SlideShare una empresa de Scribd logo
NOMBRE: Baltazar Lima Lady Gerardina
FECHA DE ENTREGA: Junio 20 de 2014 B
PROBLEMAS PROPUESTOS
1) Proponga 3 ejemplos de población, muestra y elemento.
Poblaciones:
- Libros de la Biblioteca Facultad de Ingeniería Umsa.
- Investigadores de ingeniería industrial que han publicado su tesis en 2009.
- Conjunto de los 100.000 primeros números naturales.
Muestras:
- En la población de libros de la Biblioteca Facultad de Ingeniería Umsa, los
libros impresos en Madrid.
- De la población de investigadores de ingeniería industrial que han publicado
su tesis en 2009, 50 investigadores extraídos por sorteo.
- De la población de los 100.000 primeros números naturales, los números que
han salido en la lotería durante un año.
Elementos:
- Fisica y Quimica. Santiesteban 1869 -Nociones de Quimica.
- Ing. Carlos Laura
- 1235432
2) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del
5% y nivel de confianza del 95%. Realice los cálculos de manera manual y empleando
Excel.
Manera manual
Se tiene N=500, para el 95% de confianza Z = 1,96, y como no se tiene los demás valores
se tomara e = 0,05.
𝒏 =
𝑵𝝈 𝟐
𝒁 𝟐
𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐
𝒏 =
𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐
× 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐
𝟎. 𝟎𝟎𝟓 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐
𝒏 = 𝟐𝟏𝟕
Excel:
Respuesta: 217
3) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del
5% y nivel de confianza del 99%. Realice los cálculos de manera manual y empleando
Excel.
Manera manual
Se tiene N=500, para el 99% de confianza Z = 2,58, y como no se tiene los demás valores
se tomará, e = 0,05. Reemplazando valores en la fórmula se obtiene:
𝒏 =
𝑵𝝈 𝟐
𝒁 𝟐
𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐
𝒏 =
𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐
× 𝟐. 𝟓𝟖 𝟐
𝟎. 𝟎𝟓 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐
𝒏 = 𝟐𝟖𝟓. 𝟕𝟕 ≈ 𝟐𝟖𝟔
Respuesta: 286
4) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del
9% y nivel de confianza del 95%. Realice los cálculos de manera manual y empleando
Excel.
Manera manual
Se tiene N=500, para el 95% de confianza Z = 1,96, y como no se tiene los demás valores
se tomara e = 0,09
𝒏 =
𝑵𝝈 𝟐
𝒁 𝟐
𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐
𝒏 =
𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐
𝟏. 𝟗𝟔 𝟐
𝟎. 𝟎𝟗 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐
𝒏 = 𝟗𝟓. 𝟗𝟗 ≈ 𝟗𝟔
Respuesta: 96
5) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del
9% y nivel de confianza del 99%. Realice los cálculos de manera manual y empleando
Excel.
Manera manual
Se tiene N=500, para el 99% de confianza Z = 2.58, y como no se tiene los demás valores
se tomara e = 0,09
𝒏 =
𝑵𝝈 𝟐
𝒁 𝟐
𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐
𝒏 =
𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐
𝟐. 𝟓𝟖 𝟐
𝟎. 𝟎𝟗 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟐. 𝟓𝟖 𝟐
𝒏 = 𝟏𝟒𝟓. 𝟒𝟖 ≈ 𝟏𝟒𝟔
Respuesta: 146

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Ejercicios resueltos io 1 parte 2
Ejercicios resueltos io 1   parte 2Ejercicios resueltos io 1   parte 2
Ejercicios resueltos io 1 parte 2
fzeus
 
AP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOS
AP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOSAP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOS
AP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOSMANUEL GARCIA
 
ejercicios-resueltos-programacion-lineal
 ejercicios-resueltos-programacion-lineal ejercicios-resueltos-programacion-lineal
ejercicios-resueltos-programacion-lineal
Andres Sanchez
 
Análisis de Sensibilidad PL Método Gráfico
Análisis de Sensibilidad PL Método GráficoAnálisis de Sensibilidad PL Método Gráfico
Análisis de Sensibilidad PL Método Gráfico
Profesor Hugo
 
Casos productividad-1
Casos productividad-1Casos productividad-1
Casos productividad-1
Andle Aylas
 
Ejemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercados
Ejemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercadosEjemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercados
Ejemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercados
Yolmer Romero
 
Programación lineal
Programación linealProgramación lineal
Programación lineal
fabioernestoU
 
