANZA Sub Hipótesis Alterna 1: µ20>µ10 Sub Hipótesis Nula 1: µ20= µ10 Sub Hipótesis Alterna 2: µ02>µ01 Sub Hipótesis Nula 2: µ02= µ01 Sub Hipótesis Alterna 3: (a b )ij >0 Sub Hipótesis Nula 3: (a b )ij= 0
  • 41. Factor A Desempeño docente A1 No eficiente A2 Eficiente [1] [a] B1 Centrados en la enseñanza 80 alumnos de 3° Año de la U.N.M.S.M. 80 alumnos de 3° Año de la U.P.L.A. Factor B Métodos Didácticos [b] [ab] B2 Centrados en el aprendizaje 80 alumnos de 4° Año de la U.P.L.A. 80 alumnos de 4° Año de la U.N.M.S.M. ANÁLISIS DE VARIANZA: Caso
  • 42. Factor A Desempeño docente A1 No eficiente A2 Eficiente [1] [a] B1 Centrados en la enseñanza 867 998 Factor B Métodos Didácticos B2 Centrados en el aprendizaje 1087 985 [b] [ab] ANÁLISIS DE VARIANZA: Caso
  • 43. ANÁLISIS DE VARIANZA:Combinación lineal Combinación lineal Efectos de los factores Factores Totales 1 a b ab 867 998 985 1087 Efecto de A – + – + 227 1,42 Efecto de B – – + + 201 1,26 Interacción A x B – – + + - 0,14 - 23
  • 44. ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados Trat. [1 ] A1B1 Trat. [a ] A2B1 Trat. [b ] A1B2 Trat. [ab ] A2B2 9,5 9,5 9,5 9,5 14,5 14 9,5 10,5 n = 80 abn abn S x = 3939 1087 987 998 S xab 867 1 1 – 12,38 12,48 10,84 13,59 x a b
  • 45. X )2 ( abn abn n X 2 – S S S SST = 1 1 abn 1 (3939)2 = 49533,75 – 2 x 2 x 80 X2 ab = 49533,75 ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados de los efectos = 49533,75 – 48486,63 = 1047,12 (SST)
  • 46. ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados entre medias abn n abn n xabn )2 ( x )2 ( S S S S SSE = 1 1 1 1 abn abn 1. Para el primer término xab )2 ( ab (867)2 + (998)2 + (987)2 + 1087)2 S = 1 1 abn
  • 47. ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados entre medias 2. El segundo término de esta ecuación es el mismo que para SST, es decir: 48486.63 3. Continuando con el proceso se tiene: SSE = 48792,89 – 48486,63 = 306,26 SSE = 306,26
  • 48. ANÁLISIS DE VARIANZA:Suma de cuadrados dentro de las combinaciones SSD = SST - SSE SSD = 1047,12 - 306,26 SSD = 740,86
  • 49. ANÁLISIS DE VARIANZA:Prueba F de la Hipótesis Fuente de variación SS gl MS 306,26 Entre las combinaciones 102,09 3 Dentro de las combinaciones 740,86 316 2,34 319 1047,12 Total Fórmula de F: F = MSE / MSD F = 102,09 / 2,34 = 43,63 43,63 > 2,63 valor hallado: 43,63, es > que valor tabulado: 2,63
