Metodologia de la Investigacion Cientifica Universo y Muestra Poblacion y Muestra - Recoleccion y analisis de datos. - Parametros estadisticos - Marco Muestral-unidad de muestreo - Representatividad de la muestra - Muestreo Aleatorio Simple - MegaStat - Metodos de recoleccion de datos.

1. METODOLOGÍA DE LA
INVESTIGACION CIENTIFICA
Dr. Enrique Ipanaqué Centeno
UNT

2. UNIVERSO Y MUESTRA
Población o
universo
(grupo del cual se
desea saber algo)
Muestra
(grupo
de
estudio)

3. Población y Muestra
POBLACION
OBJETIVO
POBLACION
MUESTRAL
MUESTRA
POBLACION OBJETIVO
Población de interés.
POBLACION MUESTRAL
Población accesible.
Criterios de inclusión y exclusión

4. Población y muestra
Población.- Es el conjunto sobre el que estamos
interesados en obtener conclusiones (hacer
inferencia).Debe estar expresada en términos
de contenido, extensión y tiempo.
Normalmente es demasiado grande para poder
abarcarlo.
Muestra.-Es un subconjunto de la población al
que tenemos acceso y sobre el que realmente
hacemos las observaciones (mediciones)
Debería ser “representativa” “óptima” y
“adecuada”
Esta formado por miembros “seleccionados” de
la población (individuos, unidades
experimentales).

5. Muestra
Es un subconjunto de elementos representativo y
adecuado de la población y que nos proporciona
información acertada sobre ella.
La muestra es:
*Representativa, si sus elementos tienen las mismas
características que los elementos de la población; para
lograr representatividad sus elementos se seleccionan
empleando técnicas aleatorias.
*Adecuada, cuando su tamaño garantiza las
generalizaciones a la población de estudio.

6. Población: Colección de elementos con características
comunes y que deben estar definidos en términos de
contenido, extensión y tiempo.
Población Objetivo: Es la colección completa de
observaciones que deseamos estudiar. Constituye el
objetivo final de la inferencia científica.
Población muestreada: Es la colección de todas las
unidades de observación posibles que podrían
extraerse en una muestra; es la población de donde se
extrae la muestra

7. RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS
SELECCIÓN DE LA MUESTRA
Al seleccionar una muestra, hay que definir la unidad de
análisis. El sobre qué o quiénes se van a recolectar
datos depende del planteamiento del problema a
investigar y de los alcances del estudio.
El “quienes van a ser medidos”, depende de precisar
claramente el problema a investigar y los objetivos de
la investigación.
Unidad de Análisis: Son los entes que son motivos de
estudio y a quienes en última instancia se aplicará el
instrumento de medición.
Ejemplos: Una persona, organización, manzana de
viviendas, oficina de contabilidad, etc.

8. Parámetros y estadísticos
Parámetro: Es una cantidad numérica
calculada sobre una población. Son las
medidas o datos que se obtienen sobre la
distribución de probabilidades de la
población, tales como la media, la varianza,
la proporción, etc.
La idea es resumir toda la información que
hay en la población en unos pocos números
(parámetros).
Estadístico : Son los datos o medidas que se obtienen sobre
una muestra y por lo tanto una estimación de los parámetros.
Un estadístico será más preciso en cuanto y tanto su error es
más pequeño. Si un estadístico se usa para aproximar un
parámetro también se le suele llamar estimador.

9. Error Muestral, de estimación o standard. Es la
diferencia entre un estadístico y su parámetro
correspondiente. Es una medida de la variabilidad de
las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor
de la población.
Nivel de Confianza. Probabilidad de que la estimación
efectuada se ajuste a la realidad. Es la probabilidad de
que el intervalo construido en torno a un estadístico
capte el verdadero valor del parámetro.

10. ¿Quiénes van a ser medidos?
UNIDAD DE ANALISIS
Elementos o sujetos que componen la población y que
podrían ser, en su momento, objeto de interrogatorio o
medición).
El “quiénes van a ser medidos”, depende de precisar
claramente el problema a investigar y los objetivos de la
investigación.
¿Cómo se selecciona una muestra?
La muestra es un subgrupo de la población, seleccionada de
acuerdo a un Plan de Muestreo.
La muestra debe ser adecuada, representativa y de tamaño
óptimo.
Es adecuada si es del tamaño suficiente para asegurar la
representatividad.

11. Marco Muestral : Registro actualizado de todos los
elementos perfectamente identificados de la población, de
manera que se puedan ordenar numéricamente desde el primer
elemento hasta el último elemento de la población. Las
especificaciones del marco muestral definen su alcance
geográfico, fecha y fuente de donde se obtuvo.
Del marco muestral se seleccionan los elementos de la
muestra.
Ejemplos:*Padrón de viviendas del registro predial. *El plano
de la Urbanización Primavera.*Base de datos de
contribuyentes al fisco. *Directorio del colegio de contadores
de Trujillo. *Directorio de empresa comerciales de Trujillo.
Unidad de Muestreo : Es cada uno de los elementos del
marco muestral, que aparecen por separado y por una sola vez.
A veces coincide con la unidad de análisis.
Ejemplos: *En un estudio de evasión tributaria, la unidad de
análisis puede ser una persona y la unidad de muestreo la
familia. *En un estudio sobre auditoría financiera, la unidad
de análisis y muestreo pueden ser la empresa.

12. Muestra
Representativa Adecuada
Marco Muestral
Unidad de Muestreo
Variable
Cualitativa
Cuantitativa
Independiente
Dependiente
Interviniente

13. Representatividad de la Muestra
SELECCIÓN DE
LA MUESTRA
 Sorteo
 Tabla de números
aleatorios
 EXCEL.
PLANES DE
MUESTREO
• Aleatorio Simple
• Aleatorio Estratificado
• Sistemático
• Por Racimos.

