ppt poblacion de muestra infinita e finitaMayderRamrez
Este documento presenta información sobre poblaciones y muestras en el contexto de un curso de estadística. Define conceptos clave como población, muestra, muestreo, y tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y por conglomerados. También describe cómo calcular el tamaño de una muestra y los factores a considerar como el nivel de confianza y error. El objetivo es aplicar métodos y técnicas estadísticas para analizar e interpretar datos en el ámbito turístico.
Este documento presenta información sobre el diseño metodológico de un estudio, incluyendo la definición del universo, población y muestra. Describe los tipos de muestra probabilísticas y no probabilísticas, los criterios de inclusión y exclusión, y las consideraciones éticas que deben tomarse en cuenta. Además, explica conceptos como marco muestral, tamaño de muestra y procedimientos de selección de sujetos para la muestra.
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
El documento describe los métodos cuantitativos de investigación. Estos se basan en la recolección y análisis de datos numéricos para describir objetos de estudio y establecer relaciones entre variables. El método cuantitativo mide, cuenta y analiza los datos de forma matemática para lograr una descripción precisa y encontrar explicaciones. Se caracteriza por ser objetivo, producir datos sólidos y replicables, y permitir la generalización de resultados.
Este documento describe los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que la población es el conjunto total de unidades de estudio, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. Detalla diferentes tipos de muestras, incluyendo muestras probabilísticas como las aleatorias simples, sistemáticas y estratificadas, así como muestras no probabilísticas como las de juicio de expertos, accidentales y por cuotas.
El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo en investigación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población más grande para hacer el estudio más manejable y menos costoso. También define conceptos clave como población, muestra, sesgo, representatividad y tamaño de la muestra, y describe los pasos involucrados en el proceso de muestreo.
Este documento presenta información sobre la selección de muestras en investigación de mercados. Explica que la muestra es un subgrupo de la población sobre la cual se recolectan datos, y debe ser representativa. También describe diferentes tipos de muestras como probabilísticas, no probabilísticas y por racimos, así como métodos para seleccionarlas como de forma aleatoria o sistemática. Finalmente, ofrece recomendaciones sobre el tamaño óptimo de muestras y el uso de listados y archivos como marcos de referencia.
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Este documento presenta información sobre poblaciones y muestras en el contexto de un curso de estadística. Define conceptos clave como población, muestra, muestreo, y tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y por conglomerados. También describe cómo calcular el tamaño de una muestra y los factores a considerar como el nivel de confianza y error. El objetivo es aplicar métodos y técnicas estadísticas para analizar e interpretar datos en el ámbito turístico.
Este documento presenta información sobre el diseño metodológico de un estudio, incluyendo la definición del universo, población y muestra. Describe los tipos de muestra probabilísticas y no probabilísticas, los criterios de inclusión y exclusión, y las consideraciones éticas que deben tomarse en cuenta. Además, explica conceptos como marco muestral, tamaño de muestra y procedimientos de selección de sujetos para la muestra.
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
El documento describe los métodos cuantitativos de investigación. Estos se basan en la recolección y análisis de datos numéricos para describir objetos de estudio y establecer relaciones entre variables. El método cuantitativo mide, cuenta y analiza los datos de forma matemática para lograr una descripción precisa y encontrar explicaciones. Se caracteriza por ser objetivo, producir datos sólidos y replicables, y permitir la generalización de resultados.
Este documento describe los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que la población es el conjunto total de unidades de estudio, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. Detalla diferentes tipos de muestras, incluyendo muestras probabilísticas como las aleatorias simples, sistemáticas y estratificadas, así como muestras no probabilísticas como las de juicio de expertos, accidentales y por cuotas.
El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo en investigación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población más grande para hacer el estudio más manejable y menos costoso. También define conceptos clave como población, muestra, sesgo, representatividad y tamaño de la muestra, y describe los pasos involucrados en el proceso de muestreo.
Este documento presenta información sobre la selección de muestras en investigación de mercados. Explica que la muestra es un subgrupo de la población sobre la cual se recolectan datos, y debe ser representativa. También describe diferentes tipos de muestras como probabilísticas, no probabilísticas y por racimos, así como métodos para seleccionarlas como de forma aleatoria o sistemática. Finalmente, ofrece recomendaciones sobre el tamaño óptimo de muestras y el uso de listados y archivos como marcos de referencia.
