Este documento explica cómo calcular el tamaño de una muestra probabilística mediante fórmulas. Define conceptos clave como población, muestra, varianza y error estándar. Explica que el tamaño de la muestra depende de la varianza de la población y el error estándar deseado. Proporciona un ejemplo numérico para calcular que se necesita una muestra de 298 directores de recursos humanos con un error estándar menor a 0.015. También describe cómo estratificar la muestra entre grupos y seleccionar unidades de m
Como Determinar Una Muestra ProbabilisticaJose Carvalho
Este documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística para una investigación. Primero, se calcula la muestra sin ajustar usando la varianza de la muestra, la varianza de la población, y el tamaño de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada usando la muestra sin ajustar y el tamaño de la población. Finalmente, si la población está estratificada en varios grupos, se calcula una muestra estratificada para cada grupo usando un factor de multiplicación.
El documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística al estudiar una población. Primero se calcula la muestra sin ajustar basada en la varianza de la muestra y la varianza de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada considerando el tamaño de la población. Si la población está estratificada en varios grupos, se calcula también la muestra estratificada multiplicando la muestra total por el factor de cada estrato.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de muestra (n) para estimar la media y la proporción de una población. Presenta fórmulas para poblaciones infinitas y finitas, con y sin muestreo estratificado. Incluye ejemplos ilustrativos de cómo aplicar las fórmulas y el programa Epi Dat para calcular n de manera práctica.
El documento trata sobre el tamaño de la muestra en investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, porcentaje de error y variabilidad de la población. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población. También incluye conceptos como hipótesis, muestra, población, nivel de confianza y porcentaje de error. Finalmente, muestra ejemplos de cálculo del tamaño de la muestra.
Este documento explica los conceptos de universo, muestra y error de estimación para la investigación de mercados. Define un universo como el conjunto total de elementos que comparten características homogéneas de interés, y una muestra como una porción representativa de ese universo. Explica las ventajas de usar muestras, como menor costo y tiempo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para lograr resultados confiables.
Este documento describe los conceptos de estimadores puntuales e intervalos de confianza. Explica que un estimador puntual es un solo número que se usa para estimar un parámetro poblacional, mientras que un estimador de intervalo es un conjunto de valores que probablemente incluya el parámetro poblacional basado en un nivel de confianza. Luego detalla cómo calcular intervalos de confianza para estimar una media poblacional usando diferentes métodos según el tamaño de la muestra y si se conoce o no la desviación estándar pob
Este documento presenta varias fórmulas para calcular el tamaño óptimo de una muestra para estimar parámetros poblacionales. Explica cómo calcular la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población, y provee ejemplos ilustrativos de cómo aplicar las fórmulas para determinar el tamaño de muestra requerido basado en el nivel de confianza, precisión y proporciones esperadas. También incluye consideraciones sobre cómo seleccionar valores para la varianza poblacional cuando los parámetros
Problemas de determinación de tamaño de la muestra (9)Luz Hernández
Este documento presenta varios problemas de determinación de tamaño de muestra. Explica cómo calcular el tamaño de muestra necesario para diferentes niveles de confianza, márgenes de error y desviaciones estándar. También analiza si es recomendable o no tomar una muestra de cierto tamaño dado los parámetros del estudio.
Como Determinar Una Muestra ProbabilisticaJose Carvalho
Este documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística para una investigación. Primero, se calcula la muestra sin ajustar usando la varianza de la muestra, la varianza de la población, y el tamaño de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada usando la muestra sin ajustar y el tamaño de la población. Finalmente, si la población está estratificada en varios grupos, se calcula una muestra estratificada para cada grupo usando un factor de multiplicación.
El documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística al estudiar una población. Primero se calcula la muestra sin ajustar basada en la varianza de la muestra y la varianza de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada considerando el tamaño de la población. Si la población está estratificada en varios grupos, se calcula también la muestra estratificada multiplicando la muestra total por el factor de cada estrato.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de muestra (n) para estimar la media y la proporción de una población. Presenta fórmulas para poblaciones infinitas y finitas, con y sin muestreo estratificado. Incluye ejemplos ilustrativos de cómo aplicar las fórmulas y el programa Epi Dat para calcular n de manera práctica.
El documento trata sobre el tamaño de la muestra en investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, porcentaje de error y variabilidad de la población. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población. También incluye conceptos como hipótesis, muestra, población, nivel de confianza y porcentaje de error. Finalmente, muestra ejemplos de cálculo del tamaño de la muestra.
Este documento explica los conceptos de universo, muestra y error de estimación para la investigación de mercados. Define un universo como el conjunto total de elementos que comparten características homogéneas de interés, y una muestra como una porción representativa de ese universo. Explica las ventajas de usar muestras, como menor costo y tiempo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para lograr resultados confiables.
