SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 13
Descargar para leer sin conexión
REQUISITOS O
CONDICIONES PARA
EL BUEN
MUESTREO
Representativa
Heterogénea
Probabilística
Adecuada
DIMENSIONES PARA UNA BUENA MUESTRA
REPRESENTATIVA
La muestra seleccionada debe REPRESENTAR al
Universo, a toda la Población que estamos estudiando,
como si estuviéramos trabajando con todo el conjunto
Debemos poner especial interés en los métodos de
muestreo y realizar diagnósticos iníciales que permitan
conocer las características generales de los sujetos que
van formar parte de la muestra.
EJEMPLO: si vamos hacer un estudio entre los
colegios particulares de Huacho, la muestra debe estar
formada por los colegios que reúnan la mayor parte de las
características de un colegio particular de Huacho:
-Antigüedad,
-Población estudiantil
-Infraestructura
-Ubicación
-Monto de las pensiones
-Horarios
-Carácter religioso o laico
-etc.
HETEROGÉNEA
La muestra debe considerar
los casos extremos, los elementos
distintos y opuestos del
Universo.
Ejemplo: si se trata de una
investigación sobre profesores de
la Universidad, la muestra debe
considerar no sólo a los
profesores nombrados u
ordinarios, sino también a los
contratados, no sólo a los
principales, sino también a los
asociados y auxiliares, no sólo a
los de las Facultades de Ciencias
sino también a los de Letras, a
hombres y también mujeres.
SEXO FACULTADES SITUACION LABORAL CATEGORÍA …..
AUXILIAR
NOMBRADOS ASOCIADO
PRINCIPAL
LETRAS AUXILIAR
CONTRATADOS ASOCIADO
PRINCIPAL
AUXILIAR
MASCULINO NOMBRADOS ASOCIADO
PRINCIPAL
CIENCIAS AUXILIAR
CONTRATADOS ASOCIADO
PRINCIPAL
AUXILIAR
NOMBRADOS ASOCIADO
PRINCIPAL
LETRAS AUXILIAR
CONTRATADOS ASOCIADO
PRINCIPAL
AUXILIAR
FEMENINO NOMBRADOS ASOCIADO
PRINCIPAP
CIENCIAS AUXILIAR
CONTRATADOS ASOCIADO
PROBABILÍSTICA
En lo posible todos los
elementos del Universo deben tener
la misma probabilidad, la misma
posibilidad y oportunidad de ser
seleccionados para la muestra.
Dejando de lado los criterios
de preferencia por tales o cuales
elementos, la muestra debe ser
seleccionada al azar.
ADECUADA
La muestra debe ser
adecuada en cuanto al tamaño.
Es decir, un tamaño que garantice
al investigador confiar en los
resultados de la investigación.
Una muestra grande es preferible
a una muestra pequeña.
¿Cuántos sujetos (personas,
organizaciones, etc.) necesito
para conformar la muestra, que
asegure un menor error de
estimación pequeño?
Existen procedimientos y
fórmulas para calcular el tamaño
de la muestra. El tamaño dependerá
de la magnitud del error que se
estima se puede cometer.
Estas fórmulas pueden ser
revisadas en los libros de
estadística (Análisis de datos).
CONVENIENCIAS DEL
MUESTREO
PRACTICIDAD
Utilizar la técnica del
muestreo es la forma más
sencilla de investigar un tema.
Es aplicable en todas las
ciencias.
COSTO
Trabajar con toda
la población es muy
costoso. Aplicando las
técnicas muestrales se
reducen los costos,
tiempos y recursos
humanos.
RAPIDEZ
Una investigación con
muestra, es rápida en cuanto al
procesamiento de los datos
POBLACIÓN, UNIVERSO Y MUESTRA
muestra
m
universo o
población finita
N
universo hipotético o
infinito
conjunto de
unidades
existentes a los
que se aplica la
teoría
unidades a
observar
unidades que
podrían ser
observadas
Fuente: Sierra, R.: Técnicas de
investigación social, p. 133

Más contenido relacionado

Destacado

Cálculo diferencial e integral - Ayres
Cálculo diferencial e integral - AyresCálculo diferencial e integral - Ayres
Cálculo diferencial e integral - AyresMeel Abarka
 
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales FusterF Franz Guillermo
 
