Este documento describe los diferentes tipos de muestras y métodos para seleccionarlas en una investigación. Explica que una muestra probabilística es un subgrupo de la población donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, mientras que una muestra no probabilística depende de las características de la investigación. También cubre temas como muestreo estratificado, por racimos, tamaño óptimo de muestra, y errores comunes al seleccionar la muestra.
El Muestreo es el método que se utiliza para diseñar y seleccionar una muestra.
El muestreo es un proceso que consiste en extraer un conjunto de datos de un marco o de varios marcos de muestreo. El objetivo del muestreo es estimar los parámetros de la población (µ, , p) utilizando la información contenida en la muestra.
La población puede ser finita, infinita numerable o infinita no numerable.
El muestreo puede hacerse con o sin reemplazo. Si la población es finita pero muy grande, entonces es factible aplicar los conceptos de poblaciones infinitas.
El Muestreo es el método que se utiliza para diseñar y seleccionar una muestra.
El muestreo es un proceso que consiste en extraer un conjunto de datos de un marco o de varios marcos de muestreo. El objetivo del muestreo es estimar los parámetros de la población (µ, , p) utilizando la información contenida en la muestra.
La población puede ser finita, infinita numerable o infinita no numerable.
El muestreo puede hacerse con o sin reemplazo. Si la población es finita pero muy grande, entonces es factible aplicar los conceptos de poblaciones infinitas.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.Edison Coimbra G.
Enunciar los conceptos de muestra y población y describir los procedimientos para calcular y seleccionar los diferentes tipos de muestra en la investigación científica
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo
Presentación- PLATAFORMA VIRTUAL E-LEARNING .pptxarelisguerra707
PLATAFORMA VIRTUAL E-LEARNING
Las plataformas virtuales de e-learning son sistemas en línea que permiten la enseñanza y el aprendizaje a través de internet. Estas plataformas facilitan la gestión de cursos, la distribución de materiales educativos, la comunicación entre estudiantes y profesores, y el seguimiento del progreso académico. A continuación, se describen algunas características y ejemplos de plataformas de e-learning populares:
Características Comunes de las Plataformas de E-learning
Gestión de Cursos: Permiten la creación, organización y administración de cursos.
Materiales Educativos: Ofrecen acceso a documentos, videos, presentaciones, y otros recursos educativos.
Evaluaciones y Tareas: Facilitan la creación de exámenes, cuestionarios, y la entrega de tareas.
Interacción: Incluyen herramientas para foros de discusión, chats en vivo, videoconferencias, y mensajería.
Seguimiento del Progreso: Proporcionan reportes y análisis del desempeño y progreso de los estudiantes.
Accesibilidad: Pueden ser accesibles desde múltiples dispositivos, incluyendo computadoras, tablets y smartphones.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.Edison Coimbra G.
Enunciar los conceptos de muestra y población y describir los procedimientos para calcular y seleccionar los diferentes tipos de muestra en la investigación científica
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo
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PLATAFORMA VIRTUAL E-LEARNING
Las plataformas virtuales de e-learning son sistemas en línea que permiten la enseñanza y el aprendizaje a través de internet. Estas plataformas facilitan la gestión de cursos, la distribución de materiales educativos, la comunicación entre estudiantes y profesores, y el seguimiento del progreso académico. A continuación, se describen algunas características y ejemplos de plataformas de e-learning populares:
Características Comunes de las Plataformas de E-learning
Gestión de Cursos: Permiten la creación, organización y administración de cursos.
Materiales Educativos: Ofrecen acceso a documentos, videos, presentaciones, y otros recursos educativos.
Evaluaciones y Tareas: Facilitan la creación de exámenes, cuestionarios, y la entrega de tareas.
Interacción: Incluyen herramientas para foros de discusión, chats en vivo, videoconferencias, y mensajería.
Seguimiento del Progreso: Proporcionan reportes y análisis del desempeño y progreso de los estudiantes.
Accesibilidad: Pueden ser accesibles desde múltiples dispositivos, incluyendo computadoras, tablets y smartphones.
2. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
¿En una investigación siempre usamos muestra?