El documento describe los conceptos clave de población, muestra e instrumentos en investigaciones cuantitativas. Explica la diferencia entre población y muestra, y los diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los elementos para elaborar instrumentos para recopilar datos.
El documento presenta información sobre estadística II, incluyendo conceptos como población, muestra, muestreo y tipos de muestreo. Explica que una población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se harán inferencias y una muestra es un subconjunto de casos que representa a la población. También describe diferentes tipos de muestreo como muestreo probabilístico, muestreo aleatorio simple y muestreo estratificado.
Disenos Muestrales y Distribucion Muestralesojleinad09
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que el muestreo aleatorio realizado bajo ciertas condiciones permite generalizar conclusiones obtenidas de una muestra a toda la población de manera económica y rápida. También proporciona ejemplos detallados de cómo aplicar cada método de muestreo.
Este documento presenta una introducción al curso de estadística. Explica conceptos clave como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, parámetros y estadísticos. También describe diferentes técnicas de muestreo como muestreo probabilístico y no probabilístico.
1) Generalmente las poblaciones son demasiado grandes para ser estudiadas en su totalidad, por lo que se selecciona una muestra representativa de tamaño más manejable.
2) La inferencia estadística permite generalizar los resultados observados en una muestra a la población correspondiente, estimando parámetros poblacionales con cierto margen de confiabilidad.
3) El muestreo es el procedimiento utilizado para seleccionar una muestra representativa de una población, y es fundamental para realizar una buena inferencia estadíst
DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO
-Muestra o censo
-Terminología y fundamentos del muestreo
-Etapas den la selección de la muestra
-Muestreo no probabilístico
*Muestreo de conveniencia
*Muestreo de juicios
*Muestreo por cuotas
*Muestreo de “bola de nieve”
-Muestreo probabilístico
*Muestreo aleatorio simple
*Muestreo aleatorio sistemático
*Muestreo aleatorio estratificado
*Muestreo por conglomerados
-Determinación del diseño muestral apropiado
-Determinación del tamaño de la muestra
*Muestreo aleatorio simpleMuestreo estratificado
Este documento proporciona una introducción general a la estadística, dividiéndola en estadística descriptiva y estadística inferencial. Explica los conceptos básicos de variables, población, muestra y tipos de muestreo, así como los principales métodos gráficos para resumir datos como diagramas de barras, diagramas de sectores e histogramas. También cubre estadísticos descriptivos comunes y algunas consideraciones sobre la selección de métodos estadísticos apropiados según el tipo de estudio.
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo y estimación estadística. Explica los tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, por conglomerados y estratificado. También cubre estimadores, distribución de muestreo, estimación de parámetros como la media y varianza de una población, e intervalos de confianza.
El documento habla sobre la población y la muestra en la investigación. Explica que la población es el conjunto completo de individuos con características comunes, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. También describe diferentes tipos de muestreo como el probabilístico, no probabilístico y por etapas, así como cómo determinar el tamaño apropiado de la muestra.
El documento presenta información sobre población, muestra, tipos de muestra y métodos de muestreo. Define población como el conjunto completo de individuos con características comunes, y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y los no probabilísticos como accidental, intencional y por cuotas.
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.
Este documento presenta información sobre el muestreo como herramienta de investigación científica. Explica que el muestreo involucra la selección de una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia y cuotas. Finalmente, presenta fórmulas para calcular el tamaño de una muestra.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que una muestra probabilística requiere determinar su tamaño y seleccionar los elementos de manera aleatoria para que todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Describe fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y métodos como la tómbola, números aleatorios y selección sistemática para elegir los elementos. También aborda muestras estratificadas, por racimos y los marcos muestrales
Este documento proporciona información sobre población, muestra, tipos de muestreo y cómo determinar el tamaño de la muestra. Define población como el conjunto completo de individuos con al menos una característica en común, y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como cómo calcular el tamaño de la muestra usando una fórmula estadística.
Este documento presenta información sobre muestreo estadístico. Explica conceptos clave como población, muestra, muestreo, inferencia estadística y representatividad de la muestra. También describe diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Finalmente, compara el muestreo por conglomerados con el muestreo estratificado.