  • 50. X1 X2 X1 * X1 Y X3 Y * Y X1 * Y X2 * Y X3 * Y X2. X2 X3. X3 X1. X2 X1. X3 X2.X3 15.16 15.77 13.19 14.70 12.13 14.52 11.96 15.94 14.04 14.32 13.02 13.14 15.02 16.55 14.10 14.81 15.08 13.71 12 12 11 10 14 15 13 10 10 11 10 11 11 11 11 12 14 12 14 14 14 14 14 14 12 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 12 13.45 13.75 14.21 13.39 14.05 13.99 14.15 15.93 15.48 14.76 14.03 14.40 15.30 16.14 13.83 14.91 15.06 14.26 229.8256 248.6929 173.9761 216.0900 147.1369 210.8304 143.0416 254.0836 197.1216 205.0624 169.5204 172.6596 225.6004 273.9025 198.8100 219.3361 227.4064 187.9641 144 144 121 100 196 225 169 100 100 121 100 121 121 121 121 144 196 144 196 196 196 196 196 196 144 196 196 196 196 196 196 196 196 196 196 144 180.9025 189.0625 201.9241 179.2921 197.4025 195.7201 200.2225 253.7649 239.6304 217.8576 196.8409 207.3600 234.0900 260.4996 191.2689 222.3081 226.8036 203.3476 181.92 189.24 145.09 147.00 169.82 217.80 155.48 159.40 140.40 157.52 130.20 144.54 165.22 182.05 155.10 177.72 211.12 164.52 212.24 220.78 184.66 205.80 169.82 203.28 143.52 223.16 196.56 200.48 182.28 183.96 210.28 231.70 197.40 207.34 211.12 164.52 168 168 154 140 196 210 156 140 140 154 140 154 154 154 154 168 196 144 2039020 216.8375 187.4299 196.8330 170.4265 203.1348 169.2340 253.9242 217.3392 211.3632 182.6706 189.2160 229.8060 267.1170 195.0030 220.8171 227.1048 195.5046 161.40 165.00 156.31 133.90 196.70 209.85 183.95 159.30 154.80 162.36 140.30 158.40 168.30 177.54 152.13 178.92 210.84 171.12 188.30 192.50 198.94 187.46 196.70 195.86 169.80 223.02 216.72 206.64 196.42 201.60 214.20 225.96 193.62 208.74 210.84 171.12 å 2023.57 16.63 19.00 2094.71 28393.2825 25184 30410.9647 27505.76 24088.13 29293.6270 26570.90 23266.34 19934 21956 REGRESIÓN MÚLTIPLE
  • 51. REGRESIÓN MÚLTIPLECovarianza X1 0.03 0.08 Y 0.16 0.03 0.08 X2 0.11 X1 X2 X3
  • 52. REGRESIÓN MÚLTIPLE å Y = a0 n + a1 åX1 + a2åX2 + a3 åX3 å X1Y = a0 å X1 + a1 å X12 + a2 å X1 X2 + a3 åX1 X3 å X2Y = a0 å X2 + a1 å X1 X2+ a2 å X22+ a3 åX2 X3 å X3Y = a0 å X3 + a1 å X1 X2+ a2åX2 X3 + a3 å X32
  • 53. å X22 = 19939 å X32 = 25184 å Y2 = 30410,96 å X1 X2 =23266,34 åX1 X3 = 36570,90 åX2 X3 = 21956 n = 145 å X1 = 2023,57 å X2 = 1663 å X3 = 1900 å Y = 2094,71 å X12 = 28393,28 REGRESIÓN MÚLTIPLE: Datos
  • 54. ^ Y= a0 + X1 a1 + X2 a2 + X3a3 REGRESIÓN MÚLTIPLE:Ecuación de Predicción En donde: a0 = Constante = 7,7844 a1 = Coeficiente de regresión de X1 = 0,3421 a2 = Coeficiente de regresión de X2 = 0,0282 a3 = Coeficiente de regresión de X3 = 0,1194
  • 55. ^ Y del sujeto 40 = 7,7844 + ( 13.87 x 0,3421) + (13 x 0,0282) + (14 x 0,1194) Y del sujeto 40 = 7,7844 + 4,74927 + 0,3666 + 1,6716 Y del sujeto 40 = 14,57 Y del sujeto 40 = 14,19 Discrepancia entre Y y Y = -0,38 ^ ^ ^ REGRESIÓN MÚLTIPLE:Ecuación de Predicción. Caso
  • 56. R2/K F = (1 – R2) / (N – K – 1) 0.44272/3 F = (1 – 0.44272) / (145 – 3 – 1) 0,0653 F = = 11,4519 0,0057021 PRUEBA F Como 11,4519 > 2,63, se rechaza Ho