Muestreo no probabilístico
Muestreo no probabilísticoMuestreo no probabilístico
Muestreo no probabilísticoGrupo Enlace
 
Muestreo no probabilistico
Muestreo no probabilisticoMuestreo no probabilistico
Muestreo no probabilisticoAlexis Romero
 
Tipos de muestreo probabilistico
Tipos de muestreo probabilisticoTipos de muestreo probabilistico
Tipos de muestreo probabilisticoZONIAA
 
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptualTeoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptualLaura Nunja
 
Muestreo probabilistico
Muestreo probabilisticoMuestreo probabilistico
Muestreo probabilisticoIsaac Gomez
 
Resolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moyaResolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moyaWagner Santoyo
 
Solucionario de estadistica inferencial
Solucionario de estadistica inferencialSolucionario de estadistica inferencial
Solucionario de estadistica inferencialAlbert Rojas
 
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
MéTodo De  Muestreo  Por  ConglomeradosMéTodo De  Muestreo  Por  Conglomerados
MéTodo De Muestreo Por ConglomeradosDarii Garcia
 
Ejemplo de muestreo por cuotas
Ejemplo de muestreo por cuotasEjemplo de muestreo por cuotas
Ejemplo de muestreo por cuotasnekoCSam
 

Destacado (20)

Tipos de muestreos
Tipos de muestreosTipos de muestreos
Tipos de muestreos
 
Alan2
Alan2Alan2
Alan2
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Cálculo diferencial e integral - Ayres
Cálculo diferencial e integral - AyresCálculo diferencial e integral - Ayres
Cálculo diferencial e integral - Ayres
 
Muestreo estadistico
Muestreo estadisticoMuestreo estadistico
Muestreo estadistico
 
Tablas, estadistica
Tablas, estadisticaTablas, estadistica
Tablas, estadistica
 
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
 
Muestreo no probabilístico
Muestreo no probabilísticoMuestreo no probabilístico
Muestreo no probabilístico
 
Muestreo no probabilistico
Muestreo no probabilisticoMuestreo no probabilistico
Muestreo no probabilistico
 
Tipos de muestreo probabilistico
Tipos de muestreo probabilisticoTipos de muestreo probabilistico
Tipos de muestreo probabilistico
 
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptualTeoria basica del muestreo mapa conceptual
Teoria basica del muestreo mapa conceptual
 
Muestreo probabilistico
Muestreo probabilisticoMuestreo probabilistico
Muestreo probabilistico
 
Muestreo blog
Muestreo   blogMuestreo   blog
Muestreo blog
 
Resolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moyaResolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moya
 
Tabla z
Tabla zTabla z
Tabla z
 
Solucionario de estadistica inferencial
Solucionario de estadistica inferencialSolucionario de estadistica inferencial
Solucionario de estadistica inferencial
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
MéTodo De  Muestreo  Por  ConglomeradosMéTodo De  Muestreo  Por  Conglomerados
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
 
Ejemplo de muestreo por cuotas
Ejemplo de muestreo por cuotasEjemplo de muestreo por cuotas
Ejemplo de muestreo por cuotas
 
Solucionario pablo alcalde
Solucionario pablo alcaldeSolucionario pablo alcalde
Solucionario pablo alcalde
 

Similar a Requisitos para una muestra representativa, heterogénea y probabilística

poblacion y muestra
poblacion y muestrapoblacion y muestra
poblacion y muestraKaren Noelia
 
Ti teoria del muestreo 12052007
Ti teoria del muestreo 12052007Ti teoria del muestreo 12052007
Ti teoria del muestreo 12052007Pascual Sardella
 
Diseño de investigacion
Diseño de investigacionDiseño de investigacion
Diseño de investigacionLaura Torrealba
 
9 DiseñO MetodolóGico
9 DiseñO MetodolóGico9 DiseñO MetodolóGico
9 DiseñO MetodolóGicogracielaaimo
 
Diseño de investigacion
Diseño de investigacionDiseño de investigacion
Diseño de investigacionLaura Torrealba
 
Uce Muestra psicología educativa octubre 2017
Uce Muestra psicología educativa octubre 2017Uce Muestra psicología educativa octubre 2017
Uce Muestra psicología educativa octubre 2017Stalin Tipán
 