Este documento presenta una introducción al curso de Estadística Básica I. Explica que la estadística se ocupa de recopilar, resumir y analizar datos para hacer inferencias y predicciones. Distingue entre estadística descriptiva e inferencial. Luego define conceptos básicos como población, muestra, variable y parámetro. Finalmente, describe diferentes tipos de variables y métodos de muestreo, así como medidas estadísticas descriptivas para analizar datos cualitativos y cuantitativos.
Este documento introduce los conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística descriptiva se ocupa de recopilar, resumir y analizar datos para describir características de una población. Define términos clave como variables, muestras, poblaciones y métodos de muestreo. Luego describe medidas como la media, mediana y moda para analizar datos cuantitativos, y tablas y diagramas para analizar datos cualitativos. El objetivo es aplicar estos métodos a datos relacionados con procesos educ
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de una muestra representativa de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, y diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado. Finalmente, describe las ventajas del muestreo sobre los censos.
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de muestras tomadas de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, variable, y clasifica las variables en cuantitativas y cualitativas. Finalmente, describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado.
Elites municipales y propiedades rurales: algunos ejemplos en territorio vascónJavier Andreu
Material de apoyo a la conferencia pórtico de la XIX Semana Romana de Cascante celebrada en Cascante (Navarra), el 24 de junio de 2024 en el marco del ciclo de conferencias "De re rustica. El campo y la agricultura en época romana: poblamiento, producción, consumo"
El documento describe los conceptos clave de población, muestra e instrumentos en investigaciones cuantitativas. Explica la diferencia entre población y muestra, y los diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los elementos para elaborar instrumentos para recopilar datos.
El documento presenta información sobre estadística II, incluyendo conceptos como población, muestra, muestreo y tipos de muestreo. Explica que una población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se harán inferencias y una muestra es un subconjunto de casos que representa a la población. También describe diferentes tipos de muestreo como muestreo probabilístico, muestreo aleatorio simple y muestreo estratificado.
Disenos Muestrales y Distribucion Muestralesojleinad09
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que el muestreo aleatorio realizado bajo ciertas condiciones permite generalizar conclusiones obtenidas de una muestra a toda la población de manera económica y rápida. También proporciona ejemplos detallados de cómo aplicar cada método de muestreo.
Este documento presenta una introducción al curso de estadística. Explica conceptos clave como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, parámetros y estadísticos. También describe diferentes técnicas de muestreo como muestreo probabilístico y no probabilístico.
1) Generalmente las poblaciones son demasiado grandes para ser estudiadas en su totalidad, por lo que se selecciona una muestra representativa de tamaño más manejable.
2) La inferencia estadística permite generalizar los resultados observados en una muestra a la población correspondiente, estimando parámetros poblacionales con cierto margen de confiabilidad.
3) El muestreo es el procedimiento utilizado para seleccionar una muestra representativa de una población, y es fundamental para realizar una buena inferencia estadíst
DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO
-Muestra o censo
-Terminología y fundamentos del muestreo
-Etapas den la selección de la muestra
-Muestreo no probabilístico
*Muestreo de conveniencia
*Muestreo de juicios
*Muestreo por cuotas
*Muestreo de “bola de nieve”
-Muestreo probabilístico
*Muestreo aleatorio simple
*Muestreo aleatorio sistemático
*Muestreo aleatorio estratificado
*Muestreo por conglomerados
-Determinación del diseño muestral apropiado
-Determinación del tamaño de la muestra
*Muestreo aleatorio simpleMuestreo estratificado
Este documento proporciona una introducción general a la estadística, dividiéndola en estadística descriptiva y estadística inferencial. Explica los conceptos básicos de variables, población, muestra y tipos de muestreo, así como los principales métodos gráficos para resumir datos como diagramas de barras, diagramas de sectores e histogramas. También cubre estadísticos descriptivos comunes y algunas consideraciones sobre la selección de métodos estadísticos apropiados según el tipo de estudio.
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo y estimación estadística. Explica los tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, por conglomerados y estratificado. También cubre estimadores, distribución de muestreo, estimación de parámetros como la media y varianza de una población, e intervalos de confianza.