Liderazgo De Costos Kola Real
Liderazgo De Costos  Kola RealLiderazgo De Costos  Kola Real
Liderazgo De Costos Kola RealIvan Vega Becerra
 
Ejercicios inventarios
Ejercicios inventariosEjercicios inventarios
Ejercicios inventarios
Jose Guadalupe Couoh Dzul
 
Seccion 13 y 14 van,tir bc v2
Seccion 13 y 14 van,tir bc v2Seccion 13 y 14 van,tir bc v2
Seccion 13 y 14 van,tir bc v2
SARITA ANA PAREDES RUIZ
 
investigación de mercado(casos resueltos)
 investigación de mercado(casos resueltos) investigación de mercado(casos resueltos)
investigación de mercado(casos resueltos)
Isa Digital
 
Estadística Administrativa: Unidad 4
Estadística Administrativa: Unidad 4Estadística Administrativa: Unidad 4
Estadística Administrativa: Unidad 4
Alvaro Chavez
 
246968284 metodos-de-factores-ponderados
246968284 metodos-de-factores-ponderados246968284 metodos-de-factores-ponderados
246968284 metodos-de-factores-ponderados
Anita Pinedo
 
Economia proy. inversiones - van y tir
Economia   proy. inversiones - van y tirEconomia   proy. inversiones - van y tir
Economia proy. inversiones - van y tirGonzalo Mestas
 
Reglas de despacho
Reglas de despachoReglas de despacho
Reglas de despachoyess01
 
MANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdf
MANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdfMANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdf
MANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdf
NathaliaLM
 
Proyecto de Inversión. Caso Practico: Lavanderia
Proyecto de Inversión. Caso Practico: LavanderiaProyecto de Inversión. Caso Practico: Lavanderia
Proyecto de Inversión. Caso Practico: Lavanderia
YadiraMontilla
 
Analisis de reemplazo
Analisis de reemplazoAnalisis de reemplazo
Analisis de reemplazo
Valeeh Hank
 

La actualidad más candente (20)

Ejercicios resueltos io 1 parte 2
Ejercicios resueltos io 1   parte 2Ejercicios resueltos io 1   parte 2
Ejercicios resueltos io 1 parte 2
 
AP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOS
AP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOSAP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOS
AP - TEMA 09: DISTRIBUCION DE PROCESOS
 
ejercicios-resueltos-programacion-lineal
 ejercicios-resueltos-programacion-lineal ejercicios-resueltos-programacion-lineal
ejercicios-resueltos-programacion-lineal
 
Análisis de Sensibilidad PL Método Gráfico
Análisis de Sensibilidad PL Método GráficoAnálisis de Sensibilidad PL Método Gráfico
Análisis de Sensibilidad PL Método Gráfico
 
Casos productividad-1
Casos productividad-1Casos productividad-1
Casos productividad-1
 
Ejemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercados
Ejemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercadosEjemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercados
Ejemplo de planteamiento y formulación del problema de investigación de mercados
 
Programación lineal
Programación linealProgramación lineal
Programación lineal
 
Liderazgo De Costos Kola Real
Liderazgo De Costos  Kola RealLiderazgo De Costos  Kola Real
Liderazgo De Costos Kola Real
 
Ejercicios inventarios
Ejercicios inventariosEjercicios inventarios
Ejercicios inventarios
 
Seccion 13 y 14 van,tir bc v2
Seccion 13 y 14 van,tir bc v2Seccion 13 y 14 van,tir bc v2
Seccion 13 y 14 van,tir bc v2
 
investigación de mercado(casos resueltos)
 investigación de mercado(casos resueltos) investigación de mercado(casos resueltos)
investigación de mercado(casos resueltos)
 
Estadística Administrativa: Unidad 4
Estadística Administrativa: Unidad 4Estadística Administrativa: Unidad 4
Estadística Administrativa: Unidad 4
 
246968284 metodos-de-factores-ponderados
246968284 metodos-de-factores-ponderados246968284 metodos-de-factores-ponderados
246968284 metodos-de-factores-ponderados
 
Economia proy. inversiones - van y tir
Economia   proy. inversiones - van y tirEconomia   proy. inversiones - van y tir
Economia proy. inversiones - van y tir
 
Reglas de despacho
Reglas de despachoReglas de despacho
Reglas de despacho
 
MANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdf
MANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdfMANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdf
MANUAL CONTROL DE CALIDAD BIMBO.pdf
 