SEMANA 4.pptx
SEMANA 4.pptxSEMANA 4.pptx
SEMANA 4.pptxjoaquinn
 
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptxPoblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptxJoseGalvez83
 
EXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdf
EXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdfEXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdf
EXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdfmendozarodriguez13
 
Analisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdf
Analisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdfAnalisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdf
Analisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdfJhonRichardQuispe2
 
La poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacionLa poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacionLima - Perú
 
Unidad no2 parte_1
Unidad no2 parte_1Unidad no2 parte_1
Unidad no2 parte_1andriu16
 
0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt
0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt
0) REPASAR Metodología de la Investigación.pptdavidanzaldo1
 

Similar a Requisitos para una muestra representativa, heterogénea y probabilística (20)

9 diseometodolgico-090330173413-phpapp02
9 diseometodolgico-090330173413-phpapp029 diseometodolgico-090330173413-phpapp02
9 diseometodolgico-090330173413-phpapp02
 
poblacion y muestra
poblacion y muestrapoblacion y muestra
poblacion y muestra
 
Ti teoria del muestreo 12052007
Ti teoria del muestreo 12052007Ti teoria del muestreo 12052007
Ti teoria del muestreo 12052007
 
+Tecnicas de muestreo
+Tecnicas de muestreo+Tecnicas de muestreo
+Tecnicas de muestreo
 
Técnicas cuantitativas de gestión - Unidad 1
Técnicas cuantitativas de gestión - Unidad 1Técnicas cuantitativas de gestión - Unidad 1
Técnicas cuantitativas de gestión - Unidad 1
 
Diseño de investigacion
Diseño de investigacionDiseño de investigacion
Diseño de investigacion
 
9 DiseñO MetodolóGico
9 DiseñO MetodolóGico9 DiseñO MetodolóGico
9 DiseñO MetodolóGico
 
Diseño de investigacion
Diseño de investigacionDiseño de investigacion
Diseño de investigacion
 
Uce Muestra psicología educativa octubre 2017
Uce Muestra psicología educativa octubre 2017Uce Muestra psicología educativa octubre 2017
Uce Muestra psicología educativa octubre 2017
 
SEMANA 4.pptx
SEMANA 4.pptxSEMANA 4.pptx
SEMANA 4.pptx
 
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptxPoblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
Poblacion y Muestra 12-04-2021.pptx
 
EXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdf
EXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdfEXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdf
EXPLORANDO LAS FRONTERAS DEL MUESTREO.pdf
 
Analisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdf
Analisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdfAnalisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdf
Analisis de datos p la Investigacion Cientifica.pdf
 
Población y muestra seminario de tesis
Población y muestra  seminario de tesisPoblación y muestra  seminario de tesis
Población y muestra seminario de tesis
 
La poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacionLa poblacion y muestra en una investigacion
La poblacion y muestra en una investigacion
 
Unidad no2 parte_1
Unidad no2 parte_1Unidad no2 parte_1
Unidad no2 parte_1
 
Unidad 1 Sesión 4.pptx
Unidad 1 Sesión 4.pptxUnidad 1 Sesión 4.pptx
Unidad 1 Sesión 4.pptx
 
0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt
0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt
0) REPASAR Metodología de la Investigación.ppt
 
POBLACION_MUESTRA.pptx
POBLACION_MUESTRA.pptxPOBLACION_MUESTRA.pptx
POBLACION_MUESTRA.pptx
 
13260277 universo-y-muestra-1
13260277 universo-y-muestra-113260277 universo-y-muestra-1
13260277 universo-y-muestra-1
 

Más de F Franz Guillermo

Socioestadistica - 5. tamaño muestra (a) - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 5. tamaño muestra (a) -  Jorge Canales FusterSocioestadistica - 5. tamaño muestra (a) -  Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 5. tamaño muestra (a) - Jorge Canales FusterF Franz Guillermo
 
Socioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales FusterF Franz Guillermo
 
Socioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales FusterF Franz Guillermo
 
Socioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales FusterSocioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales FusterF Franz Guillermo
 
Una perspectiva reticular de la Teoria Sociologica
Una perspectiva reticular de la Teoria SociologicaUna perspectiva reticular de la Teoria Sociologica
Una perspectiva reticular de la Teoria SociologicaF Franz Guillermo
 