  • 57. gl 3 4 1 2 5 6 215,70 19,16 9,28 6,59 5,41 4,76 4,35 4,07 3,86 3,71 3,59 3,49 3,41 3,34 3,29 3,24 3,20 3,16 3,13 3,10 3,07 3,05 2,60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ¥ 161,40 18,51 10,13 7,71 6,61 5,99 5,59 5,32 5,12 4,96 4,84 4,75 4,67 4,60 4,54 4,49 4,45 4,41 4,38 4,35 4,32 4,30 3,84 199,50 19,00 9,55 6,94 5,79 5,14 4,74 4,46 4,26 4,10 3,98 3,89 3,81 3,74 3,68 3,63 3,59 3,55 3,52 3,49 3,47 3,44 3,00 224,60 19,25 9,12 6,39 5,19 4,53 4,12 3,84 3,63 3,48 3,36 3,26 3,18 3,11 3,06 3,01 2,96 2,93 2,90 2,87 2,84 2,82 2,37 230,20 19,30 9,01 6,26 5,05 4,39 3,97 3,69 3,48 3,33 3,20 3,11 3,03 2,96 2,90 2,85 2,81 2,77 2,74 2,71 2,68 2,66 2,21 234,00 19,33 8,94 6,16 4,95 4,28 3,87 3,58 3,37 3,22 3,09 3,00 2,92 2,85 2,79 2,74 2,70 2,66 2,63 2,60 2,57 2,55 2,10 DISTRIBUCIÓN DE F (95 % confianza)
  • 58. (fo - fe)2 X2 = å fe N ([AD - BC ]- ½N)2 X2 = å (A+B) (C+D) (A+C) (B+D) CHI CUADRADA Forma simple Para muestras independientes
  • 59. Datos para el cálculo de Chi Cuadrada Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N Favorable 15 (8,6) 11 (8,6) 9 (8,6) 5 (8,6) 3 (8,6) 43 Neutral 2 (3,6) 4 (3,6) 5 (3,6) 5 (3,6) 2 (3,6) 18 Total 20 20 20 20 20 100 Desfavorab. 3 (7,8) 5 (7,8) 6 (7,8) 10 (7,8) 15 (7,8) 39 CHI CUADRADA
  • 60. Cálculo de Chi Cuadrada de la actitud favorable (fo-fe)2 fo 15 11 9 5 3 43 fe 8,6 8,6 8,6 8,6 8,6 43 Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N fo-fe (fo-fe)2 fe 6,4 2,4 0,4 -3,6 -5,6 40,96 5,76 0,16 12,96 31,36 4,76 0,66 0,00 1,51 3,65 10,58 CHI CUADRADA
  • 61. Cálculo de Chi Cuadrada de la actitud neutral (fo-fe)2 fo 2 4 5 5 2 18 fe 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 18 Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N fo-fe (fo-fe)2 fe -1,6 0,4 1,4 1,4 -1,6 2,56 0,16 1,96 1,96 2,56 0,71 0,04 0,54 0,54 0,71 2,54 CHI CUADRADA
  • 62. Cálculo de Chi Cuadrada de la actitud desfavorable (fo-fe)2 fo 3 5 6 10 15 39 fe 7,8 7,8 7,8 7,8 7,8 39 Edades 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 N fo-fe (fo-fe)2 fe -4,8 -2,8 -1,8 2,2 7,2 23,04 7,84 3,24 4,84 51,84 2,95 1,00 0,42 0,62 6,65 11,64 CHI CUADRADA
  • 63. de Chi cuadrada = 24,76 å CHI CUADRADA Chi Cuadrada de la actitud favorable = 10,58 Chi Cuadrada de la actitud neutral = 2,54 Chi Cuadrada de la actitud desfavorable = 11,64 Como 24,76 > 15,51, se rechaza Ho
  • 64. N ([AD - BC ] - ½ N)2 X2 = å (A+B) (C+D) (A+C) (B+D) CHI CUADRADA: Muestras independientes GRADOS DE LIBERTAD Para la variable actividad laboral: K - 1 = 2 - 1 Para la variable éxito académico: L - 1 = 2 - 1 En consecuencia: Gl = 1 x 1 = 1
  • 65. ACTIVIDAD LABORAL No afín Afín A B A + B 339 C + D 361 N = 700 Bajo 205 134 NIVEL DE ÉXITO ACADÉMICO D C Alto 170 191 A + C 375 B + D 325 CHI CUADRADA: Muestras independientes
  • 66. N ([AD – BC ] –½ N)2 X2 = å (A+B) (C+D) (A+C) (B+D) 700 ([39115 – 22780 ] –350)2 X2 = å (399 x 361 x 375 x 325 179760437500 X2 = å = 12,05 1491490625 CHI CUADRADA