Proyecto de Inversión. Caso Practico: Lavanderia
Proyecto de Inversión. Caso Practico: LavanderiaProyecto de Inversión. Caso Practico: Lavanderia
Proyecto de Inversión. Caso Practico: Lavanderia
 
Analisis de reemplazo
Analisis de reemplazoAnalisis de reemplazo
Analisis de reemplazo
 
Ejercicio 2
Ejercicio 2Ejercicio 2
Ejercicio 2
 
VAN - ejercicios resueltos
VAN - ejercicios resueltosVAN - ejercicios resueltos
VAN - ejercicios resueltos
 

Destacado

Campaña compilacion
Campaña compilacionCampaña compilacion
Campaña compilacion
Cesar Adrian Nañez Vazquez
 
Diseño de la investigación exploratoria
Diseño de la investigación exploratoria Diseño de la investigación exploratoria
Diseño de la investigación exploratoria
Jordania1992
 
Buap maestria mercadotecnia 2011
Buap maestria mercadotecnia 2011Buap maestria mercadotecnia 2011
Buap maestria mercadotecnia 2011BUAP
 
(Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación
(Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación (Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación
(Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación
mdelriomejia
 
El rol de la investigación de mercados en
El rol de la investigación de mercados enEl rol de la investigación de mercados en
El rol de la investigación de mercados en
ccrespo10
 
Ejercicios investigacion mercados
Ejercicios investigacion mercadosEjercicios investigacion mercados
Ejercicios investigacion mercados
Cesar Adrian Nañez Vazquez
 
(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...
(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...
(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...
mdelriomejia
 

Destacado (9)

Campaña compilacion
Campaña compilacionCampaña compilacion
Campaña compilacion
 
Diseño de la investigación exploratoria
Diseño de la investigación exploratoria Diseño de la investigación exploratoria
Diseño de la investigación exploratoria
 
Buap maestria mercadotecnia 2011
Buap maestria mercadotecnia 2011Buap maestria mercadotecnia 2011
Buap maestria mercadotecnia 2011
 
IntroduccióN Investigacion De Mercados
IntroduccióN Investigacion De MercadosIntroduccióN Investigacion De Mercados
IntroduccióN Investigacion De Mercados
 
(Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación
(Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación (Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación
(Inv. Mercados) Tema 3 - Formulación del diseño de investigación
 
El rol de la investigación de mercados en
El rol de la investigación de mercados enEl rol de la investigación de mercados en
El rol de la investigación de mercados en
 
Ejercicios investigacion mercados
Ejercicios investigacion mercadosEjercicios investigacion mercados
Ejercicios investigacion mercados
 
(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...
(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...
(Inv. Mercados) Tema 4 - Diseño de la investigación exploratoria (datos secun...
 
Investigación y tipos de investigación
Investigación y tipos de investigaciónInvestigación y tipos de investigación
Investigación y tipos de investigación
 

Similar a ejercicios resueltos de investigacion de mercados

Cálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraCálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraMiriam Rocio
 
Trabajo de muestreo
Trabajo de muestreoTrabajo de muestreo
Trabajo de muestreo
Yhetzy Gonzalez
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simplemilit
 
Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14
Educaciontodos
 
10 binomial e_hipergeometrica
10 binomial e_hipergeometrica10 binomial e_hipergeometrica
10 binomial e_hipergeometricaAnahi Lavigne
 
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatoriosSimulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
José Antonio Sandoval Acosta
 
Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14
Maestros en Linea
 
Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14
Maestros Online
 
Desafio unid 4
Desafio unid 4Desafio unid 4
Desafio unid 4loiro22
 
Cálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraCálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestra
Mario Suárez
 
Población y Muestra
Población y MuestraPoblación y Muestra
Población y Muestrauci2c
 
Ejercicios estadistica inferencial
Ejercicios estadistica inferencialEjercicios estadistica inferencial
Ejercicios estadistica inferencial
Inmaculada Leiva Tapia
 
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREOESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
jhonatan piers
 
blogisaestadistica
blogisaestadisticablogisaestadistica
blogisaestadistica
Isa Adams
 
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Juan Carlos Martinez Garcia
 
Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)
Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)
Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)
pedroperez683734
 

Similar a ejercicios resueltos de investigacion de mercados (20)

Cálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraCálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestra
 
Trabajo de muestreo
Trabajo de muestreoTrabajo de muestreo
Trabajo de muestreo
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
 
Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14
 
10 binomial e_hipergeometrica
10 binomial e_hipergeometrica10 binomial e_hipergeometrica
10 binomial e_hipergeometrica
 
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatoriosSimulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
 
Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14
 
Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14Diseño de experimentos s14
Diseño de experimentos s14
 