Este documento describe los conceptos de estimadores puntuales e intervalos de confianza. Explica que un estimador puntual es un solo número que se usa para estimar un parámetro poblacional, mientras que un estimador de intervalo es un conjunto de valores que probablemente incluya el parámetro poblacional basado en un nivel de confianza. Luego detalla cómo calcular intervalos de confianza para estimar una media poblacional usando diferentes métodos según el tamaño de la muestra y si se conoce o no la desviación estándar pob
Este documento presenta varias fórmulas para calcular el tamaño óptimo de una muestra para estimar parámetros poblacionales. Explica cómo calcular la muestra cuando se conoce o no el tamaño de la población, y provee ejemplos ilustrativos de cómo aplicar las fórmulas para determinar el tamaño de muestra requerido basado en el nivel de confianza, precisión y proporciones esperadas. También incluye consideraciones sobre cómo seleccionar valores para la varianza poblacional cuando los parámetros
Problemas de determinación de tamaño de la muestra (9)Luz Hernández
Este documento presenta varios problemas de determinación de tamaño de muestra. Explica cómo calcular el tamaño de muestra necesario para diferentes niveles de confianza, márgenes de error y desviaciones estándar. También analiza si es recomendable o no tomar una muestra de cierto tamaño dado los parámetros del estudio.
El documento presenta la biografía y experiencia profesional de Patricia Durán Ospina, una microbióloga y magister en educación colombiana. Actualmente se desempeña como directora del Centro de Investigaciones de la Fundación Universitaria del Área Andina en Pereira, Colombia. También es miembro de varias juntas directivas y comités editoriales relacionados con la salud visual, la simulación clínica y la fisiología.
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Este documento describe cómo calcular el tamaño de una muestra representativa de una población. Explica que la población es el conjunto total de elementos con una característica en común, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. A continuación, presenta una fórmula para calcular el tamaño de la muestra en función de la población total, el nivel de confianza y el error de muestreo aceptable. Proporciona ejemplos numéricos ilustrativos del cálculo del tamaño de la muestra para diferentes pobl
El documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce el tamaño de la población, el cual es de 113 personas. La fórmula toma en cuenta el nivel de confianza deseado (95%), la probabilidad de éxito esperada (50%), el error máximo admisible (5%), y determina que se deben aplicar al menos 86 encuestas para obtener resultados precisos.
Guia para el calculo del tamaño optimo de la muestrayovannygon
Este documento describe los métodos estadísticos para determinar el tamaño óptimo de una muestra para estudios de investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza deseado y del error permitido, y proporciona fórmulas matemáticas específicas para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones infinitas y finitas. También señala que el tamaño de la muestra variará dependiendo del tipo de muestreo y método de selección de la muestra.
Este documento presenta los principales métodos de investigación cuantitativa, incluyendo fuentes primarias y secundarias de información, diseño de muestras, y tamaño de muestra. Discute la diferencia entre fuentes primarias como encuestas y fuentes secundarias como informes estadísticos. Explica los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra usando fórmulas estadísticas que consideran el nivel de confianza y error máximo permitido.
Este documento describe las distribuciones de muestreo y cómo las estadísticas calculadas en muestras varían de una a otra. Explica que las estadísticas de una muestra, como la media y la varianza, estiman los parámetros de la población. Además, detalla que la distribución de probabilidad de todas las medias muestrales posibles se conoce como la distribución de muestreo de la media, la cual suele seguir una curva normal.
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica conceptos como estimación puntual, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, errores tipos I y II, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos estadísticos para estimar parámetros poblacionales y probar hipótesis sobre una población basándose en una muestra.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
Este documento describe las propiedades de la media de muestra como estimador de la media de población. Explica que la media de muestra es un estimador imparcial, eficiente y consistente de la media de población. También define conceptos como imparcialidad, eficiencia y consistencia con respecto a la media de muestra y proporciona fórmulas para calcular la media de muestra, desviación estándar y error estándar de la media.
Este documento presenta información sobre distribuciones normales, distribuciones muestrales y estimación. Explica que la distribución muestral de la media sigue una distribución normal y tiene una media y variabilidad propias. También describe cómo calcular intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como la media, usando la distribución muestral de la media y su error estándar. El documento concluye con algunos ejemplos numéricos de cálculo de intervalos de confianza.
Este documento describe las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en un estudio estadístico. Explica que la fórmula depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y del tamaño de la población (finita o infinita). También define conceptos clave como el nivel de significación, el valor P, el valor de error e, y la desviación estándar. Finalmente, señala que entre mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será la confiabilidad de las estimaciones.
Este documento trata sobre los métodos y distribución de muestreo. Explica que el muestreo se utiliza para inferir características de una población mediante una muestra representativa. Describe diferentes métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. También explica cómo calcular intervalos de confianza para la media y proporción de una población, y cómo determinar el tamaño apropiado de una muestra.
