Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica que el muestreo involucra la selección de una muestra representativa de una población más grande para estudiar. Luego describe los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, mediante números aleatorios, sistemático) y no probabilístico (estratificado, conglomerado). El documento provee ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada método de muestreo.
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y muestreo. Define la población como el conjunto total de personas u objetos de interés, la muestra como una parte representativa de la población, y el muestreo como el método para seleccionar los componentes de la muestra. Explica que debido a los altos costos, no siempre es posible estudiar toda la población, por lo que el muestreo permite estudiar una parte representativa de manera más eficiente. Además, describe diferentes tipos de muestreo como el probabilístico y
Este documento define los conceptos de población, muestra y muestreo en el contexto de la investigación estadística. Explica que una población es el conjunto total de personas u objetos sobre los cuales se desea obtener información, mientras que una muestra es una parte representativa de esa población. También describe diferentes métodos de muestreo como el probabilístico, estratificado y conglomerado, los cuales permiten seleccionar una muestra representativa de una población de manera sistemática. El objetivo del muestreo es poder generalizar los resultados ob
Población se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio.
El documento explica los conceptos clave de muestra estadística, muestreo y tamaño de muestra. Define una muestra estadística como un subconjunto de datos que representa adecuadamente a la población total. Explica que existen métodos probabilísticos y no probabilísticos de muestreo, y describe los métodos de muestreo probabilístico aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. Resalta la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande y representativa para minimizar el error.
Investigación de Mercados II
Tema: Muestra o Análisis Muestral
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Muestreo es la selección de algunas unidades de estudio entre una población definida en una investigación. MARCO MUESTRAL Es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo. La unidad de análisis es cada uno de los elementos que constituyen la población y por lo tanto la muestra
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica conceptos clave como muestra, muestreo, marco muestral y tamaño de muestra. También describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico (aleatorio simple, aleatorio mediante números aleatorios, sistemático, estratificado y conglomerado) y no probabilístico (intencional, accidental y por cuota). El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población total de manera más ráp
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y muestreo. Define la población como el conjunto total de personas u objetos de interés, la muestra como una parte representativa de la población, y el muestreo como el método para seleccionar los componentes de la muestra. Explica que debido a los altos costos, no siempre es posible estudiar toda la población, por lo que el muestreo permite estudiar una parte representativa de manera más eficiente. Además, describe diferentes tipos de muestreo como el probabilístico y
Este documento define los conceptos de población, muestra y muestreo en el contexto de la investigación estadística. Explica que una población es el conjunto total de personas u objetos sobre los cuales se desea obtener información, mientras que una muestra es una parte representativa de esa población. También describe diferentes métodos de muestreo como el probabilístico, estratificado y conglomerado, los cuales permiten seleccionar una muestra representativa de una población de manera sistemática. El objetivo del muestreo es poder generalizar los resultados ob
Población se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio.
El documento explica los conceptos clave de muestra estadística, muestreo y tamaño de muestra. Define una muestra estadística como un subconjunto de datos que representa adecuadamente a la población total. Explica que existen métodos probabilísticos y no probabilísticos de muestreo, y describe los métodos de muestreo probabilístico aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. Resalta la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande y representativa para minimizar el error.
Investigación de Mercados II
Tema: Muestra o Análisis Muestral
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Muestreo es la selección de algunas unidades de estudio entre una población definida en una investigación. MARCO MUESTRAL Es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo. La unidad de análisis es cada uno de los elementos que constituyen la población y por lo tanto la muestra
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica conceptos clave como muestra, muestreo, marco muestral y tamaño de muestra. También describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico (aleatorio simple, aleatorio mediante números aleatorios, sistemático, estratificado y conglomerado) y no probabilístico (intencional, accidental y por cuota). El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población total de manera más ráp
Este documento describe conceptos clave relacionados con la muestra y el muestreo en investigación de mercados. Explica la diferencia entre población, muestra y muestreo, y los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y fórmulas para calcularlo.
Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el proceso de obtención de la muestra, puede ser probabilístico y no probabilístico.
Este documento describe los conceptos clave de la muestra y el análisis muestral. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población que se estudia para inferir propiedades de la población total. Detalla diferentes técnicas de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como el cálculo del tamaño de la muestra. Concluye resaltando la importancia del muestreo estadístico para obtener probabilidades en los estudios e investigaciones.
Este documento describe los conceptos de población, muestreo y extracción de muestras en investigación. Explica que la población debe definirse de manera precisa antes de seleccionar una muestra representativa. Describe dos métodos de muestreo: al azar y estratificado, señalando que el estratificado divide primero la población en grupos homogéneos. Resalta la importancia de obtener muestras lo suficientemente grandes para representar a la población total de manera precisa.
El documento trata sobre la técnica del muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos mediante el estudio de una muestra representativa. A lo largo del tiempo, los métodos de muestreo se han modificado para obtener datos más precisos, apoyados por herramientas como las computadoras. El muestreo permite conocer poblaciones de manera más económica, rápida y precisa.
El documento trata sobre la técnica de muestreo. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos. Se han ido modificando los métodos de muestreo para obtener datos más precisos. El muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población de manera más económica y rápida.
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.
Este documento introduce los conceptos básicos de muestreo, incluyendo los tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo por conglomerados. También explica cómo calcular el tamaño de la muestra para auditorías de historias clínicas usando fórmulas estadísticas y una hoja de cálculo adjunta. El objetivo general es ofrecer una herramienta para apoyar la evaluación de indicadores de calidad mediante el m
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Explica los métodos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como por cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los principales tipos de muestreo probabilístico.