No siempre, pero sí en la mayoría de estudios. No hacemos
muestra cuando es censo, población pequeña.
¿Sobre quién recolectamos datos?
En objetos, sujetos, sucesos o comunidades, se les llama
“unidad de análisis” también casos y elementos.
3. Por lo tanto para seleccionar la muestra primero hay que
definir la unidad de análisis, que depende de los objetivos,
planteamiento del problema y alcance del trabajo.
LA MUESTRA
En un enfoque cuantitativo la muestra es un subgrupo de la
población de interés.
Población: Es un conjunto de casos que concuerda con una
serie de especificaciones.
4. Es frecuente que los trabajos no describan ampliamente las
características de la población a estudiar, o consideren que
la muestra lo representa de manera automática.
ERRORES FRECUENTES AL
SELECCIONAR LA MUESTRA
1. Excluir casos que deben ser parte de la muestra.
2. Incluir casos que no deben de ser contemplados.
3. Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.
La delimitación de la muestra depende de los objetivos
del estudio.
5. TIPOS DE MUESTRA
Muestra probabilística: Subgrupo de la población en el que
todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de
ser elegidos.
Muestra no probabilística o dirigida: Subgrupo de la
población en el que la selección de los elementos no
depende de la probabilidad sino de las características de la
investigación.
6. CÓMO SE SELECCIONA UNA
MUESTRA PROBALÍSTICA
Con base en el planteamiento del problema, la hipótesis, el
diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones.
Tiene muchas ventajas, especialmente que se puede medir
el tamaño del error en nuestras predicciones, incluso se dice
que el principal objetivo en el diseño de una muestra
probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le
llama error estándar.
7. NOTA:
Para apreciar la parte estadística se sugiere instalar el
programa Sttat con el fin de obtener la muestra fácilmente.
8. MUESTRA PROBALÍSTICA
ESTRATIFICADA
Subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona
una muestra para cada segmento.
Por ejemplo: Al comparar opiniones de especialistas usaríamos un
especialista de cada rama.
Muestreo probabilístico por racimos: Clusters o conglomerados,
subgrupos en el que las unidades de análisis se encuentran
encapsuladas en determinados lugares físicos.
Ejemplo: Enfermos en el hospital.
9. ¿CÓMO SE LLEVA A CABO LA
SELECCIÓN DE LA MUESTRA?
Se refiere a cómo escogemos a cada sujeto del racimo o
grupo estratificado, como se hace la selección aleatoria.
Por la tómbola lotería, se le da un número a cada sujeto y
luego se extrae un número de una tómbola, también por los
números random -ruleta electrónica-.
10. MARCO MUESTRAL
Es un marco de referencia que nos permite identificar
físicamente los elementos de la población, así como la
posibilidad de enumerarlos y seleccionar a los elementos
muestrales.
Ejemplo: Algunas encuestas consideran el directorio
telefónico, sin embargo hay que considerar los números no
registrados u hogares que no tienen teléfono.
11. TAMAÑO ÓPTIMO DE LA MUESTRA
Depende de:
Determinación del tamaño de la muestra y la selección
aleatoria de los elementos muestrales.
Lo óptimo de una muestra depende de cuánto se aproxima
ésta a la distribución de las características de la población.
La aproximación mejora al incrementarse el tamaño de la
muestra.
12. MUESTRAS NO PROBALÍSTICAS O
DIRIGIDAS
Suponen un procedimiento de selección informal, se usan en
investigaciones cuantitativas y cualitativas. La muestra
dirigida selecciona sujetos típicos con la esperanza de que
sean representativos.
13. TIPOS DE MUESTRA NO
PROBALÍSTICA
Muestreo al azar por marcado telefónico (Random Digit
Dialing) se identifica el código de un área geográfica y se
marca el número que usted desee.
Muestra Multietapas o Polietápica: se seleccionan estratos y
racimos, se toma al sujeto sin importar cuál sea.
Los estudios descriptivos no experimentales o correlacionales
causales deben emplear muestras probabilísticas si quieren que
sus resultados sean generalizados.