  • 67. Nivel de significación para una prueba bilateral gl ,20 ,10 ,05 ,02 ,01 ,001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 5,41 7,82 9,84 11,67 13,39 15,03 16,62 18,17 19,68 21,16 22,62 24,05 25,47 26,87 28,26 29,63 31,00 32,35 33,69 35,02 36,34 1,64 3,22 4,64 5,99 7,29 8,56 9,80 11,03 12,24 13,44 14,63 15,81 16,98 18,25 19,31 20,46 21,62 22,76 23,90 25,04 26,17 2,71 4,60 6,25 7,78 9,24 10,64 12,02 13,36 14,68 15,99 17,28 18,55 19,81 21,06 22,31 23,54 24,77 25,99 27,20 28,41 29,62 3,84 5,99 7,82 9,49 11,07 12,59 14,07 15,51 16,92 18,31 19,68 21,03 22,36 23,68 25,00 26,30 27,59 28,87 30,14 31,41 32,67 6,64 9,21 11,34 13,28 15,09 16,81 18,48 20,09 21,67 23,21 24,72 26,22 27,69 29,14 30,58 32,00 33,41 34,80 36,19 37,57 38,93 10,87 13,82 16,27 18,46 20,52 22,46 24,32 26,12 27,88 29,59 31,26 32,91 34,53 36,12 37,70 39,20 40,75 42,31 43,82 45,32 46,80 VALORES CRÍTICOS DE CHI CUADRADA
  • 68. X1- X2 Dif. t = = S (X1 – X2) SDif. S x12+S x22 S ( X1 - X2) = n (n - 1) PRUEBA t DE STUDENT: Muestras pequeñas iguales
  • 69. n1+ n2 S (X1 - X2)= S2 n1x n2 S x12+S x22 ) ( S2 = n1+ n2 - 2 PRUEBA t DE STUDENT: Muestras pequeñas independientes
  • 70. PRUEBA t DE STUDENT: Muestras grandes independientes X1- X2 t = S (X1 - X2) S x12 S x22 S ( X1 - X2) = + n1 (n1 - 1) n2 (n2 - 1)
  • 71. gl ,05 ,02 ,20 ,10 ,01 ,002 12,70 4,30 3,18 2,78 2,57 2,45 2,37 2,31 2,26 2,23 2,20 2,18 2,16 2,15 2,13 2,12 2,11 2,10 2,09 2,09 2,08 2,07 1,96 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 00 3,08 1,89 1,64 1,53 1,48 1,44 1,42 1,40 1,38 1,37 1,36 1,36 1,35 1,35 1,34 1,34 1,33 1,33 1,33 1,33 1,32 1,32 1,28 6,71 2,92 2,35 2,13 2,02 1,94 1,90 1,86 1,83 1,81 1,80 1,78 1,77 1,76 1,75 1,75 1,74 1,73 1,73 1,73 1,72 1,72 1,64 31,80 6,97 4,54 3,75 3,37 3,14 3,00 2,90 2,82 2,76 2,72 2,68 2,65 2,62 2,60 2,58 2,57 2,55 2,54 2,53 2,52 2,51 2,33 63,60 9,93 5,84 4,60 4,03 3,71 3,50 3,36 3,25 3,17 3,11 3,06 3,01 2,98 2,95 2,92 2,90 2,88 2,86 2,85 2,83 2,82 2,58 318,30 22,30 10,20 7,17 5,89 5,21 4,79 4,50 4,30 4,14 4,03 3,93 3,85 3,79 3,73 3,69 3,65 3,61 3,58 3,55 3,53 3,51 3,09 DISTRIBUCIÓN DE t
  • 72. UNIVERSO Y MUESTRA CENSO: Técnica que consiste en el conteo, uno a uno, de todos los elementos del conjunto. MUESTREO: Técnica que se emplea cuando no es posible hacer censos. Permite conocer los parámetros de la población a través de los estadígrafos de la muestra. PARÁMETRO: Cifra que se obtiene luego de hacer un censo. Da el número exacto de elementos del conjunto. ESTADÍGRAFO: Cifra que se obtiene por muestreo. Es una cifra aproximada que se calcula en base a algunas variables pertinentes. No es un dato exacto. POBLACIÓN o UNIVERSO: Totalidad de los elementos de un conjunto. MUESTRA: Sub conjunto de la población.