El documento habla sobre la población y la muestra en la investigación. Explica que la población es el conjunto completo de individuos con características comunes, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. También describe diferentes tipos de muestreo como el probabilístico, no probabilístico y por etapas, así como cómo determinar el tamaño apropiado de la muestra.
El documento presenta información sobre población, muestra, tipos de muestra y métodos de muestreo. Define población como el conjunto completo de individuos con características comunes, y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y los no probabilísticos como accidental, intencional y por cuotas.
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.
Este documento presenta información sobre el muestreo como herramienta de investigación científica. Explica que el muestreo involucra la selección de una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia y cuotas. Finalmente, presenta fórmulas para calcular el tamaño de una muestra.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que una muestra probabilística requiere determinar su tamaño y seleccionar los elementos de manera aleatoria para que todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Describe fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y métodos como la tómbola, números aleatorios y selección sistemática para elegir los elementos. También aborda muestras estratificadas, por racimos y los marcos muestrales
Este documento proporciona información sobre población, muestra, tipos de muestreo y cómo determinar el tamaño de la muestra. Define población como el conjunto completo de individuos con al menos una característica en común, y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como cómo calcular el tamaño de la muestra usando una fórmula estadística.
Este documento presenta información sobre muestreo estadístico. Explica conceptos clave como población, muestra, muestreo, inferencia estadística y representatividad de la muestra. También describe diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Finalmente, compara el muestreo por conglomerados con el muestreo estratificado.
Este documento presenta una introducción al curso de Estadística Básica I. Explica que la estadística se ocupa de recopilar, resumir y analizar datos para hacer inferencias y predicciones. Distingue entre estadística descriptiva e inferencial. Luego define conceptos básicos como población, muestra, variable y parámetro. Finalmente, describe diferentes tipos de variables y métodos de muestreo, así como medidas estadísticas descriptivas para analizar datos cualitativos y cuantitativos.
Este documento introduce los conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística descriptiva se ocupa de recopilar, resumir y analizar datos para describir características de una población. Define términos clave como variables, muestras, poblaciones y métodos de muestreo. Luego describe medidas como la media, mediana y moda para analizar datos cuantitativos, y tablas y diagramas para analizar datos cualitativos. El objetivo es aplicar estos métodos a datos relacionados con procesos educ
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de una muestra representativa de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, y diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado. Finalmente, describe las ventajas del muestreo sobre los censos.
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de muestras tomadas de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, variable, y clasifica las variables en cuantitativas y cualitativas. Finalmente, describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado.
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José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
3. MANIPULACIÓN
DE VARIABLES
Cuantitativo : se caracteriza por la aplicación de la
estadística en el análisis de datos. Es normativa.
Cualitativo: es interpretativo, de perspectiva
humanística
NATURALEZA
DE LOS DATOS
Descriptiva: descripción de fenómenos con
metodología cuantitativa o cualitativa
Experimental: supone la manipulación de una variable
independiente
TIPOS DE
INVESTIGACION
5. Bibliográfica
Metodológica: indagación sobre aspectos teóricos y
aplicados de medición, recolección de datos, análisis,
estadística, y por ende cualquier aspecto del proceso
metodológico
SEGÚN LAS
FUENTES
SEGÚN EL
LUGAR
- De laboratorio (experimental)
- De campo (fenómeno de la realidad)
TIPOS DE
INVESTIGACION
6. SEGÚN LA
TEMPORALIZACIÓN
Transversal: se realizan cortes en la en el proceso de
investigación (Ejm: evolución de la velocidad lectora
desde los 5 años hasta los 20, midiendo por
muestras)
Longitudinal: incluye largos períodos de tiempo (Ejm:
evolución de la velocidad lectora desde que tienen 5
años hasta que tienen 15 años, aplicando técnicas
especiales durante 10 años)
TIPOS DE
INVESTIGACION
7. Concepto de Población:
Es un conjunto finito o infinito de elementos con
características comunes para los cuales serán extensivas las
conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el
problema y por los objetivos del estudio.
POBLACION Y
MUESTRA
9. MUESTRA
CONCEPTO DE MUESTRA: La muestra es un conjunto representativo y finito que se
extrae de la población accesible.