Este documento presenta información sobre métodos de investigación cuantitativa e ideas introductorias de probabilidad. Explica conceptos como tipos de probabilidad, distribución de probabilidad, valor esperado y varianza. También cubre la distribución normal y su uso, así como conceptos clave de probabilidad como reglas de probabilidad y teorema de Bayes. Finalmente, discute la relación entre probabilidad y toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
Este documento define estimación y estimadores. Explica que los estimadores son valores estadísticos muestrales que permiten estimar parámetros poblacionales desconocidos. Discuten dos tipos de estimaciones: estimación puntual, que es un solo número, y estimación de intervalo, que es un rango de valores. También cubre cálculos de estimación puntual y de intervalo, e introduce conceptos como intervalo de confianza.
Este documento trata sobre la estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual proporciona un solo valor para estimar un parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalos da un rango de valores con una probabilidad conocida de incluir el parámetro. Luego detalla cómo calcular intervalos de confianza para la media y la proporción de una población basados en una muestra.
5.2 estimacion puntual y por intervalosivanmmrmoca
Este documento explica los conceptos de estimación puntual y estimación por intervalos de confianza. La estimación puntual aproxima el valor de un parámetro poblacional desconocido utilizando un parámetro muestral. La estimación por intervalos provee un rango de valores dentro del cual se espera que caiga el parámetro poblacional con un cierto nivel de confianza. El documento presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media cuando la desviación estándar es conocida o desconocida, y para la probabilidad de é
Este documento explica conceptos clave relacionados con poblaciones, muestras y tamaños de muestra. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como un subconjunto de elementos seleccionados de la población. Explica que al seleccionar una muestra representativa y de tamaño adecuado, se pueden extrapolar sus resultados a toda la población. Finalmente, detalla fórmulas para calcular el tamaño de muestra requerido en función del error permitido, nivel de confianza y tamaño de
La estimación estadística se divide en tres bloques: estimación puntual, estimación por intervalos y estimación bayesiana. La estimación puntual establece un valor concreto para el parámetro desconocido de una población, mientras que la estimación por intervalos provee un rango de valores entre los cuales se encuentra el parámetro. La estimación bayesiana considera la información a priori sobre el parámetro junto con los datos muestrales.
Kyle interned as a copywriter at RAPP Agency in Edinburgh for 3 weeks. On his first day, he was introduced around the office and given supplies to get started. He worked with another intern, Adam, on briefs for Co-op Young Driver's Insurance and Gleneagles Hotel's 90th anniversary. Over the weeks, they pitched ideas, got feedback, attended a commercial shoot for Co-op, and refined their concepts. By the end, Kyle felt he gained valuable experience in an agency setting and creative process, and learned he is suited for a creative role combining copywriting and art direction.
Pradeep Kumar is a senior associate with over 10 years of experience in investment banking, operations, and IT. He currently works at Societe Generale, where he values exchange traded funds and provides application support. Previously, he worked at Deutsche Bank reconciling equity trades and brokerage fees. He holds an MBA in finance and is ITIL and Lean Six Sigma certified.
El documento presenta la biografía y experiencia profesional de Patricia Durán Ospina, una microbióloga y magister en educación colombiana. Actualmente se desempeña como directora del Centro de Investigaciones de la Fundación Universitaria del Área Andina en Pereira, Colombia. También es miembro de varias juntas directivas y comités editoriales relacionados con la salud visual, la simulación clínica y la fisiología.
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Este documento describe cómo calcular el tamaño de una muestra representativa de una población. Explica que la población es el conjunto total de elementos con una característica en común, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. A continuación, presenta una fórmula para calcular el tamaño de la muestra en función de la población total, el nivel de confianza y el error de muestreo aceptable. Proporciona ejemplos numéricos ilustrativos del cálculo del tamaño de la muestra para diferentes pobl
El documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce el tamaño de la población, el cual es de 113 personas. La fórmula toma en cuenta el nivel de confianza deseado (95%), la probabilidad de éxito esperada (50%), el error máximo admisible (5%), y determina que se deben aplicar al menos 86 encuestas para obtener resultados precisos.
Guia para el calculo del tamaño optimo de la muestrayovannygon
Este documento describe los métodos estadísticos para determinar el tamaño óptimo de una muestra para estudios de investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza deseado y del error permitido, y proporciona fórmulas matemáticas específicas para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones infinitas y finitas. También señala que el tamaño de la muestra variará dependiendo del tipo de muestreo y método de selección de la muestra.
Este documento presenta los principales métodos de investigación cuantitativa, incluyendo fuentes primarias y secundarias de información, diseño de muestras, y tamaño de muestra. Discute la diferencia entre fuentes primarias como encuestas y fuentes secundarias como informes estadísticos. Explica los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra usando fórmulas estadísticas que consideran el nivel de confianza y error máximo permitido.
Este documento describe las distribuciones de muestreo y cómo las estadísticas calculadas en muestras varían de una a otra. Explica que las estadísticas de una muestra, como la media y la varianza, estiman los parámetros de la población. Además, detalla que la distribución de probabilidad de todas las medias muestrales posibles se conoce como la distribución de muestreo de la media, la cual suele seguir una curva normal.
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica conceptos como estimación puntual, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, errores tipos I y II, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos estadísticos para estimar parámetros poblacionales y probar hipótesis sobre una población basándose en una muestra.
