El documento describe los conceptos fundamentales de una muestra y el proceso de muestreo. Explica que una muestra debe ser representativa de la población y debe minimizar los errores para inferir conclusiones correctas sobre la población. También describe los diferentes tipos de muestreo como el probabilístico, no probabilístico y semiprobabilístico, y las características de una buena muestra como su tamaño y calidad.
Una muestra es una parte o una porción de un producto que permite conocer la calidad del mismo. ... La muestra estadística es el subconjunto de los individuos de una población estadística. Estas muestras permiten inferir las propiedades del total del conjunto
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.
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.
Una muestra es un subconjunto representativo de una población seleccionado para su estudio. Existen dos tipos de muestras: probabilísticas y no probabilísticas. Las muestras probabilísticas usan métodos aleatorios para garantizar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que hace que la muestra sea representativa de la población. El proceso de obtener una muestra se llama muestreo. El tamaño y representatividad de la muestra permiten extrapolar los resultados a toda la población con un margen de error
El documento describe los diferentes tipos de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, de opinión e incidental. Explica que la muestra debe reflejar adecuadamente las características clave de la población total para que los resultados sean válidos.
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. También es un subconjunto de la población, y para ser representativa, debe tener las mismas características de la población.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para obtener una parte representativa de una población total. Explica que una muestra probabilística permite inferencias estadísticas sobre la población, mientras que las muestras no probabilísticas no. Luego describe cuatro métodos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, aleatorio sistemático, estratificado y aleatorio conglomerado) y tres métodos no probabilísticos (accidental, por cuotas e intencionado).
Una muestra es una parte o una porción de un producto que permite conocer la calidad del mismo. ... La muestra estadística es el subconjunto de los individuos de una población estadística. Estas muestras permiten inferir las propiedades del total del conjunto
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.
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.
Una muestra es un subconjunto representativo de una población seleccionado para su estudio. Existen dos tipos de muestras: probabilísticas y no probabilísticas. Las muestras probabilísticas usan métodos aleatorios para garantizar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que hace que la muestra sea representativa de la población. El proceso de obtener una muestra se llama muestreo. El tamaño y representatividad de la muestra permiten extrapolar los resultados a toda la población con un margen de error
El documento describe los diferentes tipos de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, de opinión e incidental. Explica que la muestra debe reflejar adecuadamente las características clave de la población total para que los resultados sean válidos.
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. También es un subconjunto de la población, y para ser representativa, debe tener las mismas características de la población.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para obtener una parte representativa de una población total. Explica que una muestra probabilística permite inferencias estadísticas sobre la población, mientras que las muestras no probabilísticas no. Luego describe cuatro métodos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, aleatorio sistemático, estratificado y aleatorio conglomerado) y tres métodos no probabilísticos (accidental, por cuotas e intencionado).
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables y métodos de muestreo. Explica que la estadística se ocupa de recolectar, analizar y sacar conclusiones a partir de datos. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como una parte de la población. Las muestras deben ser representativas, aleatorias e independientes de la población para poder generalizar los resultados. También habla sobre variables cualitativas y cuantitativas, y diferentes tipos de muestreo como
3. universo y muestra- prof gino giorgianniReina Hadas
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y diferentes tipos de muestras. Define un universo como el grupo total de unidades que se estudian y una muestra como una parte del universo. Explica que las muestras probabilísticas son las mejores porque cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada de forma aleatoria, mientras que las muestras no probabilísticas pueden sesgarse. También describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento define los conceptos de universo, población y muestra. Un universo es el conjunto total de individuos, objetos o eventos sobre los cuales se desea obtener información. Una población se refiere al conjunto de observaciones o datos recolectados sobre el universo. Una muestra es un subconjunto finito de la población seleccionado para su estudio. Se proveen ejemplos de cómo estos conceptos se aplican en estudios biológicos y agrícolas.
El documento habla sobre los conceptos de universo y muestra en investigación. Define universo como el conjunto total de individuos o elementos que se estudiarán y muestra como una parte o subconjunto del universo. Explica que la muestra debe ser representativa del universo para poder generalizar hallazgos. También cubre tipos de muestreo, tamaño de muestra y cálculo de error muestral. Termina con dos ejemplos que ilustran cómo calcular el tamaño de muestra.