CONCEPTO DE MUESTRA REPRESENTATIVA: Es aquella que por su
tamaño y características similares a las del conjunto, permiten hacer
inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un
margen de error conocido.
10. PASOS PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA
• Determinar el nivel de confianza con que se desea trabajar:
X= σ o el 66% de confianza
X = 2 σ o el 95% de confianza
X= 3 σ o el 99% de confianza
11. • Estimar las características del fenómeno
investigado. Se determinan (p):
probabilidad de que se realice el evento o
(q): probabilidad de que no se realice.
• Determinar el grado máximo de error
aceptable en los resultados de la
investigación (máximo 10%).
PASOS PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA
12. • Se identifica si se trata de una población finita o infinita:
Para poblaciones infinitas: n = _Z²pq_
E ²
Para poblaciones finitas: n = ___Z² pq N____
Ne ² + Z ² pq
En donde:
Z = nivel de confianza
N = universo
p = probabilidad a favor
q = probabilidad en contra
e = error de estimación
n = tamaño de la muestra
PASOS PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA
13.
14. MUESTREO
“Conjunto de operaciones que se realizan para estudiar la
distribución de determinadas características en la
totalidad de una población, a partir de la observación de
una parte o subconjunto de la población, denominada
muestra.”
Münch, 1998
19. MUESTREO
SISTEMATICO
Este procedimiento exige, numerar todos los elementos
de la población, pero en lugar de extraer n números
aleatorios sólo se extrae uno.
Se parte de ese número aleatorio i, que es un número
elegido al azar, y los elementos que integran la muestra
son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k,
es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el
resultado de dividir el tamaño de la población entre el
tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos
como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
20. Consiste en considerar categorías típicas
diferentes entre sí (estratos) que poseen gran
homogeneidad respecto a alguna característica
(se puede estratificar, por ejemplo, según la
profesión, el municipio de residencia, el sexo, el
estado civil, etc).
Lo que se pretende con este tipo de muestreo
es asegurarse de que todos los estratos de
interés estarán representados adecuadamente
en la muestra
MUESTREO
ESTRATIFICADO
21. Cada estrato funciona independientemente,
pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo
aleatorio simple o el sistemático para elegir los
elementos concretos que formarán parte de la
muestra
La distribución de la muestra en función de los
diferentes estratos se denomina afijación, y
puede ser de diferentes tipos:
MUESTREO
ESTRATIFICADO
22. Afijación Simple: A cada estrato le
corresponde igual número de elementos
muestrales.
Afijación Proporcional: La distribución se
hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la
población en cada estrato.
MUESTREO
ESTRATIFICADO
23. Supongamos que estamos interesados en estudiar el
grado de aceptación que la implantación de la reforma
educativa ha tenido entre los padres de un determinado
Estado. A tal efecto seleccionamos una muestra de 600
sujetos. Conocemos por los datos de la SEP que de los
10000 niños escolarizados en las edades que nos
interesan, 6000 acuden a colegios públicos, 3000 a
colegios privados incorporados y 1000 a colegios privados
no incorporados.
MUESTREO
ESTRATIFICADO
24. Como estamos interesados en que en nuestra
muestra estén representados todos los tipos de
colegio, realizamos un muestreo estratificado
empleando como variable de estratificación el
tipo de centro
Si empleamos una afijación simple elegiríamos
200 niños de cada tipo de centro, pero en este
caso parece más razonable utilizar una afijación
proporcional pues hay bastante diferencia en el
tamaño de los estratos.
MUESTREO
ESTRATIFICADO
25. Por consiguiente, calculamos que proporción supone cada
uno de los estratos respecto de la población para poder
reflejarlo en la muestra.
Colegios públicos: 6000/10000=0.60
Colegios privados incorporados: 3000/10000=0.30
Colegios privados no incorporados: 1000/10000=0.10
Para conocer el tamaño de cada estrato en la muestra no
tenemos más que multiplicar esa proporción por el
tamaño muestral.
MUESTREO
ESTRATIFICADO
27. • Los métodos presentados hasta ahora están
pensados para seleccionar directamente los
elementos de la población, es decir, que las unidades
muestrales son los elementos de la población.
• En el muestreo por conglomerados la unidad
muestral es un grupo de elementos de la población
que forman una unidad, a la que llamamos
conglomerado.