  • 73. POBLACIÓN MUESTRA NO ES MUESTRA NO ES MUESTRA POBLACIÓN Y MUESTRA
  • 74. PRINCIPIOS DE LA PROBABILIDAD IGUALDAD DE OPORTUNIDADES: Cada elemento del conjunto tiene la misma oportunidad de ser elegido que cualquier otro elemento. INDEPENDENCIA: La ocurrencia de un primer evento, no anuncia la ocurrencia del siguiente. EXCLUSIVIDAD: En una clasificación, todos los elementos deben pertenecer a una categoría o a otra, pero no a dos o más categorías a la vez. La intersección de dos o más conjuntos debe dar por resultado el conjunto vacío. EXHAUSTIVIDAD: Todos los elementos del conjunto deben ubicarse en una u otra categoría. No debe quedar ningún elemento sin ubicación.
  • 75. TIPOS DE MUESTRAS PROBABILÍSTICAS: Sorteo Aleatorio Simple Sistemático NO PROBABILÍSTICAS: Por cuotas Ocasional Por juicio de expertos MIXTAS: Estratificado
  • 76. P 7 000 K = = = 18 M 378 MUESTREO SISTEMÁTICO P K = M P = 7 000 M = 378
  • 78. VUP 10,500 15% VUN 28,000 40% MUP 17,500 25% MUN 14,000 20% 60 160 100 80 P = 70,000 M = 400 MUESTREO ESTRATIFICADO
  • 79. E x N x P x Q n = E2 (N-1) + E x P x Q 4 x 6,250 x 50 x 50 n = 16 (6,250- 1) + 4 x 50 x 50 62’500,00 n = = 568 sujetos 109 TAMAÑO DE LA MUESTRA Donde: n : Tamaño de la muestra E: Margen de error P y Q: Probabilidades de éxito/ fracaso: 50% N: Tamaño de la población E2: Margen de error al cuadrado
  • 80. Amplitud de la muestra según márgenes de error Amplitud población ± 1% -- - - - - - - - - 5,000 6,000 6,670 7,143 8,333 9,091 10,000 ± 2% - - - 1,364 1,538 1,667 1,765 1,842 1,905 2,000 2,143 2,222 2,273 2,381 2,439 2,500 ± 3% - - 714 811 870 909 938 959 976 1,000 1,034 1,530 1,064 1,087 1,099 11,111 ± 10% 83 91 95 97 98 98 98 99 99 99 99 100 100 100 100 100 ± 4% - 385 476 517 541 556 566 574 580 588 600 606 610 617 621 625 ± 5% 222 286 333 353 364 370 375 378 381 385 390 392 394 397 398 400 500 1000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 10,000 15,000 20,000 25,000 50,000 100,000 INFINITO TAMAÑO DE LA MUESTRA
  • 81. TABLA DE NÚMEROS ALEATORIOS 00000 10097 32533 76520 13586 36473 54876 80959 09117 39292 74945 00001 37542 04805 64894 74296 24805 24037 20636 10402 00822 91665 00002 08422 68953 19645 09303 23209 02560 15953 34764 35080 33606 00003 99019 02529 09376 70715 38311 31165 88676 74394 04436 27659 00004 12807 99970 80157 36147 64032 36653 98951 16877 12171 76833 00005 66065 74717 34072 76850 36697 36170 65813 39885 11199 29170 00006 31060 10805 45571 82406 35303 42614 86799 07439 23403 09732 00007 85269 77602 02051 65692 68665 74818 73053 85247 18623 88579 00008 63573 32135 05325 47048 90553 57548 28468 28709 83491 25624 00009 73796 45753 03529 64778 35808 34282 60935 20344 35273 88435 00010 98520 17767 14905 68607 22109 40558 60970 93433 50500 73998 00011 11805 05430 39808 27732 50725 68248 29405 24201 52775 67851 00012 83452 99634 06288 98033 13746 70078 18475 40610 68711 77817 00013 88685 40200 86507 50401 36766 67951 90364 76493 89609 11062 00014 99594 67348 87517 64969 91826 08928 93785 61368 23478 34113 00015 65481 17674 17468 50950 58047 76974 73039 57186 40218 16544 00016 80124 35635 17727 08015 45318 22364 21115 78253 14385 53763 00017 74350 99817 77402 77214 43236 00210 45521 64237 36286 02655 00018 69916 26803 66252 29148 36936 87203 76621 13990 94400 56418 00019 09893 20505 14225 68514 46427 56788 96297 78822 54382 14598