Desafio unid 4
Desafio unid 4Desafio unid 4
Desafio unid 4
 
Introducción
IntroducciónIntroducción
Introducción
 
Eb a3 pr_bezg
Eb a3 pr_bezgEb a3 pr_bezg
Eb a3 pr_bezg
 
Cálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraCálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestra
 
Población y Muestra
Población y MuestraPoblación y Muestra
Población y Muestra
 
Ejercicios estadistica inferencial
Ejercicios estadistica inferencialEjercicios estadistica inferencial
Ejercicios estadistica inferencial
 
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREOESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
ESTADISTICA - EJERCICIOS DE MUESTREO
 
blogisaestadistica
blogisaestadisticablogisaestadistica
blogisaestadistica
 
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
Unidad 4-generacion-de-numeros-pseudoaleatorios1
 
Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)
Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)
Guia de estudio 1 (tema 1 sistemas numericos)
 
7 bsico
7 bsico7 bsico
7 bsico
 
Examen parcial lunes
Examen parcial lunesExamen parcial lunes
Examen parcial lunes
 

Último

Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...
Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...
Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...
HuallpaSamaniegoSeba
 
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
AracelidelRocioOrdez
 
Fase 3; Estudio de la Geometría Analítica
Fase 3; Estudio de la Geometría AnalíticaFase 3; Estudio de la Geometría Analítica
Fase 3; Estudio de la Geometría Analítica
YasneidyGonzalez
 
MIP PAPA Rancha Papa.pdf.....y caracteristicas
MIP PAPA  Rancha Papa.pdf.....y caracteristicasMIP PAPA  Rancha Papa.pdf.....y caracteristicas
MIP PAPA Rancha Papa.pdf.....y caracteristicas
jheisonraulmedinafer
 
HABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdf
HABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdfHABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdf
HABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdf
DIANADIAZSILVA1
 
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdfcorpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
YolandaRodriguezChin
 
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdfINFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
Alejandrogarciapanta
 
Automatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptx
Automatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptxAutomatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptx
Automatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptx
GallardoJahse
 
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
FelixCamachoGuzman
 
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de MadridHorarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
20minutos
 
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
pablomarin116
 
Semana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptx
Semana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptxSemana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptx
Semana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptx
LorenaCovarrubias12
 
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
rosannatasaycoyactay
 
PRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernández
PRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernándezPRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernández
PRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernández
Ruben53283
 
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de PamplonaProceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Edurne Navarro Bueno
 
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometricoFase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
YasneidyGonzalez
 
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdfTexto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
ClaudiaAlcondeViadez
 
Conocemos la ermita de Ntra. Sra. del Arrabal
Conocemos la ermita de Ntra. Sra. del ArrabalConocemos la ermita de Ntra. Sra. del Arrabal
Conocemos la ermita de Ntra. Sra. del Arrabal
Profes de Relideleón Apellidos
 
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativaMapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
TatianaVanessaAltami
 

Último (20)

Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...
Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...
Varón de 30 años acude a consulta por presentar hipertensión arterial de reci...
 
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
Septima-Sesion-Ordinaria-del-Consejo-Tecnico-Escolar-y-el-Taller-Intensivo-de...
 
Fase 3; Estudio de la Geometría Analítica
Fase 3; Estudio de la Geometría AnalíticaFase 3; Estudio de la Geometría Analítica
Fase 3; Estudio de la Geometría Analítica
 
MIP PAPA Rancha Papa.pdf.....y caracteristicas
MIP PAPA  Rancha Papa.pdf.....y caracteristicasMIP PAPA  Rancha Papa.pdf.....y caracteristicas
MIP PAPA Rancha Papa.pdf.....y caracteristicas
 
HABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdf
HABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdfHABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdf
HABILIDADES MOTRICES BASICAS Y ESPECIFICAS.pdf
 
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdfcorpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
corpus-christi-sesion-de-aprendizaje.pdf
 
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdfINFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
INFORME MINEDU DEL PRIMER SIMULACRO 2024.pdf
 
Automatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptx
Automatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptxAutomatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptx
Automatización de proceso de producción de la empresa Gloria SA (1).pptx
 
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS  PRIMARIA.docx
1º GRADO CONCLUSIONES DESCRIPTIVAS PRIMARIA.docx
 
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de MadridHorarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
Horarios Exámenes EVAU Ordinaria 2024 de Madrid
 
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
 
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
Friedrich Nietzsche. Presentación de 2 de Bachillerato.
 