Este documento describe la metodología de diseño muestral para la Encuesta de Consumo Cultural en Colombia. Se utiliza un diseño de muestreo en tres etapas (ESTMAS-MAS-MASC) que selecciona primero municipios, luego conglomerados dentro de los municipios seleccionados, y finalmente hogares y personas dentro de los conglomerados. El documento explica los supuestos sobre la estructura del universo y cómo el diseño muestral permite llegar a las unidades de interés de manera objetiva. También discute cómo se determinan los t
Este documento trata sobre los diferentes tipos de muestreo estadístico. Explica que el muestreo consiste en seleccionar una muestra representativa de una población para extrapolar los resultados a toda la población. Describe los principales tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como el muestreo no probabilístico por cuotas o bola de nieve. Además, introduce conceptos básicos de probabilidad como sucesos posibles e imposibles que son fundamentales para la estadística
Este documento describe la teoría del muestreo, incluyendo definiciones de población, muestra, parámetros, estadísticos y diferentes tipos de muestreo. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Luego detalla métodos de muestreo como el muestreo simple, doble y múltiple; y métodos de selección como el muestreo de juicio, aleatorio y otros. Finalmente, discute conceptos como el tamaño de la m
Este documento describe los métodos para seleccionar una muestra representativa de una población para un estudio de investigación. Explica que una muestra probabilística permite conocer el tamaño del error y reducirlo al mínimo, y que se selecciona aleatoriamente para asegurar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. También describe tres métodos comunes para seleccionar una muestra probabilística - la tombola, los números aleatorios y la selección sistemática - así como factores a considerar para determinar el t
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego resume los principales tipos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica el muestreo aleatorio simple, aleatorio estratificado, aleatorio sistemático y por conglomerados como técnicas de muestreo probabilístico. También describe el muestreo intencional y por conveniencia como técnicas de muestreo no probabilístico.
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo estadístico. Explica que una muestra es un subconjunto de una población y describe los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas. También define términos como estadístico, parámetro, error estándar y error de muestreo. Por último, describe diferentes métodos de selección de muestras como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica que la muestra debe ser representativa de la población para hacer inferencias, y los errores comunes de muestreo y conclusión.
El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo, describiendo los términos población, muestra y censo. Explica los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, por estratos y sistemático, así como muestreo no probabilístico como por conveniencia y de juicio. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los errores comunes en la investigación de mercado.
Este documento presenta diferentes técnicas para la recolección de datos en la investigación, incluyendo la observación, entrevistas, encuestas, censos y grupos focales. También describe instrumentos como cuestionarios, listas de verificación, grabaciones y fotografías. Explica la diferencia entre muestras probabilísticas y no probabilísticas, y métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo es comprender conceptos y técnicas de investigación para el análisis de problemas e información y la
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada.
El documento proporciona información sobre los diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar en la investigación de mercados. Explica que una muestra es un subconjunto de la población total que se estudia. Luego describe los dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica métodos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado. Finalmente, concluye que el muestreo permite estudiar una parte representativa de una gran población total de una manera más eficiente
Este documento describe conceptos clave relacionados con la muestra y el muestreo en investigación de mercados. Explica la diferencia entre población, muestra y muestreo, y los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y fórmulas para calcularlo.
Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el proceso de obtención de la muestra, puede ser probabilístico y no probabilístico.
Este documento describe los conceptos clave de la muestra y el análisis muestral. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población que se estudia para inferir propiedades de la población total. Detalla diferentes técnicas de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como el cálculo del tamaño de la muestra. Concluye resaltando la importancia del muestreo estadístico para obtener probabilidades en los estudios e investigaciones.
Este documento describe los conceptos de población, muestreo y extracción de muestras en investigación. Explica que la población debe definirse de manera precisa antes de seleccionar una muestra representativa. Describe dos métodos de muestreo: al azar y estratificado, señalando que el estratificado divide primero la población en grupos homogéneos. Resalta la importancia de obtener muestras lo suficientemente grandes para representar a la población total de manera precisa.
El documento trata sobre la técnica del muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos mediante el estudio de una muestra representativa. A lo largo del tiempo, los métodos de muestreo se han modificado para obtener datos más precisos, apoyados por herramientas como las computadoras. El muestreo permite conocer poblaciones de manera más económica, rápida y precisa.
El documento trata sobre la técnica de muestreo. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos. Se han ido modificando los métodos de muestreo para obtener datos más precisos. El muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población de manera más económica y rápida.
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.
Este documento introduce los conceptos básicos de muestreo, incluyendo los tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo por conglomerados. También explica cómo calcular el tamaño de la muestra para auditorías de historias clínicas usando fórmulas estadísticas y una hoja de cálculo adjunta. El objetivo general es ofrecer una herramienta para apoyar la evaluación de indicadores de calidad mediante el m
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Explica los métodos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como por cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los principales tipos de muestreo probabilístico.
Este documento describe la metodología de diseño muestral para la Encuesta de Consumo Cultural en Colombia. Se utiliza un diseño de muestreo en tres etapas (ESTMAS-MAS-MASC) que selecciona primero municipios, luego conglomerados dentro de los municipios seleccionados, y finalmente hogares y personas dentro de los conglomerados. El documento explica los supuestos sobre la estructura del universo y cómo el diseño muestral permite llegar a las unidades de interés de manera objetiva. También discute cómo se determinan los t
Este documento trata sobre los diferentes tipos de muestreo estadístico. Explica que el muestreo consiste en seleccionar una muestra representativa de una población para extrapolar los resultados a toda la población. Describe los principales tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como el muestreo no probabilístico por cuotas o bola de nieve. Además, introduce conceptos básicos de probabilidad como sucesos posibles e imposibles que son fundamentales para la estadística
Este documento describe la teoría del muestreo, incluyendo definiciones de población, muestra, parámetros, estadísticos y diferentes tipos de muestreo. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Luego detalla métodos de muestreo como el muestreo simple, doble y múltiple; y métodos de selección como el muestreo de juicio, aleatorio y otros. Finalmente, discute conceptos como el tamaño de la m
Este documento describe los métodos para seleccionar una muestra representativa de una población para un estudio de investigación. Explica que una muestra probabilística permite conocer el tamaño del error y reducirlo al mínimo, y que se selecciona aleatoriamente para asegurar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. También describe tres métodos comunes para seleccionar una muestra probabilística - la tombola, los números aleatorios y la selección sistemática - así como factores a considerar para determinar el t
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego resume los principales tipos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica el muestreo aleatorio simple, aleatorio estratificado, aleatorio sistemático y por conglomerados como técnicas de muestreo probabilístico. También describe el muestreo intencional y por conveniencia como técnicas de muestreo no probabilístico.