Este documento presenta conceptos clave sobre estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual involucra encontrar valores numéricos que estiman parámetros poblacionales, mientras que la estimación por intervalos busca rangos de valores posibles para los parámetros. También describe métodos comunes como máxima verosimilitud, mínimos cuadrados y momentos. Finalmente, detalla fórmulas para construir intervalos de confianza para la media, proporción y diferencia de medias en poblaciones normales.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
Este documento describe las propiedades de la media de muestra como estimador de la media de población. Explica que la media de muestra es un estimador imparcial, eficiente y consistente de la media de población. También define conceptos como imparcialidad, eficiencia y consistencia con respecto a la media de muestra y proporciona fórmulas para calcular la media de muestra, desviación estándar y error estándar de la media.
Este documento presenta información sobre distribuciones normales, distribuciones muestrales y estimación. Explica que la distribución muestral de la media sigue una distribución normal y tiene una media y variabilidad propias. También describe cómo calcular intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como la media, usando la distribución muestral de la media y su error estándar. El documento concluye con algunos ejemplos numéricos de cálculo de intervalos de confianza.
Este documento describe las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en un estudio estadístico. Explica que la fórmula depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y del tamaño de la población (finita o infinita). También define conceptos clave como el nivel de significación, el valor P, el valor de error e, y la desviación estándar. Finalmente, señala que entre mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será la confiabilidad de las estimaciones.
Este documento trata sobre los métodos y distribución de muestreo. Explica que el muestreo se utiliza para inferir características de una población mediante una muestra representativa. Describe diferentes métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. También explica cómo calcular intervalos de confianza para la media y proporción de una población, y cómo determinar el tamaño apropiado de una muestra.
Este documento presenta información sobre métodos de investigación cuantitativa e ideas introductorias de probabilidad. Explica conceptos como tipos de probabilidad, distribución de probabilidad, valor esperado y varianza. También cubre la distribución normal y su uso, así como conceptos clave de probabilidad como reglas de probabilidad y teorema de Bayes. Finalmente, discute la relación entre probabilidad y toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
Este documento define estimación y estimadores. Explica que los estimadores son valores estadísticos muestrales que permiten estimar parámetros poblacionales desconocidos. Discuten dos tipos de estimaciones: estimación puntual, que es un solo número, y estimación de intervalo, que es un rango de valores. También cubre cálculos de estimación puntual y de intervalo, e introduce conceptos como intervalo de confianza.
Este documento trata sobre la estimación puntual y por intervalos. Explica que la estimación puntual proporciona un solo valor para estimar un parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalos da un rango de valores con una probabilidad conocida de incluir el parámetro. Luego detalla cómo calcular intervalos de confianza para la media y la proporción de una población basados en una muestra.
5.2 estimacion puntual y por intervalosivanmmrmoca
Este documento explica los conceptos de estimación puntual y estimación por intervalos de confianza. La estimación puntual aproxima el valor de un parámetro poblacional desconocido utilizando un parámetro muestral. La estimación por intervalos provee un rango de valores dentro del cual se espera que caiga el parámetro poblacional con un cierto nivel de confianza. El documento presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media cuando la desviación estándar es conocida o desconocida, y para la probabilidad de é
Este documento explica conceptos clave relacionados con poblaciones, muestras y tamaños de muestra. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como un subconjunto de elementos seleccionados de la población. Explica que al seleccionar una muestra representativa y de tamaño adecuado, se pueden extrapolar sus resultados a toda la población. Finalmente, detalla fórmulas para calcular el tamaño de muestra requerido en función del error permitido, nivel de confianza y tamaño de
La estimación estadística se divide en tres bloques: estimación puntual, estimación por intervalos y estimación bayesiana. La estimación puntual establece un valor concreto para el parámetro desconocido de una población, mientras que la estimación por intervalos provee un rango de valores entre los cuales se encuentra el parámetro. La estimación bayesiana considera la información a priori sobre el parámetro junto con los datos muestrales.
Kyle interned as a copywriter at RAPP Agency in Edinburgh for 3 weeks. On his first day, he was introduced around the office and given supplies to get started. He worked with another intern, Adam, on briefs for Co-op Young Driver's Insurance and Gleneagles Hotel's 90th anniversary. Over the weeks, they pitched ideas, got feedback, attended a commercial shoot for Co-op, and refined their concepts. By the end, Kyle felt he gained valuable experience in an agency setting and creative process, and learned he is suited for a creative role combining copywriting and art direction.
Pradeep Kumar is a senior associate with over 10 years of experience in investment banking, operations, and IT. He currently works at Societe Generale, where he values exchange traded funds and provides application support. Previously, he worked at Deutsche Bank reconciling equity trades and brokerage fees. He holds an MBA in finance and is ITIL and Lean Six Sigma certified.
La resolución declara al Dr. Leon Trahtemberg Siederer como Huesped Ilustre de la provincia de Melgar en reconocimiento a su destacada trayectoria como conferencista nacional e internacional en temas educativos. Se le otorgará la medalla de la ciudad como reconocimiento a su labor en beneficio de la educación del país. La resolución se emite de acuerdo a las facultades conferidas por las leyes orgánicas de municipalidades y procedimientos administrativos generales.