Este documento discute el tamaño de muestra necesario para tres propósitos principales: 1) extrapolar los resultados de una muestra a una población más grande, 2) construir un instrumento de medición como un test o escala, y 3) llevar a cabo estudios experimentales. Para extrapolar los resultados, el tamaño de muestra depende del nivel de confianza deseado, la varianza estimada en la población, y el margen de error aceptable. Para construir instrumentos, se necesitan entre 10-20 sujetos por ítem. Para estudios experimentales
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas requieren determinar el tamaño de la muestra y seleccionar elementos de manera aleatoria para asegurar que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. También describe diferentes procedimientos de selección como la tombola y números aleatorios. Las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera informal y sus resultados solo son generalizables a la muestra, no a la población
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
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo probabilístico simple, estratificado, por racimos y sistemático. Explica que el muestreo probabilístico implica seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. El objetivo es reducir el error estándar para inferir valores acerca de la población con mayor precisión.
Este documento describe el muestreo aleatorio simple como una técnica de muestreo probabilístico en la que todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados y las observaciones se realizan con reemplazamiento. También explica cómo calcular el tamaño de la muestra requerida para estimar proporciones y medias con diferentes niveles de confianza y precisión.
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.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo y cómo calcular el tamaño de la muestra. Explica que el tamaño de la muestra depende del error permitido, el nivel de confianza y si la población es finita o infinita. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones finitas e infinitas y describe métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado, sistemático y por conglomerados.
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.
El documento describe diferentes métodos de muestreo utilizados en investigación de mercados. Explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado proporcional y uniforme, y por conglomerados. Cada método tiene ventajas e inconvenientes dependiendo del objetivo y características de la población a estudiar. El muestreo estratificado divide la población en grupos o estratos para asegurar una representación adecuada dependiendo de variables seleccionadas.
Este documento describe los conceptos básicos de muestra y población en estadística. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande y analiza diferentes métodos de selección de muestras, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y de conglomerados. También define términos clave como estadístico, parámetro, error estándar y error de muestreo.
Este documento describe diferentes métodos y técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia o juicio. También proporciona fórmulas clave para determinar el tamaño de la muestra en función del método de muestreo, si la población es finita o infinita, y el nivel de confianza deseado.
El muestreo probabilístico garantiza que todos los individuos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados a través de la aleatorización. El muestreo aleatorio simple es la forma más fácil, en la que se selecciona al azar el número deseado de sujetos de una lista que incluye a todos los miembros de la población.
Tamaño de muestra para datos cualitativos y cuantitativosAna Lucía Caballero
Este documento trata sobre el tamaño de la muestra para datos cuantitativos y cualitativos. Explica conceptos como variable, población, muestra, métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para proporciones y para medias. También presenta casos prácticos de cálculo del tamaño de muestra.
- La población es condición indispensable para seleccionar la muestra representativa. La muestra es una parte de la población sobre la cual se generalizarán los resultados a toda la población. Los procedimientos probabilísticos y no probabilísticos son métodos para seleccionar la muestra.
El documento explica los conceptos básicos de muestreo estadístico, incluyendo las definiciones de población, muestra y marco muestral. Explica que una muestra debe ser representativa de la población y debe seleccionarse aleatoriamente. También describe los tipos principales de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado.
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables y métodos de muestreo. Explica que la estadística se ocupa de recolectar, analizar y sacar conclusiones a partir de datos. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como una parte de la población. Las muestras deben ser representativas, aleatorias e independientes de la población para poder generalizar los resultados. También habla sobre variables cualitativas y cuantitativas, y diferentes tipos de muestreo como
3. universo y muestra- prof gino giorgianniReina Hadas
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y diferentes tipos de muestras. Define un universo como el grupo total de unidades que se estudian y una muestra como una parte del universo. Explica que las muestras probabilísticas son las mejores porque cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada de forma aleatoria, mientras que las muestras no probabilísticas pueden sesgarse. También describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento define los conceptos de universo, población y muestra. Un universo es el conjunto total de individuos, objetos o eventos sobre los cuales se desea obtener información. Una población se refiere al conjunto de observaciones o datos recolectados sobre el universo. Una muestra es un subconjunto finito de la población seleccionado para su estudio. Se proveen ejemplos de cómo estos conceptos se aplican en estudios biológicos y agrícolas.