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo estadístico. Explica que una muestra es un subconjunto de una población y describe los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas. También define términos como estadístico, parámetro, error estándar y error de muestreo. Por último, describe diferentes métodos de selección de muestras como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica que la muestra debe ser representativa de la población para hacer inferencias, y los errores comunes de muestreo y conclusión.
El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo, describiendo los términos población, muestra y censo. Explica los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, por estratos y sistemático, así como muestreo no probabilístico como por conveniencia y de juicio. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los errores comunes en la investigación de mercado.
Este documento presenta diferentes técnicas para la recolección de datos en la investigación, incluyendo la observación, entrevistas, encuestas, censos y grupos focales. También describe instrumentos como cuestionarios, listas de verificación, grabaciones y fotografías. Explica la diferencia entre muestras probabilísticas y no probabilísticas, y métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo es comprender conceptos y técnicas de investigación para el análisis de problemas e información y la
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada.
El documento proporciona información sobre los diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar en la investigación de mercados. Explica que una muestra es un subconjunto de la población total que se estudia. Luego describe los dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica métodos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado. Finalmente, concluye que el muestreo permite estudiar una parte representativa de una gran población total de una manera más eficiente
Este documento describe los conceptos de muestra y muestreo en investigación de mercados. Define una muestra como un subconjunto representativo de una población y explica que el muestreo es el método para seleccionar los componentes de la muestra. Luego, detalla tres tipos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, mediante tabla de números aleatorios y sistemático) y sus procedimientos. Finalmente, enfatiza que el tamaño de la muestra depende de factores como los recursos disponibles y el análisis requerido.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo utilizadas en investigaciones de mercado. Explica que el muestreo es la selección de una muestra representativa de una población más grande para obtener información sobre la población de manera más eficiente. Luego detalla varios métodos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, por etapas múltiples, por conglomerados, no probabilístico y por cuotas. Concluye que el diseño de la muestra es importante para realizar estudios en menor tiempo y costo, y analizar mejor
Este documento presenta información sobre muestras o análisis muestral. Explica los antecedentes históricos del muestreo estadístico y define conceptos clave como población y muestra. Además, describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico aleatorio simple, probabilístico sistemático, probabilístico estratificado y no probabilístico. El objetivo es proporcionar una introducción a este tema importante para la investigación de mercados.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación, incluyendo muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado permiten inferencias matemáticas sobre la precisión y representatividad de la muestra. Dentro de los probabilísticos, el estratificado divide la población en subgrupos y elige la muestra para asegurar la representación de todos los subgrupos. El muestreo por conglomerados elige unidades como escuelas enteras en lugar de individuos.
Este documento define conceptos clave de la estadística inferencial como población, parámetro, muestra y estadístico. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como intencional y por cuotas. Además, describe ventajas e inconvenientes del muestreo y cómo seleccionar una muestra aleatoria usando tablas de números aleatorios.
Este documento explica los conceptos de población, muestra, muestreo, tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Define la población como el conjunto total de unidades de análisis y la muestra como un subconjunto de la población. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población y los pasos involucrados. También describe los tipos principales de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y los tipos de muestreo no probabil
El documento discute conceptos clave relacionados con el muestreo estadístico como población, muestra, marco muestral, unidad muestral y elementos muestrales. También explica los tipos de muestreo como probabilístico, no probabilístico, censo y diferencias entre muestreo y muestreo sistemático. Finalmente, proporciona ejemplos sobre cuando es preferible utilizar censo o muestreo para diferentes estudios.
Este documento presenta información sobre muestreo estadístico. Explica que una muestra es un subconjunto de casos de una población que se usa para inferir propiedades de la población completa. Detalla algunas ventajas del muestreo como menor costo y rapidez en comparación con estudiar toda la población. También cubre conceptos como tamaño de muestra, errores de muestreo, y fórmulas para estimar parámetros poblacionales como la media y proporción con muestras.
Este documento describe los conceptos clave de muestreo estadístico, incluyendo definiciones de población, muestra, error de muestreo y las fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Explica que el muestreo es una herramienta de investigación que permite estudiar una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa de manera más rápida y económica que un censo. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas de tamaño
Este documento presenta información sobre muestreo estadístico. Explica que una muestra es un subconjunto de casos de una población que se usa para inferir propiedades de la población completa. Detalla algunas ventajas del muestreo como menor costo y rapidez en comparación con estudiar toda la población. También cubre conceptos como tamaño de muestra, error de muestreo, y fórmulas para estimar parámetros poblacionales como la media y proporción con muestras.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos como población, muestra, muestreo, error de muestreo y ventajas del muestreo. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa de manera más rápida y económica que estudiarla toda. También define términos como población finita, muestra estadística y aleatoria, y destaca las ventajas del muestreo sobre los censos completos.
Este documento describe los conceptos clave de muestreo estadístico, incluyendo definiciones de población, muestra, error de muestreo y las fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Explica que el muestreo es una herramienta de investigación que permite estudiar una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa de manera más rápida y económica que un censo. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas de tamaño
Este documento describe diferentes tipos de muestreo utilizados en estadística inferencial, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica las características, ventajas e inconvenientes de cada método de muestreo.