Folleto de ofertas y promociones de ferretería CZ.
Artículos de iluminación y decoración navideña.
Electrodomésticos,telefonía,informática y accesorios.
Seguridad en el hogar.
Equipamiento del hogar.
Tiempo libre:accesorios de bicicleta y deportes varios.
Menaje y equipamiento de cocinas.
Herramientas eléctricas y manuales.
Bricolaje y mejora del ho
El documento describe los cambios propuestos a la marca Happy Baby, incluyendo agregar un globo de diálogo estilizado a la marca para darle un tono más cercano y simpático. También presenta nuevos diseños propuestos para los empaques de varios productos de Happy Baby como biberones, tazas, cucharas y más, agregando mensajes y elementos gráficos como onomatopeyas.
Il file è una presentazione del mio lavoro digitale, di web writer che si ocupa di scienza e data- journalist.
Si parte dalla storia, per arrivare ai caposaldi del mio mestiere.
Social Media Engagement report by Prime Time SportPrime Time Sport
At Prime Time Sport we love number crunching, another report comes-up just one week after launching most successful Soccerex Transfer Review ever.
This time we have analyzed 3,000 posts by most prolific footballers in the planet to come-up with our very first “Players Social Media Engagement Report”. Opposite to information we are used to see published in the media about players social media accounts, the report focuses on the engagement generated by posts on Instagram, Twitter and Facebook, in terms of likes and comments interaction.
La empresa tiene un organigrama estándar con cinco departamentos principales: recursos humanos, mercadeo, producción, finanzas y una secretaria que apoya a la empresa.
El documento describe 5 competencias clave que debe tener un líder de ventas: 1) Motivación y actitud positiva, 2) Habilidad para conectarse con los clientes a través de la escucha activa y la empatía, 3) Poder de convencimiento mediante la demostración del valor y las soluciones, 4) Capacidad para colaborar y trabajar en equipo, y 5) Habilidad para concretar compromisos y cerrar las ventas.
This document contains a 2009 calendar with monthly pages displaying famous landmarks from around the world. Each page includes the month name, a landmark photo and location, and a calendar grid with dates and days of the week for that month. Landmarks featured include the Eiffel Tower, Burj Al Arab, Great Pyramid of Giza, Colosseum, Great Wall of China, Petronas Twin Towers, Parthenon, St. Basil's Cathedral, Statue of Liberty, Taj Mahal, Sydney Opera House, and Tower Bridge of London.
El documento define conceptos clave como universo, población, muestra y tipos de muestra. Explica que la población se delimita según las características del problema de investigación y los objetivos del estudio. Las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y las probabilísticas como la estratificada y por racimos permiten obtener una muestra representativa de la población de manera aleatoria. También cubre cómo determinar el tamaño óptimo de una muestra.
Este documento define conceptos clave como universo, población, muestra, tipos de muestra y cómo seleccionar elementos muestrales. Explica que la población es una parte del universo sobre la cual se realizará el estudio según los objetivos e indica que una muestra es una subparte representativa de la población. Además, distingue entre muestras probabilísticas y no probabilísticas y sus características.
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Explica que un experimento aleatorio es un proceso con al menos dos resultados posibles e incertidumbre sobre cuál ocurrirá. También define variables discretas y continuas, y presenta ejemplos de modelos probabilísticos como el binomial, geométrico y normal. Finalmente, discute conceptos como valor esperado y parámetros poblacionales.
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Presenta doce ejemplos de experimentos aleatorios y explica que una variable resultante de un experimento puede ser discreta o continua. También introduce conceptos como función de probabilidad, valor esperado, modelos de probabilidad como binomial, Poisson y normal, entre otros. Finalmente, explica que los modelos probabilísticos pueden usarse para representar fenómenos aleatorios y estimar parámetros poblacionales a partir de muestras.
Este documento presenta conceptos básicos sobre estadística descriptiva y variables cualitativas y cuantitativas. Explica que la estadística descriptiva se encarga del análisis de datos, mientras que la inferencial se refiere a generalizaciones. Define población, muestra y variable, y especifica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa. Luego, detalla métodos para caracterizar variables cualitativas como distribución de frecuencias, diagramas y moda.
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
El documento resume conceptos estadísticos como media, varianza, desviación estándar, factoriales, técnicas de conteo y probabilidad. Explica cómo calcular cada uno y provee ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que una muestra probabilística requiere determinar su tamaño y seleccionar los elementos de manera aleatoria para que todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Describe fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y métodos como la tómbola, números aleatorios y selección sistemática para elegir los elementos. También aborda muestras estratificadas, por racimos y los marcos muestrales
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Poblaciónjosegonzalez1606
Distribuciones Muestrales y Estimación de los Parámetros de una Población
Integrantes:
José González C.I: 28.576.187 Marcell Girardi C.I: 24. 491.579 Yulianny Marcano C.I: 26. 385.075 Alejandro Brito C.I: 24.947.747 José Pereira C.I: 28.095. 315
Este documento introduce conceptos básicos sobre muestreo estadístico, incluyendo los tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y por conglomerados. También discute la inferencia estadística a partir de muestras, la distribución de estimadores y la estimación por intervalos de confianza.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo probabilístico simple, estratificado, por racimos y sistemático. Explica que el muestreo probabilístico implica seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. El objetivo es reducir el error estándar para inferir valores acerca de la población con mayor precisión.
