Este documento trata sobre el factor de corrección para estimar la media y la proporción en una población finita. Explica que cuando la población es finita se debe aplicar un ajuste al error estándar de la media muestral y la proporción muestral. Luego define el factor de corrección como (N-n)/(N-1) y provee un ejemplo numérico. También discute cómo calcular el tamaño adecuado de la muestra dependiendo del nivel de confianza, margen de error y variabilidad de la población

1. ING. JORGE JUÁREZ

2. FACTOR DE CORRECCIÓN
DE UNA POBLACIÓN
FINITA.
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3. INTRODUCCIÓN.
• Si al realizar un calculo de muestra hacemos uso de poblaciones
finitas, es necesario realizar algunos ajustes en la forma de calcular
el error estándar de las medias muestrales y del error estándar de
las proporciones muestrales.
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4. CONTEXTUALIZACIÓN.
• Una población con un límite superior es finita.
• 21376 estudiantes en la matrícula de la UFG.
• 900 empleados en la fabrica “El Negro”
• 100 practicantes en el Hospital Nacional.
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5. DEFINICIÓN.
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6. DEFINICIÓN.
• (N-n)/(N-1)
• Población 1000 y muestra 100.
• (1000-100)/(1000-1)
• 900/999
• 0.9492
• Tomando el error estándar que es de 5% necesitamos que el resultado sea
menor a este.
• (1-0.9492)= 0.0508 Sí n/N es menor que 0.05 se ignora el factor de
corrección
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7. INTERVALO DE CONFIANZA.
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8. EJEMPLO.
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9. ELECCIÓN DEL TAMAÑO
ADECUADO DE LA
MUESTRA.
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10. INTRODUCCIÓN.
• ¿Cuántos elementos de estudio son los recomendados para un buen
estudio?
• El tamaño dependerá de tres factores:
• El nivel de confianza deseado.
• El margen de error que tolerará el investigador.
• La variabilidad de la población que se estudia.
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11. TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA ESTIMAR LA
MEDIA DE LA POBLACIÓN.
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12. TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA UNA
PROPORCIÓN.
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13. EJEMPLO.
• Cuando se cuenta con un estimador disponible de p a partir de un estudio
piloto u otra fuente, se puede utilizar. Por otra parte, se utiliza 0.50 porque el
término p(1-p) jamás puede ser mayor cuando p=0.50.
• Por ejemplo, si p=0.30, entonces p(1-p) = 0.3(1-0.3) = 0.21.
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