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
28. Las unidades hospitalarias, los departamentos
universitarios, una caja de determinado producto,
etc, son conglomerados naturales.
En otras ocasiones se pueden utilizar
conglomerados no naturales como, por ejemplo,
las urnas electorales. Cuando los conglomerados
son área geográficas suele hablarse de "muestreo
por áreas".
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
29. El muestreo por conglomerados consiste
en seleccionar aleatoriamente un cierto
numero de conglomerados (el necesario
para alcanzar el tamaño muestral
establecido) y en investigar después todos
los elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
30. Ejemplo: En una investigación en la que se trata de
conocer el grado de satisfacción laboral los
profesores de Institutos necesitamos una muestra
de 700 maestros. Ante la dificultad de acceder
individualmente a estos maestros se decide hacer
una muestra por conglomerados. Sabiendo que el
número de docentes por instituto es
aproximadamente de 35, los pasos a seguir serían
los siguientes:
31. 1. Recoger un listado de todos los
institutos.
2. Asignar un número a cada uno de ellos.
3. Elegir por muestreo aleatorio simple o
sistemático los 20 institutos (700/35=20)
que nos proporcionarán los 700 profesores
que necesitamos.
32. TÉCNICAS: corresponde a las distintas maneras de obtener
los datos que luego de ser procesados, se convertirán en
información. Entre estas se tiene: la observación, la
encuesta, la entrevista, y la discusión grupal.
INSTRUMENTOS: medios materiales que se emplean para
la recolección de datos. Entre estos se tiene: el guión de
observación, la lista de cotejo, el cuestionario, la guía de
entrevista o guión de entrevista, el guión de discusión
grupal.
TÉCNICAS E INSTRUMENTOS
DE RECOLECCIÓN DE DATOS
33. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE
DATOS
ENCUESTA: su propósito radica en obtener información relativa a
características predominantes de una población mediante la aplicación de
procesos de interrogación y registro de datos.
ENTREVISTA: se apoya básicamente en la comunicación verbal, por lo que
generalmente se exige un entrevistador garantizando mejor y más
información
OBSERVACIÓN: permite captar la realidad sin distorsionar información,
pues lleva a establecer la verdadera realidad del fenómeno.
DISCUSIÓN GRUPAL: permite captar representaciones afectivas, de
valores, de tipo ideológico, en una determinada sociedad
34. CUESTIONARIO:
Es el instrumento de la encuesta, comprende una serie de preguntas respecto
a las variables, ordenadas coherentemente, que responde por escrito la
persona interrogada, sin que sea necesaria la intervención de un encuestador.
¿Cómo pueden clasificarse?
•De acuerdo con la estructura: estructurados, no estructurados
•De acuerdo con la aplicación: aplicado por el mismo encuestado o en pocas
ocasiones por un encuestador
Para considerarlo un instrumento útil debe cumplir los requisitos de
“validez” y “confiabilidad”. Validez, en cuanto a captar significativamente
lo que es el objeto de investigación, es decir, medir la variable que se
pretende medir. Confiabilidad, en cuanto a la capacidad del instrumento
para generar resultados semejantes, aplicando las mismas preguntas
respecto a los mismos hechos.
INSTRUMENTOS
35. 1. TITULO DEL INSTRUMENTO Y TITULO QUE
REFIERA EN FORMA BREVE LA TEMÁTICA.
2. DATOS DE CONTROL: Nº de cuestionario, lugar, fecha, hora
de aplicación, de ser necesario el nombre del encuestado.
3. PRESENTACIÓN: párrafo sobre el ámbito de la
investigación, el tema y su importancia, finalidad del
cuestionario y los beneficios, utilización de los datos y solicitud
de cooperación al encuestado, señalando la importancia de sus
respuestas.
ESTRUCTURA DEL
CUESTIONARIO
36. 4. INSTRUCCIONES: se explican los aspectos básicos para
contestar, la manera de contestar (símbolos a utilizar). Para
preguntas específicas pueden darse instrucciones concretas, sobre
todo sí tienen más de una respuesta.
5. PREGUNTAS: siguiendo el orden de los objetivos de
investigación
6. CIERRE: se coloca en negrillas para destacarlo.
ESTRUCTURA DEL
CUESTIONARIO
37. GUIA O GUIÓN DE ENTREVISTA: es el instrumento de la entrevista, con una
configuración generalmente abierta y flexible que permite generar respuestas
de contenido profundo.