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
Este documento presenta un curso práctico de bioestadística con herramientas de Excel. Incluye información sobre el instructor Fabrizio Marcillo Morla y contiene capítulos sobre estadística descriptiva, distribución de frecuencias, estimación de parámetros poblacionales como medias, varianzas y proporciones utilizando diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado y de tamaño fijo.
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y métodos de muestreo en investigación cuantitativa. Define población como el conjunto total de unidades a estudiar y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio, estratificado y sistemático, así como los no probabilísticos. También proporciona la fórmula para calcular el tamaño de muestra.
Este documento explica los conceptos clave de una muestra probabilística, incluyendo la población (N), la muestra (n), las variables (Y, V, Se) y el porcentaje estimado (P). También presenta una fórmula para calcular el tamaño necesario de la muestra (n) con base en el nivel de confianza, margen de error y tamaños de la población y muestra. Como ejemplo, calcula que para una encuesta con 97% de confianza y 3% de error, se requiere una muestra de 1406 personas de
Este documento define la inferencia estadística y describe sus métodos fundamentales como la estimación, el contraste de hipótesis y los intervalos de confianza. Explica los tipos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, y los pasos para probar hipótesis estadísticas utilizando estadísticos como z, t de Student y Ji cuadrado.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva como distribución de frecuencias, histogramas, diagramas de barras y polígonos de frecuencia para resumir conjuntos de datos. También cubre estimación de parámetros como medias, varianzas y proporciones a través de estadísticos muestrales, así como técnicas de muestreo como muestreo aleatorio simple y estratificado. El objetivo es proporcionar herramientas prácticas de bioestadística utilizando Excel.
El documento presenta la metodología de investigación y conceptos estadísticos básicos. Explica que la investigación es un proceso sistemático y objetivo para responder preguntas y aclarar incertidumbres. Define variables, escalas de medición y tipos de datos. Describe cómo recopilar, organizar y analizar datos a través de tablas, gráficos y medidas estadísticas como la media y desviación estándar. Por último, presenta un caso práctico sobre rendimientos de girasol en diferentes localidades para recomendar un l
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico. Explica que el muestreo aleatorio simple asigna la misma probabilidad de selección a cada elemento de la población. También describe el muestreo sistemático, donde se calcula un intervalo de selección dividiendo el tamaño total entre el tamaño de la muestra deseada. El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de la población que permita hacer inferencias sobre esta de manera eficiente.
El documento presenta el análisis estadístico de los datos de horas de sueño nocturno de un grupo de niños. Calcula las medidas de tendencia central (mediana de 9 horas, moda de 9 horas, media de 8.48 horas) y de dispersión (rango de 9 horas, desviación típica de 1.914 horas). También genera un diagrama de caja que muestra la distribución de los datos con los cuartiles.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
1. CÁLCULO DE MUESTRA
(FÓRMULAS)
EL TAMAÑO DE LA MUESTRA MEDIANTE FÓRMULAS
Para determinar el tamaño de muestra mediante fórmulas es necesario entender los
siguientes términos y sus definiciones:
La población o universo, a la que se le suele denominar como N, es un conjunto
de elementos.
La muestra, a la que se le simboliza como n, es un subconjunto de la población N.
En una población N (previamente delimitada por el planteamiento del
problema de investigación), nos interesa establecer valores de las
características de los elementos de N.
Nos concierne saber valores promedio en la población, lo cual se expresa como:
Y = al valor de una variable determinada (Y) que nos interesa conocer,
digamos un promedio.
También nos interesa conocer:
V = la varianza de la población con respecto a determinadas variables (la
varianza indica la variabilidad).
Como los valores de la población no se determinan directamente,
seleccionamos una muestra n, además, a través de estimados en la muestra,
DOCUMENTO
1
2. inferimos valores de la población ( y será la estimación del valor de Y , el cual
desconocemos).
Figura 1 Esquema de la generalización de la muestra a la población.
En la muestra, y es un estimado promedio que podemos determinar. Sabemos
que en nuestra estimación habrá una diferencia (Y – y = ?), es decir, un error, el
cual dependerá del número de elementos muestreados. A dicho error se le conoce
como error estándar (se, por sus siglas en inglés).
se = la desviación estándar de la distribución muestral y representa la
fluctuación de y .