El documento habla sobre los conceptos de universo y muestra en investigación. Define universo como el conjunto total de individuos o elementos que se estudiarán y muestra como una parte o subconjunto del universo. Explica que la muestra debe ser representativa del universo para poder generalizar hallazgos. También cubre tipos de muestreo, tamaño de muestra y cálculo de error muestral. Termina con dos ejemplos que ilustran cómo calcular el tamaño de muestra.
Este documento discute el tamaño de muestra necesario para tres propósitos principales: 1) extrapolar los resultados de una muestra a una población más grande, 2) construir un instrumento de medición como un test o escala, y 3) llevar a cabo estudios experimentales. Para extrapolar los resultados, el tamaño de muestra depende del nivel de confianza deseado, la varianza estimada en la población, y el margen de error aceptable. Para construir instrumentos, se necesitan entre 10-20 sujetos por ítem. Para estudios experimentales
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas requieren determinar el tamaño de la muestra y seleccionar elementos de manera aleatoria para asegurar que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. También describe diferentes procedimientos de selección como la tombola y números aleatorios. Las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera informal y sus resultados solo son generalizables a la muestra, no a la población
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
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo probabilístico simple, estratificado, por racimos y sistemático. Explica que el muestreo probabilístico implica seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. El objetivo es reducir el error estándar para inferir valores acerca de la población con mayor precisión.
Este documento describe el muestreo aleatorio simple como una técnica de muestreo probabilístico en la que todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados y las observaciones se realizan con reemplazamiento. También explica cómo calcular el tamaño de la muestra requerida para estimar proporciones y medias con diferentes niveles de confianza y precisión.
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.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo y cómo calcular el tamaño de la muestra. Explica que el tamaño de la muestra depende del error permitido, el nivel de confianza y si la población es finita o infinita. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones finitas e infinitas y describe métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado, sistemático y por conglomerados.
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.
El documento describe diferentes métodos de muestreo utilizados en investigación de mercados. Explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado proporcional y uniforme, y por conglomerados. Cada método tiene ventajas e inconvenientes dependiendo del objetivo y características de la población a estudiar. El muestreo estratificado divide la población en grupos o estratos para asegurar una representación adecuada dependiendo de variables seleccionadas.
Este documento describe los conceptos básicos de muestra y población en estadística. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande y analiza diferentes métodos de selección de muestras, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y de conglomerados. También define términos clave como estadístico, parámetro, error estándar y error de muestreo.
Este documento describe diferentes métodos y técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia o juicio. También proporciona fórmulas clave para determinar el tamaño de la muestra en función del método de muestreo, si la población es finita o infinita, y el nivel de confianza deseado.
El muestreo probabilístico garantiza que todos los individuos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados a través de la aleatorización. El muestreo aleatorio simple es la forma más fácil, en la que se selecciona al azar el número deseado de sujetos de una lista que incluye a todos los miembros de la población.
Tamaño de muestra para datos cualitativos y cuantitativosAna Lucía Caballero
Este documento trata sobre el tamaño de la muestra para datos cuantitativos y cualitativos. Explica conceptos como variable, población, muestra, métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para proporciones y para medias. También presenta casos prácticos de cálculo del tamaño de muestra.
- La población es condición indispensable para seleccionar la muestra representativa. La muestra es una parte de la población sobre la cual se generalizarán los resultados a toda la población. Los procedimientos probabilísticos y no probabilísticos son métodos para seleccionar la muestra.
El documento explica los conceptos básicos de muestreo estadístico, incluyendo las definiciones de población, muestra y marco muestral. Explica que una muestra debe ser representativa de la población y debe seleccionarse aleatoriamente. También describe los tipos principales de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es una herramienta que permite estudiar una parte representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe dos tipos principales de muestreo: muestreo probabilístico, que selecciona la muestra al azar, y muestreo no probabilístico, que no garantiza que la muestra sea representativa. Finalmente, discute varios métodos específicos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y
Este documento describe los conceptos fundamentales de muestra estadística. Explica que una muestra es un subconjunto de datos representativo de una población más grande. Detalla los pasos para obtener una muestra representativa, incluyendo seleccionar elementos de forma aleatoria y asegurar que la muestra sea lo suficientemente grande. También explica cómo las muestras permiten inferir propiedades sobre la población total de forma más eficiente que estudiar todos los datos.
