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Muestra
Muestra probabilística
simple
• Se determina en dos pasos
generales.
1. Cálculo del tamaño provisional
de la muestra.
Donde:
n’ = Tamaño provisional de la
muestra.
s2 = Varianza de la muestra
(probabilidad de ocurrencia).
V2 = Varianza de la población
(cuadrado del error estándar).
2
2
'
V
s
n 
2. Cálculo del tamaño de la
muestra.
Donde:
n = Tamaño de la muestra.
n‘ = Tamaño provisional de
la muestra.
N = Tamaño de la población.
Nn
n
n
/'1
'


• Ejemplo:
– ¿Cuál es el tamaño de una muestra probabilística simple,
para tener un error estándar menor de 0.015
(determinado por nosotros), y dado que la población total
es de 1,176?
• Paso 1: Calcular la varianza de la muestra.
(el valor de p es la probabilidad de ocurrencia de y ,
que a su vez, es la probabilidad de que los resultados
de la muestra sean representativos de la población) .
09.)9.1(9.)1(2
 pps
• Paso 2: Calcular la varianza de la población.
• El error estándar se refiere a la dispersión de los valores
bajo la curva normal.
• ¿Qué porcentaje de valores ocurre en los lugares más
cercanos a la media bajo la curva normal de la
población?
00225.)015(. 2
V
• Paso 3: Calcular el tamaño provisional de la muestra.
400
000225.
09.
' n
• Paso 4: Calcular el tamaño de la muestra.
298
176,1/4001
400


n
Muestra probabilística
estratificada
• Paso 1: Calcular la fracción constante.
Se utiliza una fracción constante para multiplicar el
valor de sujetos en cada estrato por dicha fracción
constante.
La suma de los resultados es igual a n (calculada con
los pasos de la muestra probabilística simple –arriba-
).
N
n
ksh 
• ksh = fracción
constante.
2534.
176,1
298
ksh
• Siguiendo con el
ejemplo anterior.
Estrato
Nombre del
estrato
Total de
población del
estrato
Fracción
constant
e
Muestra
1 Nombre a 53 0.2534 13
2 Nombre b 109 0.2534 28
3 Nombre c 215 0.2534 54
4 D 87 0.2534 22
5 E 98 0.2534 25
6 F 110 0.2534 28
7 G 81 0.2534 21
8 H 221 0.2534 56
9 I 151 0.2534 38
10 J 51 0.2534 13
298
• Paso 2: Calcular el valor
de los estratos de n.
Muestreo por racimos
Unidad de análisis Posibles racimos
Adolecentes Preparatoria
Obreros Fábrica
Amas de casa Supermercado
Jóvenes Universidad
Familias Parque público
Racimo es una concentración de sujetos de investigación.
Otros conceptos
relevantes al muestreo
Selección sistemática de
elementos muestrales
• K = Intervalo de
selección.
• N = Tamaño de la
población.
• n = Tamaño de la
muestra.
n
N
K 
Marco muestral
• Base de datos o delimitación del entorno de donde
se puede selecciona a los sujetos que formarán parte
de la muestra.
• Directorio telefónico.
• Directorios industriales.
• Listados de instancias
oficiales (escuelas, de la
SE).
• Archivo.
• Mapas.
• Otros.
Referencias
Hernández, Fernández y Baptista (2003) Metodología
de la investigación. México: McGraw-Hill. pp. 300-
340.

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Muestra

  • 3. • Se determina en dos pasos generales. 1. Cálculo del tamaño provisional de la muestra. Donde: n’ = Tamaño provisional de la muestra. s2 = Varianza de la muestra (probabilidad de ocurrencia). V2 = Varianza de la población (cuadrado del error estándar). 2 2 ' V s n 
  • 4. 2. Cálculo del tamaño de la muestra. Donde: n = Tamaño de la muestra. n‘ = Tamaño provisional de la muestra. N = Tamaño de la población. Nn n n /'1 '  
  • 5. • Ejemplo: – ¿Cuál es el tamaño de una muestra probabilística simple, para tener un error estándar menor de 0.015 (determinado por nosotros), y dado que la población total es de 1,176?
  • 6. • Paso 1: Calcular la varianza de la muestra. (el valor de p es la probabilidad de ocurrencia de y , que a su vez, es la probabilidad de que los resultados de la muestra sean representativos de la población) . 09.)9.1(9.)1(2  pps
  • 7. • Paso 2: Calcular la varianza de la población. • El error estándar se refiere a la dispersión de los valores bajo la curva normal. • ¿Qué porcentaje de valores ocurre en los lugares más cercanos a la media bajo la curva normal de la población? 00225.)015(. 2 V
  • 8. • Paso 3: Calcular el tamaño provisional de la muestra. 400 000225. 09. ' n
  • 9. • Paso 4: Calcular el tamaño de la muestra. 298 176,1/4001 400   n
  • 11. • Paso 1: Calcular la fracción constante. Se utiliza una fracción constante para multiplicar el valor de sujetos en cada estrato por dicha fracción constante. La suma de los resultados es igual a n (calculada con los pasos de la muestra probabilística simple –arriba- ).
  • 12. N n ksh  • ksh = fracción constante.
  • 14. Estrato Nombre del estrato Total de población del estrato Fracción constant e Muestra 1 Nombre a 53 0.2534 13 2 Nombre b 109 0.2534 28 3 Nombre c 215 0.2534 54 4 D 87 0.2534 22 5 E 98 0.2534 25 6 F 110 0.2534 28 7 G 81 0.2534 21 8 H 221 0.2534 56 9 I 151 0.2534 38 10 J 51 0.2534 13 298 • Paso 2: Calcular el valor de los estratos de n.
  • 16. Unidad de análisis Posibles racimos Adolecentes Preparatoria Obreros Fábrica Amas de casa Supermercado Jóvenes Universidad Familias Parque público Racimo es una concentración de sujetos de investigación.
  • 18. Selección sistemática de elementos muestrales • K = Intervalo de selección. • N = Tamaño de la población. • n = Tamaño de la muestra. n N K 
  • 19. Marco muestral • Base de datos o delimitación del entorno de donde se puede selecciona a los sujetos que formarán parte de la muestra. • Directorio telefónico. • Directorios industriales. • Listados de instancias oficiales (escuelas, de la SE). • Archivo. • Mapas. • Otros.
  • 20. Referencias Hernández, Fernández y Baptista (2003) Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill. pp. 300- 340.