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1 . 4 E n c u e s t a s p o r m u e s t r e o a l e a t o r i o
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Muestreo
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individuo al
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Muestreo Aleatorio Estratificado
Se divide la
población en
grupos en función
de un carácter
determinado y
después se
muestrea cada
grupo
aleatoriamente,
para obtener la
parte
proporcional de
la muestra.
Muestreo Aleatorio Por Conglomerados
Se divide la
población en
varios grupos de
características
parecidas entre
ellos y
luego se analizan
completamente
algunos
de los grupos,
descartando los
demás.
Muestreo Mixto
Cuando la población es compleja, cualquiera
de los métodos descritos puede ser difícil de
aplicar, en estos casos se aplica un muestreo
mixto que combina dos o más de los
anteriores sobre distintas unidades de la
encuesta.
Se debe utilizar una terminología precisa que facilita la comprensión de
estos temas:
•Población total o población objetivo. Es el grupo de individuos del que
se pretende obtener información.
•Población estudiada. A menudo, la población no es accesible en su
totalidad, y deberemos trabajar sólo sobre una parte de ella, que será.
Por tanto la población estudiada será la población de la que se obtiene
la muestra.
•Marco de la encuesta. Es el listado de los individuos de la población. A
veces, no es necesario disponer de todo el listado, p. ej en el muestreo
por conglomerados
•Unidad de la encuesta. Es cada individuo de la población estudiada
(animales, granjas, municipios, etc.) Según el tipo de muestreo se
puede diferenciar entre unidades primarias, secundarias, etc.
•Fracción de la encuesta. Es la proporción de individuos de la población
estudiada que forma parte de la muestra.
•Sesgo. Son los errores sistemáticos (diferentes de los errores de
estimación).
• Posición relativa que presentan
los datos con respecto a un valor
medio
Localización
• Detecta el grado de diseminación
de los valores individuales
alrededor del valor medio.
Dispersión
• Cuando los valores de los datos
están distribuidos en la misma
forma por encima y por debajo de
su valor medio.
Simetría
¡ Importante !
Alta PRECISIÓN  Baja DISPERSION
1.6 Diagrama de puntos y diagrama de
tallo y hojas
REPRESENTACION
GRAFICA
Es una forma muy eficiente de
conocer el comportamiento de los
datos
Descripción rápida y fácil de
entender.
1.6 Diagrama de puntos
¿Para que?
Representar cada observación
mediante un punto sobre la recta
numérica
Para apreciar las características
de los datos.
¿Cómo?
Escogiendo un rango de
observaciones.
Fijando una escala
apropiada.
¿Cuándo?
Cuando se tienen un máximo de
20 observaciones
Si se tiene representaciones de
2 o más conjuntos de datos.
EJEMPLO
1.6 Diagrama de tallo y hojas
 Es una Técnica Semigráfica que
ilustra las principales características
de los datos.
Presenta los valores de los datos.
Sirve para representar un conjunto
de hasta 100 datos.
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GRAFICO CIRCULAR
Es un círculo dividido en
segmentos o sectores .
El área de cada sector es
proporcional a la frecuencia
relativa de esa categoría.
El ángulo central de la
categoría es igual a:
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Sirve para representar
gráficamente datos
categóricos
0
1
2
3
4
5
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Para representar datos
cualitativos
Son rectángulos del mismo
ancho
Cada uno representa una
categoría
La longitud es proporcional
al número de casos en la
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  • 1. 1 . 4 E n c u e s t a s p o r m u e s t r e o a l e a t o r i o 1 . 5 C a r a c t e r í s t i c a s d e l o s d a t o s 1 . 6 D i a g r a m a d e p u n t o s y d i a g r a m a d e t a l l o y h o j a s 1 . 7 G r á f i c o C i r c u l a r y G r á f i c o d e b a r r a s
  • 2. Muestreo Técnicas que permiten identificar un procedimiento adecuado para seleccionar de una población una parte de ella, con el fin de obtener resultados confiables y poder generalizar los resultados obtenidos a toda la población, logrando optimizar los diferentes recursos de una organización.