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.
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
La Muestra es una parte o el subconjunto de la población dentro de la cual deben poseer características reproducen de la manera más exacta posible. Puede ser probabilístico y no probabilístico.
Investigación de Mercados II
Tema: Muestra o Análisis Muestral
Alumna: Autalio Laime Jhoselyn
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
La muestra o análisis muestral es una parte representativa de la población; El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea para extraer una pequeña parte de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral o muestra.
Este documento explica los conceptos de muestra y tamaño de muestra. Define una muestra como un subconjunto representativo de una población total que se selecciona mediante métodos de muestreo. Explica que el tamaño de la muestra depende del tamaño de la población, el margen de error deseado y el nivel de confianza. A mayor tamaño de población, el tamaño de muestra necesario representa un porcentaje menor de dicha población.
El documento introduce conceptos básicos de muestreo estadístico como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. Explica que una muestra debe ser representativa de la población para poder extrapolar los resultados a esta. Describe los tipos de muestreo probabilístico, incluyendo el muestreo aleatorio simple y cómo determinar el tamaño apropiado de la muestra.
Este documento explica los conceptos básicos de muestreo. Define muestreo como el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla y caracterizar a la población total. Explica las ventajas e inconvenientes del muestreo y las técnicas de muestreo probabilísticas y no probabilísticas. Finalmente, concluye que el muestreo permite obtener información confiable sobre una población a partir de una muestra representativa con un margen de error estadístico.
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.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población más grande. Explica el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado, el muestreo por etapas múltiples, el muestreo por conglomerados, y el muestreo no probabilístico, incluyendo el muestreo por cuotas y el muestreo de bola de nieve. El objetivo del muestreo es obtener una muestra que aproxime las propiedades de la población total con un
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 trata sobre conceptos básicos de estadística como población, muestra, variables y métodos de muestreo. Explica que la estadística se ocupa de recolectar, analizar y sacar conclusiones a partir de datos. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como una parte de la población. Las muestras deben ser representativas, aleatorias e independientes de la población para poder generalizar los resultados. También habla sobre variables cualitativas y cuantitativas, y diferentes tipos de muestreo como
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 presenta un proyecto de estadística sobre muestreo realizado por Gladys Pilar Cando Satán para su curso de cuarto semestre en la Universidad Nacional de Chimborazo. El proyecto describe los objetivos de aprender sobre el diseño de muestras representativas y el cálculo del tamaño de muestra, e introduce los conceptos clave de población, marco muestral, muestra y diferentes métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos.
Este documento describe diferentes tipos de muestras y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población y que debe seleccionarse usando una técnica de muestreo adecuada como el muestreo aleatorio para que sea representativa. También describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. Finalmente, explica cómo calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar una proporción o media con un nivel de confianza y precisión dados
Este documento presenta una introducción a la demografía como ciencia que estudia las poblaciones humanas. Describe el objeto de estudio de la demografía, incluyendo factores como el nacimiento, la mortalidad, la migración y otras características de las poblaciones. También explica los métodos de estudio demográfico como censos, estadísticas vitales y encuestas. Finalmente, resume las relaciones entre la demografía y otras ciencias sociales como la geografía, ecología humana y antropología.
El documento describe el flujo circular de la economía, mostrando cómo las familias ofrecen factores de producción a las empresas a cambio de dinero, y luego las empresas transforman los factores en bienes y servicios que venden a las familias. Este flujo circular de bienes, servicios y dinero entre familias y empresas mantiene la economía en movimiento. El documento también explica cómo el sector público participa en el flujo circular al actuar como empresa, familia y recaudador de impuestos.