Semana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptx
Semana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptxSemana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptx
Semana 10-TSM-del 27 al 31 de mayo 2024.pptx
 
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
3° UNIDAD 3 CUIDAMOS EL AMBIENTE RECICLANDO EN FAMILIA 933623393 PROF YESSENI...
 
PRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernández
PRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernándezPRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernández
PRÁCTICAS PEDAGOGÍA.pdf_Educación Y Sociedad_AnaFernández
 
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de PamplonaProceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
Proceso de admisiones en escuelas infantiles de Pamplona
 
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometricoFase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
Fase 2, Pensamiento variacional y trigonometrico
 
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdfTexto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
Texto_de_Aprendizaje-1ro_secundaria-2024.pdf
 
Conocemos la ermita de Ntra. Sra. del Arrabal
Conocemos la ermita de Ntra. Sra. del ArrabalConocemos la ermita de Ntra. Sra. del Arrabal
Conocemos la ermita de Ntra. Sra. del Arrabal
 
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativaMapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
Mapa_Conceptual de los fundamentos de la evaluación educativa
 

ejercicios resueltos de investigacion de mercados

  • 1. NOMBRE: Baltazar Lima Lady Gerardina FECHA DE ENTREGA: Junio 20 de 2014 B PROBLEMAS PROPUESTOS 1) Proponga 3 ejemplos de población, muestra y elemento. Poblaciones: - Libros de la Biblioteca Facultad de Ingeniería Umsa. - Investigadores de ingeniería industrial que han publicado su tesis en 2009. - Conjunto de los 100.000 primeros números naturales. Muestras: - En la población de libros de la Biblioteca Facultad de Ingeniería Umsa, los libros impresos en Madrid. - De la población de investigadores de ingeniería industrial que han publicado su tesis en 2009, 50 investigadores extraídos por sorteo. - De la población de los 100.000 primeros números naturales, los números que han salido en la lotería durante un año. Elementos: - Fisica y Quimica. Santiesteban 1869 -Nociones de Quimica. - Ing. Carlos Laura - 1235432 2) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del 5% y nivel de confianza del 95%. Realice los cálculos de manera manual y empleando Excel. Manera manual Se tiene N=500, para el 95% de confianza Z = 1,96, y como no se tiene los demás valores se tomara e = 0,05. 𝒏 = 𝑵𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒏 = 𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐 𝟎. 𝟎𝟎𝟓 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐 𝒏 = 𝟐𝟏𝟕
  • 2. Excel: Respuesta: 217 3) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del 5% y nivel de confianza del 99%. Realice los cálculos de manera manual y empleando Excel. Manera manual Se tiene N=500, para el 99% de confianza Z = 2,58, y como no se tiene los demás valores se tomará, e = 0,05. Reemplazando valores en la fórmula se obtiene: 𝒏 = 𝑵𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒏 = 𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟐. 𝟓𝟖 𝟐 𝟎. 𝟎𝟓 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐 𝒏 = 𝟐𝟖𝟓. 𝟕𝟕 ≈ 𝟐𝟖𝟔
  • 3. Respuesta: 286 4) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del 9% y nivel de confianza del 95%. Realice los cálculos de manera manual y empleando Excel. Manera manual Se tiene N=500, para el 95% de confianza Z = 1,96, y como no se tiene los demás valores se tomara e = 0,09 𝒏 = 𝑵𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒏 = 𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐 𝟎. 𝟎𝟗 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟏. 𝟗𝟔 𝟐 𝒏 = 𝟗𝟓. 𝟗𝟗 ≈ 𝟗𝟔
  • 4. Respuesta: 96 5) Calcule el tamaño de la muestra para una población de 500 con un error de muestreo del 9% y nivel de confianza del 99%. Realice los cálculos de manera manual y empleando Excel. Manera manual Se tiene N=500, para el 99% de confianza Z = 2.58, y como no se tiene los demás valores se tomara e = 0,09 𝒏 = 𝑵𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒆 𝟐( 𝑵 − 𝟏) + 𝝈 𝟐 𝒁 𝟐 𝒏 = 𝟓𝟎𝟎 × 𝟎. 𝟓 𝟐 𝟐. 𝟓𝟖 𝟐 𝟎. 𝟎𝟗 𝟐 × ( 𝟓𝟎𝟎 − 𝟏) + 𝟎. 𝟓 𝟐 × 𝟐. 𝟓𝟖 𝟐 𝒏 = 𝟏𝟒𝟓. 𝟒𝟖 ≈ 𝟏𝟒𝟔