  • 3. •Consiste en la elección por métodos no aleatorios de una muestra cuyas características sean similares a las de la población objetivo. La representatividad” la determina el investigador de modo subjetivo. Por Conveniencia •Los individuos de la muestra se elegirán al azar mediante números aleatorios. Existen varios métodos para obtener números aleatorios, los más frecuentes son la utilización de tablas de números aleatorios o generarlos por ordenador. Aleatorio Tipos de Muestreo
  • 4. Muestreo Aleatorio Simple Consiste en extraer todos los individuos al azar de una lista (marco de la encuesta).
  • 5. Muestreo Aleatorio Sistemático Se elige el primer individuo al azar y el resto viene condicionado por aquél.
  • 6. Muestreo Aleatorio Estratificado Se divide la población en grupos en función de un carácter determinado y después se muestrea cada grupo aleatoriamente, para obtener la parte proporcional de la muestra.
  • 7. Muestreo Aleatorio Por Conglomerados Se divide la población en varios grupos de características parecidas entre ellos y luego se analizan completamente algunos de los grupos, descartando los demás.
  • 8. Muestreo Mixto Cuando la población es compleja, cualquiera de los métodos descritos puede ser difícil de aplicar, en estos casos se aplica un muestreo mixto que combina dos o más de los anteriores sobre distintas unidades de la encuesta.
  • 9. Se debe utilizar una terminología precisa que facilita la comprensión de estos temas: •Población total o población objetivo. Es el grupo de individuos del que se pretende obtener información. •Población estudiada. A menudo, la población no es accesible en su totalidad, y deberemos trabajar sólo sobre una parte de ella, que será. Por tanto la población estudiada será la población de la que se obtiene la muestra. •Marco de la encuesta. Es el listado de los individuos de la población. A veces, no es necesario disponer de todo el listado, p. ej en el muestreo por conglomerados •Unidad de la encuesta. Es cada individuo de la población estudiada (animales, granjas, municipios, etc.) Según el tipo de muestreo se puede diferenciar entre unidades primarias, secundarias, etc. •Fracción de la encuesta. Es la proporción de individuos de la población estudiada que forma parte de la muestra. •Sesgo. Son los errores sistemáticos (diferentes de los errores de estimación).
  • 10. • Posición relativa que presentan los datos con respecto a un valor medio Localización • Detecta el grado de diseminación de los valores individuales alrededor del valor medio. Dispersión • Cuando los valores de los datos están distribuidos en la misma forma por encima y por debajo de su valor medio. Simetría ¡ Importante ! Alta PRECISIÓN  Baja DISPERSION
  • 11. 1.6 Diagrama de puntos y diagrama de tallo y hojas REPRESENTACION GRAFICA Es una forma muy eficiente de conocer el comportamiento de los datos Descripción rápida y fácil de entender.
  • 12. 1.6 Diagrama de puntos ¿Para que? Representar cada observación mediante un punto sobre la recta numérica Para apreciar las características de los datos. ¿Cómo? Escogiendo un rango de observaciones. Fijando una escala apropiada. ¿Cuándo? Cuando se tienen un máximo de 20 observaciones Si se tiene representaciones de 2 o más conjuntos de datos. EJEMPLO
  • 13. 1.6 Diagrama de tallo y hojas  Es una Técnica Semigráfica que ilustra las principales características de los datos. Presenta los valores de los datos. Sirve para representar un conjunto de hasta 100 datos. EJEMPLO
  • 14. GRAFICO CIRCULAR Es un círculo dividido en segmentos o sectores . El área de cada sector es proporcional a la frecuencia relativa de esa categoría. El ángulo central de la categoría es igual a: fi * 360. Sirve para representar gráficamente datos categóricos
  • 15. 0 1 2 3 4 5 6 Para representar datos cualitativos Son rectángulos del mismo ancho Cada uno representa una categoría La longitud es proporcional al número de casos en la categoría. Pueden representárselos en forma horizontal o vertical. Permiten distinguir las características de los datos. Se pueden realizar gráficos agrupados siempre que estén medidos en las mismas unidades. EJEMPLO