Este documento discute los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas permiten medir el error estándar y generalizar los resultados a la población, mientras que las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera dirigida pero pueden ofrecer casos ricos para análisis cualitativos. También describe procedimientos como la tombola y selección sistemática para elegir muestras probabilísticas y los factores que influyen en el tamaño ópt
El documento habla sobre el muestreo estadístico, sus técnicas y aplicaciones. Explica que el muestreo permite obtener inferencias sobre una población examinando solo una parte de ella, lo que reduce costos e incrementa la velocidad y calidad de los resultados. Describe técnicas como el muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como sus supuestos y utilidad.
El documento habla sobre el muestreo estadístico, sus técnicas, niveles y tipos. Explica conceptos básicos como población, muestra y marco muestral. Describe técnicas como el muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático. También analiza las ventajas e inconvenientes de cada método y los supuestos y restricciones del muestreo sistemático.
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II
TEMA: Desempeño, Emociones y Creatividad
ALUMNO: Alvarez Mamani Estefani Blanca
DOCENTE: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Este documento describe la evolución del marketing desde el Marketing 1.0 hasta el Marketing 4.0. Explica que cada tipo de marketing se enfoca en satisfacer las necesidades de los consumidores de manera diferente según la tecnología disponible, comenzando con un enfoque en el producto (Marketing 1.0) y evolucionando hacia enfocarse más en el cliente y sus necesidades (Marketing 2.0, 3.0, 4.0). El Marketing 4.0 se basa en predecir el comportamiento del consumidor usando datos e inteligencia artificial para anticiparse a sus necesidades.
Paul Ekman descubrió seis emociones básicas universales - miedo, tristeza, alegría, ira, sorpresa y asco - a través de estudiar expresiones faciales en culturas occidentales y no occidentales. Más tarde identificó emociones secundarias como diversión, desprecio, culpa y vergüenza que también son universales pero no siempre se asocian con una expresión facial específica. Ekman concluyó que el 70% de la comunicación es no verbal a través de gestos, posturas y expresiones faciales que expres
Recopilacion de informacion_para_trabajos_de_investigacion.estefani alvarez
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II
TEMA: Recopilacion de informacion para trabajos de investigacion.
ALUMNO: Alvarez Mamani Estefani Blanca
DOCENTE: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Investigación de Mercados II
Tema: Importaciones de alimentos en Bolivia
Alumno: Alvarez Mamani Estefani Blanca
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Estudio comparativo de los impuestos en Latinoaméricaestefani alvarez
Investigación de Mercados II
Tema: Estudio comparativo de los impuestos en Latinoamérica
Alumno: Estefani Blanca Alvarez Mamani
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Este documento resume la teoría malthusiana sobre el crecimiento de la población y la producción de alimentos. Explica que Malthus predijo que la población crecería exponencialmente mientras que la producción de alimentos solo aumentaría en progresión aritmética, llevando a una escasez de alimentos. Aunque esta teoría resultó ser falsa, el documento discute los desafíos actuales de satisfacer la creciente demanda mundial de alimentos hasta 2050 a través de la intensificación agrícola sostenible. Final
Este documento proporciona una introducción a la investigación cualitativa. Define la investigación cualitativa como un método científico de observación para recopilar datos no numéricos, como entrevistas y grupos de discusión. Luego describe varias técnicas cualitativas comunes, incluidas entrevistas, etnografía, grupos focales, grupos de discusión, investigación-acción participativa y observación participante. Finalmente, concluye que la investigación cualitativa enfatiza el estudio de procesos, significados y experiencias humanas desde una pers
El documento proporciona una introducción al análisis multivariado. Explica que el análisis multivariado analiza conjuntos de datos que incluyen múltiples variables medidas para cada objeto estudiado. Describe algunos tipos de métodos multivariados como el análisis factorial, análisis de clusters y análisis de regresión. También clasifica los métodos en dirigidos por variables o individuos. El documento concluye que el análisis multivariado es uno de los métodos más efectivos para probar la usabilidad aunque también es comple
El crédito y los seguros como parte de la educación financieraMarcoMolina87
El crédito y los seguros, son temas importantes para desarrollar en la ciudadanía capacidades que le permita identificar su capacidad de endeudamiento, los derechos y las obligaciones que adquiere al obtener un crédito y conocer cuáles son las formas de asegurar su inversión.
PMI sector servicios España mes de mayo 2024LuisdelBarri
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El Índice de Actividad Comercial del Sector Servicios subió de 56.2 registrado en abril a 56.9 en mayo, indicando el crecimiento más fuerte desde abril de 2023.
Desafíos del Habeas Data y las nuevas tecnología enfoque comparado Colombia y...mariaclaudiaortizj
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Palabras clave: Avances tecnológicos, Derecho en la era digital, Habeas Data, Marco jurídico y Protección de datos personales.