14. Tipos de Muestreo
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
No probabilístico
Probabilístico
Conglomerado
Por conveniencia
Juicio
Por cuotas
Bola de nieve
Método Muestral

15. Muestreo Aleatorio Simple
Cada posible muestra tiene igual probabilidad de
ser seleccionada.
Cada elemento de la población tiene una
probabilidad igual de ser incluido en la muestra.
Uso de números aleatorios.
Lista de sujetos
Muestra Aleatoria

16. POBLACIÓN
ESTRATOS
MUESTRA

17. POBLACIÓN
CONGLOMERADOS
MUESTRA

18. MUESTREO
Tamaño de Muestra
Error de
muestreo
E=Precisión Nivel de
confianza
Al 95% de
confianza
Z= 1.96
Diferencia entre
la media de la
población y la
media de la
muestra
Máximo error
de muestreo
aceptado por el
investigador

19. Tamaño de Muestra
Proporción Poblacional Media Poblacional








_
X
%
E
;
2
E
2
S
2
96
.
1
0
n
2
E
P)
1
P(
2
96
.
1
0
n


1
1 0
0



N
n
n
n
N
n
1
n
n
0
0


Tamaño de muestra para variable cuantitativa
S= 36; Promedio=120; E= % Promedio E=0.06*120 = 7.2
Tamaño de muestra para variable cualitativa
P=0.80 E=0.06
P= promedio de la proporcion de la poblacion

20. 20
MegaStat - Instalación
1. Descomprimir MegaStat en su escritorio.
2. Se generan dos iconos en escritorio.
3. Abril el Software Excel
4. En Excel, hacer click en el icono de personalización,
luego hacer click en mas comandos, seleccionar
complementos, luego hacer click en ir.
5. En la ventana de complementos, hacer click en
Examinar, luego seleccionar el icono de MegaStat y
aceptar.
6. Ahora a disfrutar del MegaStat.
PASOS:

21. 21
BARRAS
SECTORIAL
PYE
BASTONES
BARRAS
HISTOGRAMA
POLIGONO DE FRECUENCIAS
OJIVAS
MegaStat

22. 22
Medidas Estadísticas
MegaStat

23. 23
 Para determinar el tamaño, primeramente hay que
identificar la variable a estudiar.
 Luego depende de cuatro factores o elementos:
a. Un nivel de confianza: Que es adoptado
por el investigador, el cual puede ser
90%, 95% o 99% y que origina el valor
de Z.
b. El error de estimación (E): Que también
es fijado por el investigador
c. La desviación estándar ó varianza: que
son valores que se obtienen por estudios
anteriores, por la muestra piloto o por la
distribución de la población.
d. El Tamaño de la población (N): Que
generalmente no se conoce
a. Un nivel de confianza: Que es
adoptado por el investigador, el
cual puede ser 90%, 95% o 99% y
que origina el valor de Z.
b. El error de estimación (E): Que
también es fijado por el
investigador
c. La proporción poblacional (P): que
son valores que se obtienen por
estudios anteriores, por la muestra
piloto y si no se conoce asumir
p=0.5.
d. El Tamaño de la población (N): Que
VARIABLE CUANTITATIVA VARIABLE CUALITATIVA
MegaStat – Tamaño de muestra

24. 24
2
2
0
E
PQ
Z
n  2
2
2
0
E
S
Z
n 
PQ
Z
N
E
PQN
Z
n 2
2
2
)
1
( 

 2
2
2
2
2
)
1
( S
Z
N
E
N
S
Z
n



VARIABLE
Cualitativa
(Proporción
Poblacional)
Cuantitativa
(Promedio Poblacional)
POBLACION
INFINITA
(Cuando no se
conoce N)
POBLACION
FINITA
(Cuando se conoce
N)
MegaStat – Fórmulas

25. MÉTODOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Recolectar datos implica elaborar un plan detallado de
procedimientos que nos conduzcan a reunir datos con un
propósito específico.
Este plan incluye determinar:
Las fuentes de donde se va a obtener los datos
La localización de tales fuentes (regularmente en la muestra
seleccionada)
Los medios o métodos de recolección (deben ser confiables,
válidos y objetivos),
La forma de preparación para que puedan analizarse y responder
al planteamiento del problema.
El plan se nutre de las variables, definiciones operacionales,
muestra y los recursos disponibles.

26. Un instrumento de medición debe cubrir tres
requisitos esenciales
La confiabilidad de un instrumento de medición se
refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo
sujeto u objeto, produce iguales resultados.
La validez, se refiere al grado en que un instrumento
realmente mide la variable que pretende medir.
¿Está usted midiendo lo que cree que está midiendo?
La objetividad, se refiere al grado en que el instrumento
es permeable a la influencia de los sesgos y tendencias
de los investigadores que lo administran, califican e
interpretan.

27. ANÁLISIS DE DATOS
El análisis de datos dependen de tres factores:
*El nivel de medición de las variables.
*La manera como se hallan formulado las hipótesis.
*El interés del investigador.
Principales medidas estadísticas:
A.-Medidas de Ubicación:
Media mediana moda cuartil 1 cuartil 3
B.- Medidas de la variabilidad :
Rango desviación estándar varianza
coeficiente de variación (C.V.).
C.-Graficar un histograma de frecuencias

28. Distribución normal: curva simétrica
0
5
10
15
20
25
30
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Media
Mediana
Moda