(se)2
= el error estándar al cuadrado, cuya fórmula nos servirá para calcular la
varianza (V) de la población (N), así como la varianza de la muestra (n) será
la expresión s2
.
s2
= varianza de la muestra, la cual podrá determinarse en términos de
probabilidad, donde s2
= p (1 – p).
p = porcentaje estimado de la muestra, probabilidad de ocurrencia del
fenómeno, la cual se estima sobre marcos de muestreo previos o se define, la
certeza total siempre es igual a uno, las posibilidades a partir de esto son “p”
de que sí ocurra y “q” de que no ocurra (p + q = 1). De aquí se deriva que 1 – p
= q.
Como se habrá podido observar, cuando hablamos de un término de la
muestra se simboliza con una letra minúscula (n, s, se). Si se trata de un término de
la población, se simboliza con una letra mayúscula (N, S).
3. Lo que se busca es lo mismo que con STATS®: dado que una población es de
N, ¿cuál es el menor número de unidades muestrales que necesito para conformar
una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar, digamos
menor de 0.01?
La respuesta a esta pregunta busca encontrar la probabilidad de ocurrencia
deY , así como que el estimado de y se acerque a Y , el valor real de la población. Si
establecemos el error estándar y lo fijamos en 0.01, sugerimos que esta fluctuación
promedio de nuestro estimado y con respecto a los valores reales de la población
Y no sea > 0.01, es decir, que de 100 casos, 99 veces mi predicción sea correcta y
que el valor de y se sitúe en un intervalo de confianza que comprenda el valor de
Y .
Resumiendo, para una determinada varianza (V) de Y, ¿qué tan grande debe
ser mi muestra? Ello se determina en dos pasos:
1. n’ = 2
2
V
s
= Tamaño provisional de la muestra1 = varianza de la muestra/varianza de la
población.
2. n =
Nn
n
/'1
'
Pongamos el siguiente caso:2 supongamos que necesitamos entrevistar a
directores de recursos humanos de empresas para determinar su ideología respecto
a cómo tratan a sus colaboradores. Requerimos extraer una muestra probabilística
de un universo o población de 1 176 organizaciones que cuentan con director de
recursos humanos (N). ¿Cuál es entonces el número de empresas (n) que se debe
considerar, para tener un error estándar menor de 0.015, y dado que la población
total es de 1 176?
N = tamaño de la población de 1 176 empresas.
1 Se corrige con otros datos, ajustándose si se conoce el tamaño de la población N.
2 Este ejemplo fue tratado en el texto impreso al comentar la muestra probabilística estratificada.
4. y = valor promedio de una variable = 1, un director de recursos humanos por
empresa.
se = error estándar = 0.015, determinado por nosotros. Nivel deseado de error.
V2 = varianza de la población al cuadrado. Su definición se
2
: cuadrado del error
estándar.
s
2
= varianza de la muestra expresada como la probabilidad de ocurrencia de y .
p = 0.9
n’ = tamaño de la muestra sin ajustar.
n = tamaño de la muestra.
Si lo sustituimos, tenemos que:
n’= 2
2
V
s
s
2
= p(1 – p) = 0.9(1 – 0.9) = 0.09
V
2
= (0.015)
2
= 0.000225
n’=
000225.0
09.0
= 400
n = 5.298
)1176/400(1
400
)/'(1
'
Nn
n
n = 298 casos
Es decir, para nuestra investigación necesitaremos una muestra de 298
directores de recursos humanos.
Se trata del primer procedimiento para obtener la muestra probabilística:
determinar su tamaño con base en estimados de la población. El segundo
procedimiento estriba en cómo y de dónde seleccionar a esos 298 directores o casos.
5. ¿CÓMO HACER UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA
ESTRATIFICADA Y POR RACIMOS?
En el capítulo 8 del texto impreso respecto a que en ocasiones se combinan tipos de
muestreo, por ejemplo: una muestra probabilística estratificada y por racimos. Ahora
lo ejemplificamos.
EJEMPLO
Problema de investigación:
Una estación de radio local necesita saber con precisión cómo utilizan la radio los adultos de una
ciudad de 2 500 000 habitantes, con la finalidad de planear sus estrategias. Es decir, qué tanto
radio escuchan, a qué horas, qué contenidos prefieren y sus opiniones con respecto a los
programas noticiosos.
Procedimientos:
Se diseñará un cuestionario que indague estas áreas sobre el uso de la radio. Los cuestionarios se
aplicarán por entrevistadores a una muestra de adultos.
Población:
Todos aquellos sujetos hombres o mujeres de más de 18 años de edad y que vivan en una casa o
un departamento propio o rentado de la ciudad.
Diseño por racimos:
Los directivos de la estación de radio desconocen el número total de personas con las
características señaladas. Sin embargo, nos piden que diseñemos una muestra que abarque a
todos los sujetos adultos de la ciudad, por edad cronológica y por ser jefes de familia, es decir, se
excluye a los adultos dependientes.
Tenemos entonces que n’ = 2
2
V
s
para una muestra probabilística simple.
n’ =
22
2
)015.0(
)1( pp
V
s
error estándar
000225.0
25.0)5.01(5.0
n’ = 1 111.11
n =
' 1111.11
909.0902
1 '/ 1 1111.11/ 5000
n
n N
n = 909
6. Necesitaremos una muestra de 909 cuadras para estimar los valores de la población con una
probabilidad de error menor a 0.015.