vehiculo importado desde pais extrajero contien documentos respaldados como ser la factura comercial de importacion un seguro y demas tambien indica la partida arancelaria que deb contener este vehículo 3. La importadora PARISBOL TRUCK IMPORT SOCIEDAD DE RESPONSABILIDAD LIMITADA perteneciente a Bolivia, trae desde CHILE , un vehículo Automóvil con un número de ruedas de 6 Número del chasis YV2RT40A0HB828781 De clase tractocamión, con dos puertas . El precio es de 35231,46 dólares, la importadora tiene los siguientes datos para el cálculo de sus costos:
• Flete de $ 1500 por contenedor
• El deducible es de 10 % de la SA y la prima neta de 0.02% de la SA
• ARANCEL DE IMPORTACIÓN 20% • ALMACÉN ADUANERO 1.5%
• DESPACHO ADUANERO 2.1%
• IVA 14.94%
• PERCEPCIÓN 0.3%
• OTROS GASTOS DE IMPORTACIÓN $US
• Derecho de emisión 4.20
• Handling 58 • Descarga 69
• Servicios aduana 30
• Movilización de carga 70.10
• Transporte interno 150
• Gastos operativos 70
• Otros gastos 100 • Comisión agente de 0.05% CIF
GASTOS FINANCIEROS o GASTOS APERTURA DE L/C (0.3 % FOB) o Intereses proveedor $ 1050 CALULAR:
i) El valor FOB
j) hallar la suma asegurada de la mercancía y la prima neta que se debe pagar a la compañía aseguradora, y el valor CIF
k) El total de derechos e impuestos
l) El costo total de importación y el factor
m) El costo unitario de importación de cada alfombra en $us y Bs. (tipo de cambio: Bs.6.85)
Antes de iniciar el contenido técnico de lo acontecido en materia tributaria estos últimos días de mayo; quisiera referirme a la importancia de una expresión tan sabia aplicable a tantas situaciones de la vida, y hoy, meritoria de considerar en el prefacio del presente análisis -
"no se extraña lo que nunca se ha tenido".
Con esta frase me quiero referir a las empresas que funcionan en las zonas de Iquique y Punta Arenas, acogidas a los beneficios de las zonas francas, y que, por ende, no pagan impuesto de primera categoría. En palabras técnicas estas empresas no mantienen saldos en sus registros SAC, y por ello, este nuevo Impuesto Sustitutivo, sin duda, es una tremenda y gran noticia.
Lo mismo se puede extender a las empresas que por haber aplicado beneficios de reinversión sumado a las ventajas transitorias de la menor tasa de primera categoría pagada; me refiero a las pymes en su mayoría. Han acumulado un monto de créditos menor en su registro SAC.
En estos casos, no es mucho lo que se tiene que perder.
Lo interesante, es que este ISRAI nace desde un pago efectivo de recursos, lo que exigirá a las empresas evaluar muy bien desde su posición financiera actual, y la planificación de esta, en un horizonte de corto plazo, considerar las alternativas que se disponen.
El 15 de mayo de 2024, el Congreso aprobó el proyecto de ley que “crea un Fondo de Emergencia Transitorio por incendios y establece otras medidas para la reconstrucción”, el cual se encuentra en las últimas etapas previo a su publicación y posterior entrada en vigencia.
Este proyecto tiene por objetivo establecer un marco institucional para organizar los esfuerzos públicos, con miras a solventar los gastos de reconstrucción y otras medidas de recuperación que se implementarán en la Región de Valparaíso a raíz de los incendios ocurridos en febrero de 2024.
Dentro del marco de “otras medidas de reconstrucción”, el proyecto crea un régimen opcional de impuesto sustitutivo de los impuestos finales (denominado también ISRAI), con distintas modalidades para sociedades bajo el régimen general de tributación (artículo 14 A de la ley sobre Impuesto a la Renta) y bajo el Régimen Pyme (artículo 14 D N° 3 de la ley sobre Impuesto a la Renta).
Para conocer detalles revisa nuestro artículo completo aquí BBSC® Impuesto Sustitutivo 2024.
Por Claudia Valdés Muñoz cvaldes@bbsc.cl +56981393599
1. Estudiante: Estefani Blanca Alvarez Mamani
Docente:Mgr. José RamiroZapata
Materia:Investigaciónde MercadosII
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL
“Solo sé que nada se”
-Sócrates
1. INTRODUCCIÓN
En laestadística,se conoce como muestreo alatécnicapara laselecciónde una muestraapartirde
una población estadística.
Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a
la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los
que se alcanzaríansi se realizase unestudiode todalapoblación.Enlasinvestigacionesllevadaspor
empresarios y de la medicina se usa muestreo extensivamente en recoger información sobre
poblaciones.
Cabe mencionarque paraque el muestreoseaválidoyse puedarealizarunestudioadecuado(que
consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenesde error
correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar
enteramente segurosde que el resultadoseauna muestrarepresentativa,perosí podemosactuar
de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.
En el muestreo,si el tamañode lamuestraesmáspequeñoqueel tamañode lapoblación,se puede
extraerdosomásmuestrasde lamismapoblación.Alconjuntode muestrasque se puedenobtener
de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su
probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral.
2. DESARROLLO
a) Población. Es el conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo en una
investigación. "El universo o población puede estar constituido por personas, animales, registros
médicos, los nacimientos, las muestras de laboratorio, los accidentes viales entre otros". (PINEDA
et al 1994:108) En nuestro campo pueden ser artículos de prensa, editoriales, películas, videos,
novelas, series de televisión, programas radiales y por supuesto personas.
b) Muestra. Es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la
investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la muestra
como fórmulas,lógicayotrosque se veramás adelante.Lamuestraesunaparte representativade
la población.
c) Muestreo.Esel métodoutilizadoparaseleccionaraloscomponentesde lamuestradel total de
la población."Consisteenunconjuntode reglas,procedimientosycriteriosmediante loscualesse
seleccionaunconjuntode elementosde unapoblaciónque representanloque sucede entodaesa
población".(MATA et al, 1997:19)
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
El realizarel diseñomuestral esimportante porque:a) Permite que el estudiose realice enmenor
tiempo. b) Se incurre en menos gastos. c) Posibilita profundizar en el análisis de las variables. d)
Permite tener mayor control de las variables a estudiar.
Otro aspecto que genera gran inquietud en los investigadores es el tamaño de la muestra que se
desarrollará a continuación.