Harold Garfinkel - estudios en etnometodología
Harold Garfinkel - estudios en etnometodologíaHarold Garfinkel - estudios en etnometodología
Harold Garfinkel - estudios en etnometodologíaF Franz Guillermo
 
Émile Durkheim - Las reglas del metodo sociologico
Émile Durkheim - Las reglas del metodo sociologicoÉmile Durkheim - Las reglas del metodo sociologico
Émile Durkheim - Las reglas del metodo sociologicoF Franz Guillermo
 

Más de F Franz Guillermo (12)

2013 i
2013 i2013 i
2013 i
 
Socioestadistica - 5. tamaño muestra (a) - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 5. tamaño muestra (a) -  Jorge Canales FusterSocioestadistica - 5. tamaño muestra (a) -  Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 5. tamaño muestra (a) - Jorge Canales Fuster
 
Socioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 4 Nivel de confianza - Jorge Canales Fuster
 
Socioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 3 margen error - Jorge Canales Fuster
 
Promotor - Lesvy Rojas
Promotor - Lesvy RojasPromotor - Lesvy Rojas
Promotor - Lesvy Rojas
 
Democracia - Lesvy Rojas
Democracia - Lesvy RojasDemocracia - Lesvy Rojas
Democracia - Lesvy Rojas
 
Socioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales FusterSocioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica 1 la muestra - Jorge Canales Fuster
 
Una perspectiva reticular de la Teoria Sociologica
Una perspectiva reticular de la Teoria SociologicaUna perspectiva reticular de la Teoria Sociologica
Una perspectiva reticular de la Teoria Sociologica
 
T.s.iii 2013 ii
T.s.iii   2013 iiT.s.iii   2013 ii
T.s.iii 2013 ii
 
T.s.iii 2013 ii
T.s.iii   2013 iiT.s.iii   2013 ii
T.s.iii 2013 ii
 
Harold Garfinkel - estudios en etnometodología
Harold Garfinkel - estudios en etnometodologíaHarold Garfinkel - estudios en etnometodología
Harold Garfinkel - estudios en etnometodología
 
Émile Durkheim - Las reglas del metodo sociologico
Émile Durkheim - Las reglas del metodo sociologicoÉmile Durkheim - Las reglas del metodo sociologico
Émile Durkheim - Las reglas del metodo sociologico
 

Último

Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Carlos Muñoz
 
La Función tecnológica del tutor.pptx
La  Función  tecnológica  del tutor.pptxLa  Función  tecnológica  del tutor.pptx
La Función tecnológica del tutor.pptxJunkotantik
 
Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamica
Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamicaFactores ecosistemas: interacciones, energia y dinamica
Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamicaFlor Idalia Espinoza Ortega
 
codigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karinacodigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karinavergarakarina022
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCCesarFernandez937857
 
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARONARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFAROJosé Luis Palma
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadAlejandrino Halire Ccahuana
 
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxPRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxinformacionasapespu
 
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPEPlan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPELaura Chacón
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMarjorie Burga
 
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docxGLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docxAleParedes11
 
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxLINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxdanalikcruz2000
 
Movimientos Precursores de La Independencia en Venezuela
Movimientos Precursores de La Independencia en VenezuelaMovimientos Precursores de La Independencia en Venezuela
Movimientos Precursores de La Independencia en Venezuelacocuyelquemao
 
Herramientas de Inteligencia Artificial.pdf
Herramientas de Inteligencia Artificial.pdfHerramientas de Inteligencia Artificial.pdf
Herramientas de Inteligencia Artificial.pdfMARIAPAULAMAHECHAMOR
 
EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA en la vida.
EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA  en la vida.EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA  en la vida.
EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA en la vida.DaluiMonasterio
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfMaryRotonda1
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdfBaker Publishing Company
 
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.José Luis Palma
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxjosetrinidadchavez
 

Último (20)

Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
 
La Función tecnológica del tutor.pptx
La  Función  tecnológica  del tutor.pptxLa  Función  tecnológica  del tutor.pptx
La Función tecnológica del tutor.pptx
 
Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamica
Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamicaFactores ecosistemas: interacciones, energia y dinamica
Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamica
 
codigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karinacodigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karina
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PC
 
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARONARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
NARRACIONES SOBRE LA VIDA DEL GENERAL ELOY ALFARO
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
 
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxPRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
 
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPEPlan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
Plan Año Escolar Año Escolar 2023-2024. MPPE
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
 