Sabemos que la población N = 5 000 cuadras está dividida por estudios previos de
acuerdo con cuatro estratos socioeconómicos, que categorizan esa población según el ingreso
mensual promedio de sus habitantes, de manera que se distribuyen como sigue:
ESTRATO NÚM. DE
CUADRAS
1 270
2 1 940
3 2 000
4 790
N = 5 000
¿Cómo distribuiremos los 909 elementos muestrales de n, para optimizar la muestra, de
acuerdo con la distribución de la población en los cuatro estratos socioeconómicos?
Estratificación de la muestra:
n
fh ksh
N
909
0.1818
5000
fh
ESTRATO NÚM. DE
CUADRAS
f h = 0.1818 nh*
1 270 (0.1818) 49
2 1 940 (0.1818) 353
3 2 000 (0.1818) 364
4 790 (0.1818) 143
N = 5 000 n =909
* Se redondeó para cuadrar el ejemplo, recordemos que son individuos y no se pueden
fragmentar. A veces es a la alta o a la baja, y en ocasiones podemos aumentar la muestra en un
caso para que el redondeo sea ideal.
En principio tenemos que de 5 000 cuadras se seleccionarán 49 del estrato uno, 353 del
estrato dos, 364 del estrato tres y 143 del estrato 4. Esta selección comprende la elección de los
racimos, los cuales se pueden numerar y elegir aleatoriamente hasta completar el número de
7. cada estrato. En una última etapa, se seleccionan los participantes dentro de cada racimo. Este
procedimiento también se hace de manera aleatoria, hasta lograr un número de personas
(unidades de análisis) determinados en cada racimo. A continuación presentamos dicho
procedimiento.
ESTRATO Nh CUADRAS nh NÚMERO DE
HOGARES
PARTICIPANTES EN
CADA CUADRA
TOTAL DE HOGARES POR
ESTRATO
1 270 49 20 980
2 1 940 353 20 7 060
3 2 000 364 20 7 280
4 790 143 20 2 860
N = 5 000 n = 909 18 180
NÚMEROS RANDOM O NÚMEROS ALEATORIOS
El uso de números random no significa la selección azarosa o fortuita, sino la
utilización de una tabla de números que implica un mecanismo de probabilidad muy
bien diseñado. La tabla más completa de números aleatorios fue producida por la
Corporación Rand (CR), y éstos fueron generados con una especie de ruleta
electrónica. Existe una tabla de un millón de dígitos publicada por esta organización
(pero su costo asciende a varias decenas de dólares, se puede comprar en una página
de CR: http://www.rand.org/pubs/monograph_reports/MR1418.html). Algunas
partes de tal tabla se encuentran en los apéndices de ciertos libros de estadística (y
desde luego, en la presente obra: en apéndice 4, “tablas estadísticas”, al final, tabla 5:
Números aleatorios); o bien, en diversas páginas web. Un fragmento de la tabla
original con números random se muestra en la tabla 1 (disculpen la repetición de
términos).
8. Tabla 1 Números aleatorios o random.
Si continuamos con el ejemplo anterior, determinaremos una muestra de 909
manzanas o cuadras, y a partir de este número se determina una submuestra para
cada estrato. Véase que para el estrato uno, la población es de 270 manzanas o
cuadras. Numeramos en nuestro listado o mapa las 270 y seleccionamos (a partir de
la tabla de números random o aleatorios) los 49 casos que constituirán nuestra
muestra.
Se eligen aquellos casos que se dictaminen en la tabla de números random,
hasta completar el tamaño de la muestra. Los números pueden recorrerse hacia
arriba, hacia abajo o de manera horizontal. Al final siempre se logra que cada
elemento muestral tenga la misma probabilidad de ser escogido. Se seleccionan
aquellos números que contenga el listado. Si en nuestro ejemplo la población es de
270, se escogen los tres últimos dígitos y se procede a seleccionar los casos, hasta
completar el número de elementos muestrales necesarios: 49 manzanas (ver tabla 2).
Como puede verse, en la tabla 2 se eligen sólo las primeras ocho manzanas (de
las 49 requeridas) para no prolongar el ejemplo (las ocho están numeradas entre
paréntesis). Una vez seleccionadas las 49 manzanas se ubican en un mapa o
9. directorio y acudimos a los hogares (veinte en cada una de las 49 manzanas) y
entrevistamos a los adultos, jefes de familia (en el ejemplo, 980).
Tabla 2 Selección muestral basada en la tabla de números aleatorios.
Pero este procedimiento de usar los números random o aleatorios para
obtener las unidades o casos de la muestra es mucho más complejo que hacerlo
mediante STATS®. Era muy típico hace un par de décadas o antes, hoy se usan
programas como STATS®. Sin embargo, algunos profesores prefieren los cálculos
manuales y mecánicos.