2.1.Tamaño de la muestra
La tendenciade losinvestigadoresde lacomunicaciónesquereraplicarunafórmulaque lesindique
cuál será el número de personas a encuestar o a entrevistar. Lo que se hará en esta parte es ver
algunas consideraciones para que el investigador tome en cuenta:
Según Fisher citado por Pineda et al, el tamaño de la muestra debe definirse partiendo de dos
criterios: 1) De los recursos disponibles y de los requerimientos que tenga el análisis de la
investigación. Por tanto, una recomendación es tomar la muestra mayor posible, mientras más
grande y representativa sea la muestra, menor será el error de la muestra. (Cfr.:1994,112)
2) Otro aspecto a consideraresla lógicaque tiene el investigadorparaseleccionarlamuestra"por
ejemplosi se tiene unapoblaciónde 100 individuoshabráque tomar por lo menosel 30% para no
tenermenosde 30 casos,que eslo mínimorecomendadopara no caer enla categoría de muestra
pequeña. Pero si la población fuere 50.000 individuosuna muestra del 30 % representará 15.000;
10% serán5.000 y el 1% dará unamuestrade 500. eneste casoesevidente queunamuestrade 1%
o menos será la adecuada para cualquier tipo de análisis que se debe realizar". (PINEDA et al
1994:112)
Otroselementosque se considerantambiénparael tamañode lamuestrasonfórmulasestadísticas
de las cualessólose desarrollaráunade lasmásfácilesde aplicarenel estudiode lacomunicación.
Pero antes, se debe aclarar que las fórmulas dependen básicamente del margen de error,
confiabilidad y la probabilidad.
Porejemplo,si se usaunmargende errordel 5%,este margenrepresentaelgradode precisiónque
se tiene en la generalización.Quiere decir que los resultados obtenidos en la muestra van a tener
una precisión de +-5%. Si al procesar las encuestas se advierte que el 65% de las personas
encuestadasescuchaunadeterminadaradio,ese datoenlageneralizaciónse puedeinterpretarque
de toda la población,puede serque un60% o un 70% de las personasescuchanesaemisora.A esa
posibilidad de que la afirmación sea correcta se llama confiabilidad. Y la probabilidad es que
cualquier elemento de la población tenga la misma posibilidad de ser elegido para integrar la
muestra que se elaborara. (CFR.:MATA et al,1997)
La fórmula es:
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m= muestra
N= Población o universo
K= margen de error (puede ser 10%, 5%, 2%) para la fórmula, el porcentaje a usar debe ser
expresado en decimales.
El hecho de que una muestra sea grande no necesariamente cumple con el requisito de
representatividad pues esta cualidad depende de muchos factores y no sólo del tamaño, sino del
diseño del muestreo de cómo se seleccionará a los componentes de la muestra.
2.2.Tipos de muestreo
Se dividen en dos grupos, el probabilístico y el no probabilístico. 2.1 Muestreo probabilístico
Es el métodomásrecomendablesi se estáhaciendounainvestigacióncuantitativaporquetodoslos
componentes de la población tienenla misma posibilidad de ser seleccionados para la muestra.
"Cada uno de los elementos de la población tenganla misma probabilidadde ser seleccionados".
(PINEDA et al 1994:114)
Se divide en :
a)Muestreo probabilístico aleatorio simple
Este métodoesunode losmássencillosde aplicar,se caracterizaporquecadaunidadque compone
lapoblacióntiene lamismaposibilidaddeserseleccionado.Estemétodotambiénse loconoce como
sorteo,rifaolatómbola.Paraprocederconlaseleccióndeloscomponentesde lamuestrase siguen
los siguientes pasos.
1. Indentificar y definir la población.
2. Realizar el listado de cada una de las unidades de la población.
3. Proceder a calcular la muestra.
4. Asignar un número a cada uno de los componentes de la población anotando en una ficha,
cartón o bolillo; luego colóquelos en una bolsa o cajón.
5. Extraiga una por una las unidades correspondientesde acuerdoa la cantidadtotal del tamaño
de la muestra. Cada ficha, cartón o bolillo extraído será componente de la muestra.
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6. Siga con el mismoprocedimientohastacompletarlacantidadque se seleccionóenlamuestra.
Una desventajade este procedimientoesque nopuede serutilizadoenunapoblacióngrande,solo
es aplicable cuando la población es pequeña. (Cfr. PINEDA et al 1994)
b) Muestreo probabilístico aleatorio mediante la tabla de números aleatorios
Otro métodoutilizado esla tabla de númerosaleatoriosparaseleccionara los componentesde la
muestra. El procedimiento es el siguiente:
1. Identifique y defina la población.
2. Realice el listado de cada una de las unidades de la población.
3. Proceda a calcular la muestra.
4. Asegúrese que cada una de las unidades de la población esté enumerada.
5. Determine el ordenenque haráusode la tabla,columna,lafilayladirecciónenque se iniciará
el procedimiento de selección de los componentes de la muestra.
6. Procedaalaseleccióndelasunidadesdelapoblaciónqueformaránlamuestra.,si hayrepetición
de números serán descartados y sustituidos por otros.(ver tabla de números aleatorios)
7. Si enla columnaque se empezónoalcanzapara completarel total de la muestrase elegirálas
siguientes columnas hasta lograr el total de componentes de la muestra.
8. Puede seleccionarunnúmeromayor al total del tamañode la muestra,estopara los casosen
que seanecesariolasustituciónde unidadesnoaccesible enel momentode larecolecciónde datos.