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docxGLOSAS  Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
GLOSAS Y PALABRAS ACTO 2 DE ABRIL 2024.docx
 
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxLINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
 
Movimientos Precursores de La Independencia en Venezuela
Movimientos Precursores de La Independencia en VenezuelaMovimientos Precursores de La Independencia en Venezuela
Movimientos Precursores de La Independencia en Venezuela
 
Herramientas de Inteligencia Artificial.pdf
Herramientas de Inteligencia Artificial.pdfHerramientas de Inteligencia Artificial.pdf
Herramientas de Inteligencia Artificial.pdf
 
EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA en la vida.
EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA  en la vida.EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA  en la vida.
EXPECTATIVAS vs PERSPECTIVA en la vida.
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
 
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptxPower Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
 
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
 

Requisitos para una muestra representativa, heterogénea y probabilística

  • 2.
  • 4. REPRESENTATIVA La muestra seleccionada debe REPRESENTAR al Universo, a toda la Población que estamos estudiando, como si estuviéramos trabajando con todo el conjunto Debemos poner especial interés en los métodos de muestreo y realizar diagnósticos iníciales que permitan conocer las características generales de los sujetos que van formar parte de la muestra. EJEMPLO: si vamos hacer un estudio entre los colegios particulares de Huacho, la muestra debe estar formada por los colegios que reúnan la mayor parte de las características de un colegio particular de Huacho: -Antigüedad, -Población estudiantil -Infraestructura -Ubicación -Monto de las pensiones -Horarios -Carácter religioso o laico -etc.
  • 5. HETEROGÉNEA La muestra debe considerar los casos extremos, los elementos distintos y opuestos del Universo. Ejemplo: si se trata de una investigación sobre profesores de la Universidad, la muestra debe considerar no sólo a los profesores nombrados u ordinarios, sino también a los contratados, no sólo a los principales, sino también a los asociados y auxiliares, no sólo a los de las Facultades de Ciencias sino también a los de Letras, a hombres y también mujeres.
  • 6. SEXO FACULTADES SITUACION LABORAL CATEGORÍA ….. AUXILIAR NOMBRADOS ASOCIADO PRINCIPAL LETRAS AUXILIAR CONTRATADOS ASOCIADO PRINCIPAL AUXILIAR MASCULINO NOMBRADOS ASOCIADO PRINCIPAL CIENCIAS AUXILIAR CONTRATADOS ASOCIADO PRINCIPAL AUXILIAR NOMBRADOS ASOCIADO PRINCIPAL LETRAS AUXILIAR CONTRATADOS ASOCIADO PRINCIPAL AUXILIAR FEMENINO NOMBRADOS ASOCIADO PRINCIPAP CIENCIAS AUXILIAR CONTRATADOS ASOCIADO
  • 7. PROBABILÍSTICA En lo posible todos los elementos del Universo deben tener la misma probabilidad, la misma posibilidad y oportunidad de ser seleccionados para la muestra. Dejando de lado los criterios de preferencia por tales o cuales elementos, la muestra debe ser seleccionada al azar.
  • 8. ADECUADA La muestra debe ser adecuada en cuanto al tamaño. Es decir, un tamaño que garantice al investigador confiar en los resultados de la investigación. Una muestra grande es preferible a una muestra pequeña. ¿Cuántos sujetos (personas, organizaciones, etc.) necesito para conformar la muestra, que asegure un menor error de estimación pequeño? Existen procedimientos y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. El tamaño dependerá de la magnitud del error que se estima se puede cometer. Estas fórmulas pueden ser revisadas en los libros de estadística (Análisis de datos).
  • 10. PRACTICIDAD Utilizar la técnica del muestreo es la forma más sencilla de investigar un tema. Es aplicable en todas las ciencias.
  • 11. COSTO Trabajar con toda la población es muy costoso. Aplicando las técnicas muestrales se reducen los costos, tiempos y recursos humanos.
  • 12. RAPIDEZ Una investigación con muestra, es rápida en cuanto al procesamiento de los datos
  • 13. POBLACIÓN, UNIVERSO Y MUESTRA muestra m universo o población finita N universo hipotético o infinito conjunto de unidades existentes a los que se aplica la teoría unidades a observar unidades que podrían ser observadas Fuente: Sierra, R.: Técnicas de investigación social, p. 133