Nombre del entrevistado: Fecha:
Cargo: Lugar:
Disposición: Tiempo utilizado:
Nº de interrupciones Nº de observación:
DATOS GENERALES DE LA ENTREVISTA
ENTREVISTA
38. GUIÓN O GUÍA DE OBSERVACIÓN – LISTA DE COTEJO: son instrumentos
de la técnica de la observación, caracterizados por presentar una serie de
aspectos a corroborar y facilitar el detalle sobre algunas variables o
categorías.
Ramo: Fecha:
Calificación: Lugar:
Disposición: Tiempo utilizado:
Nº de interrupciones Nº de observación:
DATOS GENERALES
OBSERVACION
39. incluye las distintas operaciones a las que son sometidos los
datos, tales como:
A) Verificación: revisión cuidadosa de los datos
B) Selección y Ordenamiento: se ordenan los instrumentos de
recolección de datos
C) Clasificación: se clasifican los datos siguiendo criterios
específicos (datos de fuentes primarias o de fuentes
secundarias)
D) Tabulación: edición de los datos en “matrices de datos”
asignando codificaciones por columnas y por variable o
categoría.
TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO
Y ANÁLISIS DE DATOS
40. Nº de Pregunta
Nº Cuestionario
1 2 3
1
2
3
MATRIZ DE INFORMACION DE
CUESTIONARIOS
42. Son las técnicas lógicas (inducción, deducción, análisis,
síntesis) o estadísticas (descriptivas o inferenciales) que
serán empleadas para descifrar lo revelado por los datos
que han sido recolectados y procesados
TÉCNICAS DE ANÁLISIS E
INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS
43. PRESENTACIÓN DE DATOS
• Las representaciones visuales de los datos son esenciales para
el análisis e interpretación de estos. Colocar los datos en un
formato visual puede facilitar análisis adicionales.
• Entender e interpretar gráficos y otras formas visuales de
datos es una destreza clave para científicos y estudiantes de la
ciencia.
• A pesar de que los datos numéricos están inicialmente
recopilados en tablas o bases de datos, frecuentemente están
representados en forma gráfica para ayudar a los científicos a
visualizar e interpretar la variación, el patrón y las tendencias
dentro de los datos.
44. USO DE TABLAS (CUADROS)
• Los datos que se obtienen durante un experimento pueden
presentarse de diversas formas; una de las alternativas más
comunes y eficientes lo es el uso de tablas.
• Las tablas tienen ciertas características mínimas:
– 1. Deben tener un título y éste debe explicar claramente el
contenido de la tabla.
– 2. Las unidades de medida (ej. cm, ml). deben aparecer en
la tabla.
– 3. Los símbolos deben explicarse en el título o en una
leyenda en el pie (base) de la tabla.
45. – 4. La tabla debe contener solamente información esencial.
– 5. Las columnas deben identificarse mediante subtítulos.
– 6. Las tablas se enumeran en secuencia. Por ejemplo, en un
informe de laboratorio o en un artículo científico, el título de
la cuarta tabla comienza con “Tabla 4”.
46. GRÁFICAS DISCRETAS VS.
GRÁFICAS CONTINUAS
Las gráficas son otro instrumento valioso para organizar
y presentar datos. Hay varios tipos de gráficas que se
clasifican principalmente como gráficas continuas o
gráficas discretas.
Los datos continuos son aquellos que involucran
medidas (ej. 1.234, 2.234, 5.432, 10.227). Estos datos
se presentan, a menudo mediante una gráfica de línea
(Figura 2.3) que demuestra la relación entre la variable
dependiente y la independiente.
La variable independiente se coloca en
el eje X (eje horizontal) de la gráfica y la variable
dependiente en el eje Y (eje vertical).
47.
48. • Los datos discretos presentan números enteros (ej.
número de animales en un cuadrante, número de
personas en una encuesta, etc.). Estos datos se presentan
a menudo mediante gráficas de barra (Figura 2.4).
49. • Para datos que señalan proporciones o
porcentajes puede utilizarse una gráfica de
pastel