Para ejemplificarel paso5 y 6, considerandolamuestrade 100 de una poblaciónde 500, y si se ha
decididoiniciarconlascolumnas10,11,12 yla fila1,el primernúmeromuestraserá486,el segundo
88 y el tercero 189. los números 858,608 y 576 se han eliminado porque sobrepasan a 500. (CFR.:
PINEDA et al,1994). Ver página 74.
c)Muestreo probabilístico sistemático
Este procedimiento se realiza a través del cálculo del intérvalo que regirá la selección de los
componentesde lamuestra."Algunosinvestigadoresloconsiderancomotécnica importante para
realizar investigaciones sobre problemas sociales de gran magnitud". (TORRES, 1997:189)
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
Este tipode muestreose utilizacuandoel tamañode la poblaciónesgrande y latabla de números
aleatoriosnoes suficiente paracontar esa población.Tambiénesusadoen poblacionespequeñas
donde la selección sistemática facilita la identificación de los componentes de la muestra.El
procedimiento es el siguiente:
1. Identifique y defina la población.
2. Realice el cálculo de la muestra
3. Asegurese de que cada uno de los componentes de la población esté enumerada.
4. Proceda al cálculodel intérvalonuméricoque serviráde base para la selecciónde lamuestra.
Este se calcula dividiendo (N/m) el total de la población (N) por la muestra (m).
Este tipo de muestreo es menos costoso y requiere de menos tiempo que los otros.
Por ejemplo si la población son 500 personas(N), la muestra 100(m): N/m realizamos la división
reemplazando la fórmula 500/100 es igual a 5; este número será el intérvalo para la selección de
cada unidad muestral.
Tabla de números aleatorios
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
5 .Sortee un número del uno al cinco (intérvalo) por la que se iniciará la selección de los
componentes de la muestra.
6. Proceda a conformar la muestra. Si sorteo del uno al cinco resultara el número4 y dado que el
número de intérvalo es 5, la primera unidad seleccionada será 4 y el siguiente sumando 5, será
9,14,19 y así sucesivamente hasta completar los 100 elementos que componen la muestra.
d) Muestreo probabilístico estratificado
Este tipo de muestreose caracterizapor ladivisiónde lapoblaciónensubgruposoestratosdebido
a que las variables que debensometerse a estudio enla poblaciónpresentan cierta variabilidad o
distribuciónconocidaque esnecesariotomarencuentapara extraerlamuestra.Por ejemplo,si se
desea tomar una muestra de una población que gusta de las novelas mexicanas donde el 15 %
representaalosvarones,el 85%representaalasmujeres,se mantendrálaproporción,porcada15
varones, se incluirán 85 mujeres.
El muestreo estratificado busca respetar para la muestra esa distribución de la población. "La
ventaja de este procedimiento es que se reduce posibles desbalances, (la posibilidad de que enla
muestra de nuestro poblado, salgan seleccionados más hombres que mujeres, o más personas de
una edad que los debidos". (MATA, 1997:47)
Es proceso que se sigue es el siguiente:
1. Identifique y defina la población.
2. Calcule la muestra.
3. Determinelossubgruposoestratosenquese dividirálapoblación,segúnlavariableque se está
estudiando.
4. Aseguresé de contar con las listas de los componentes de cada estratos identificado.
5. Calcule el porcentaje de la muestrade la población.Si se toma el ejemploanterior,usadoen
el sistemático, la población (500) será el 100% la muestra (100) calculando por la regla de tres
representará el 20%.
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6. Una vez que se calculó el porcentaje de la muestra, se calcula proporcionalmente el mismo
porcentaje en números de cada estrato identificado, es decir, si el primer estrato tiene 180
personas,el 20%será36personas.De las180que compone el estratose seleccionará36empleando
cualquier procedimiento descrito en el aleatorio y el sistemático. El mismo procedimiento se
realizará con los demás estratos.
e) Muestreo probabilístico conglomerado
Este tipode muestreose usaenparticularcuandonose disponede unalistadetalladayenumerada
de cada una de las unidades que conforman la población y resulta muy complejo elaborarla. Se
denominaconglomeradoporque lapoblaciónesagrupadaenconjuntos,manzanos,bloques,áreas,
zonas, etc. No es lo mismo que el estratificadoporque eneste procedimientose agrupa según las
variables a estudiar y se puede identificar exactamente a la población.
El muestreo conglomerado es conocido también por racimos. El procedimiento es el siguiente:
1. El procesose iniciadefiniendolosconglomeradosque componen la población Ej. Manzanos.
2. Se selecciona los subconjuntos a estudiar y se realizan listados de los componentes del
conglomerado. Ej. Número de casas por manzano
3. Se procede a calcular la muestra de las casas.
4. Se procede a identificaralos componentesde lamuestraque será tomada encuenta parael
estudio, es decir, si el estudio son personas de 15 a 25 años, se procede a identificar cuantas
personas existirán entre esas edades en cada casa seleccionada.
5. Se procede con la recolección de datos hasta completar la muestra. 2.2 Muestro no
probabilístico
En este tipo de muestreo, todas las unidades que componen la población no tiene la mi sma
posibilidad de ser seleccionada "también es conocido como muestreo por conveniencia, no es
aleatorio,razónporlaque se desconoce laprobabilidadde selecciónde cadaunidadoelementode
la población". (PINEDA et al 1994: 119) Se dividen en tres grupos:
a) Intencional o deliberado. El investigador decide según los objetivos, los elementos que
integraránla muestra,considerandoaquellasunidadessupuestamente típicasde la poblaciónque
se desea conocer. El investigador decide qué unidades integrarán la muestra de acuerdo a su
percepción.Ejemplo,encuestaraestudiantesque venundeterminadoprogramatelevisivoyacudir
a un grupo claramente identificado con esta serie o programa de televisión.
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b) Accidentales o por comodidad. El investigador acomoda su investigación de acuerdo a los
criterios que tiene para su investigación, es decir, si su objeto de estudio son niños que ven un
determinadoprogramainfantil de televisión,el investigadorenlugarde elegirunazonade estudio
elige unespaciodonde se reúnanlos niños,ejemplo,unjardín de infantes,unparque infantil,una
escuela, etc.
c) Por cuota. Consiste en que el investigador selecciona la muestra considerando algunos
fenómenoso variables a estudiar como sexo, raza, religión, áreas de trabajo, etc. El paso inicial
consiste en determinar la cantidad o cuota de sujetos de estudio a incluirse y que poseen las
características indicadas. Por ejemplo, en una encuesta a jóvenes que ven un determinado
programa de televisión, el encuestador procederá al llenado de las boletas hasta cumplir la cuota
asignada,no importala zonani la formade selecciónde laspersonasloimportante escumplircon
la cuota asignada.
Antes de entrar a desarrollar consideraciones para el muestreo en investigaciones cualitativas, se
debe recomendar no utilizar el muestrono probabilístico en investigacionescuantitativas, porque
no permite calcular el error de la muestra.
2.3.Consideraciones especiales para la investigación cualitativa
En las investigaciones cuantitativas, lo que hace el investigador en comunicaciónsocial es escoger
una población,sacarlamuestra,procederal muestreoprobabilístico,siemprecuidandode quesea
representativa a toda la población. En la investigacióncualitativa, "la lógica de la muestra se basa
en estudiar a profundidad algo a fin de que sea válido. Usualmente esto se hace en pocos casos
seleccionados en forma intencionada". (PINEDA et al, 1994:120)
Para los comunicadores sociales que hacen investigación cualitativa se recomienda algunos
criterios:
a) Muestreo de casos extremos o inusuales. El escoger casos con cualidades especiales o
diferentes a las del grupo en general, en algunas circunstancias puede ser de gran utilidad para
conocer a fondo ciertos temas. Por ejemplo,estudiar un grupo específico de seguidores de series
de televisión, radiales, grupos musicales, grupos de teatro u otros. Es decir, grupos con
determinadas características.
b) Muestreode máximavariabilidad.En la muestrase incluyenlasdiferentesposibilidadesde
las variables más importantes.Por ejemplo, si se está realizando un estudio de audiencia de un
programa radial destinado a todos los sectores de la población, se estima que en la extracción de
loscasoshabríaque incluirgruposdel áreaurbana,otrosdel árearural yunosdeláreasemi-urbana.
c) Muestreo estratificado intencionado. Al igual que el muestreoestratificadoutilizadoen la
investigación cuantitativa, esta estrategia consiste en tomar los casos agrupados según alguna
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característica. La diferencia es que en este caso, una vez escogidos los estratos, los casos no se
seleccionan en forma aleatoria sino intencionalmente, de acuerdo a las necesidades de la
investigación.
d) Muestreopor criterios. Eneste tipode muestreo,primerose elaboranalgunoscriteriosque
los casos deben cumplir; luego se escogen aplicando dichos criterios. Por ejemplo, en una
investigaciónde audienciade unprograma de televisión,paraseleccionarloscasosdebencumplir
criterios como ser mayores de edad, que vean el programa todos los días, tener una determinada
condición económica, que viva en una zona elegida por el investigador, etc.
e) Muestreode informante clave.Enestoscasos se escogenpersonasporrazones especiales
como: conocimiento del tema, experiencia o haber sido protagonista del fenómeno a estudiar,
grado de participación en el grupo social y en la toma de decisiones y su disposición para brindar
información entre otros.
f) Muestreoporconveniencia.Estemétodo.Aligualqueenlainvestigacióncuantitativa,consiste
enseleccionarloscasosque se encuentrendisponiblesoporcomodidadparael investigador.Noes
muyrecomendado,puesreflejaqueel investigadornohadadomuchopensamientoasuestrategia
para escogerlossujetoso unidadesde observación.Además,casi siempre esposible idearalgunos
criterios en base a los cuales se puede escoger la muestra.
En la investigación cualitativa el tamaño de la muestra no es tan importante como en la
investigación cuantitativa. El tamaño de la muestra depende de lo que se desee estudiar. Otra
característica de la muestraen un estudiocualitativo,escontarcon casos que poseany brindenla
informaciónrequerida.Loque se quiere escaptar informaciónrica,abundanteyde profundidadde
cada caso seleccionado. Es por esto que mucho del éxito de este tipo de investigación dependerá
de la capacidad del investigador para observar y para analizar e interpretar información. (Cfr.:
PINEDA et al 1994)
3. CONCLUSIONES
El uso de muestras para deducir fiablemente características de la poblaciónrequiere que se trate
con muestrasaleatorias.Si lamuestraestadísticaconsideradanoconstituyeunamuestraaleatoria,
las conclusiones basadas en dicha muestra no son fiables y en general estarán sesgadas en algún
aspecto.
En términosmatemáticos,dadaunavariablealeatoriaXconunadistribuciónde probabilidadF,una
muestraaleatoriade tamaño N es un conjuntofinitode N variablesindependientes,con la misma
distribución de probabilidad F.3
Otra forma más intuitivade entenderunamuestraesconsiderarque una muestraesuna sucesión
de N experimentosindependientesde unamismacantidad.Esimportante diferenciarunamuestra
de tamaño N o, más exactamente, un muestreo de tamaño N, del resultado concreto de los N
experimentos(que, como conjunto de valores fijos, en sí mismo, no es una muestra). El concepto
de muestra incluye de alguna manera el procedimientoescogido para obtener los datos (esdecir,
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si las variables aleatorias consideradas son independientes entre sí, y si tienen la misma
distribución).
En general, resulta muy fácil comprobar si una determinada muestra es o no aleatoria, cosa que
sólopuede hacerse considerandootrotipode muestreosaleatoriosrobustosque permitandecirsi
la primera muestra era aleatoria o no.
4. REFERENCIAS
https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
https://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_(estad%C3%ADstica)
http://www.bvs.hn/Honduras/UICFCM/SaludMental/UNIVERSO.MUESTRA.Y.MUESTRE
O.pdf
https://youtu.be/zGtk_Ii9VBs
https://youtu.be/gl9EEbT7viM
5. VIDEOS