Conocimiento del producto e involucramiento del consumidor con el productoCHAMBIVILLCAMARINA
En las últimas décadas, las importaciones de alimentos en Bolivia han aumentado significativamente, casi duplicándose entre 2010 y 2014. Esto se debe principalmente a la devaluación de las monedas en países vecinos como Argentina y Brasil, lo que ha hecho que los productos extranjeros sean más baratos que los productos bolivianos. El sector privado boliviano advierte que este aumento en las importaciones perjudica a los productores locales y reduce la inversión en la agricultura nacional. Además, algunos argumentan que esto pone en peligro la "
Investigación de Mercados II
Tema: Estudio comparativo de impuestos en latinoamerica
Alumno: CHAMBI VILLCA MARINA
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: “TODO ES EDITABLE” R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Thomas Malthus
Alumno: CHAMBI VILLCA MARINA
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: “TODO ES EDITABLE” R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación cuantitativa
Alumno: CHAMBI VILLCA MARINA
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación cuantitativa
Alumno: CHAMBI VILLCA MARINA
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE R.Zapata
Este documento describe los pasos y características de la investigación cualitativa. Explica que la investigación cualitativa utiliza métodos como entrevistas y grupos focales para recopilar datos no numéricos. Los pasos incluyen seleccionar un tema, presentar el contexto del problema, mostrar la importancia del estudio, definir conceptos, establecer metas, elegir un marco teórico y planificar un cronograma. Algunas características son que es inductiva, tiene una perspectiva holística y busca generar teorías. El
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
1. CHAMBI VILLCA MARINA
Mgr. José RamiroZapata
Materia:Investigaciónde MercadoII
LIBEREMOS BOLIVIA
Muestra o análisis muestral
Pensamiento: A partir de Descartes solo se acepta el análisis de aquello que uno puede pensar
partiendo de sí mismo.
1. INTRODUCCION:
Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la muestra lo mas
representativaposible de lapoblaciónde la procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la
selecciónde lamuestradifícilmenteseráunarepresentaciónexactade la población. Esto significa
que su tendenciacentral variabilidadaproximaranlasde la población,perohabráciertadiferencia,
que interesasealamejor posible. Un concepto clave de muestreo es el de REPRESENTATIVIDAD.
Los procesosde muestreotienenporobjetogenerarmuestraslosmásrepresentativas posible de
laspoblacionesdadoslos objetivosde lainvestigaciónylascircunstanciasque afectanal muestreo
2. DESARROLLO:
Selección de una muestra
La muestra en sentido genérico, es una parte del universo, que reúne todas las condiciones o
características de la población, de manera que sea lo más pequeña posible, pero sin perder
exactitud.1
NIVERSO Y MUESTRA
Definiciones y cualidades de una buena muestra
Una muestra es unsubconjuntode lapoblación,que se obtiene para averiguar las propiedades o
características de esta última, por lo que interesa que sea un reflejo de la población, que
sea representativa de ella, concepto al que volveremos más adelante.
2. CHAMBI VILLCA MARINA
Mgr. José RamiroZapata
Materia:Investigaciónde MercadoII
LIBEREMOS BOLIVIA
Puestoque el finque perseguimosal haceruna investigación basadaenel estudiode unamuestra,
esinferirlosresultadosalapoblaciónque nosinteresa,esrecomendable distinguirentre dostipos
de población: la población objetivo y la población muestreada. La población objetivo es aquella
sobre la cual el investigador desea establecer una conclusión, por ejemplo, si deseamos
determinar la deserción escolar de los estudiante del Colegio Palma Real en el Sector Los
Girasoles,lapoblaciónobjetivoestárepresentadaportodoslosestudiantesque estudianendicho
Centro Educativo.
La poblaciónmuestreada esaquellaapartir de la cual se extrajo la muestra y sobre la que puede
establecerselaconclusión.Parael ejemploanterior,supóngase que se decidió extraer la muestra
de estudiantes del Centro Educativo Palma Real (De Palma real y los Girasoles); en este caso la
población muestreada está constituida por todos los estudiantes del centro. Los métodos de
la inferencia estadística permiten al investigador sacar conclusiones sobre la población
muestreada,nosobre lapoblación objetivo, por lo que es conveniente que ambas coincidan, sin
embargo en ocasiones esto no es factible y la población muestreada es más restringida que el
objetivo, en cuyo caso es necesario que el investigador esté consciente de lo expuesto
anteriormente.
Según Roberto Hernández Sampieri 2006, 4ta Edición reza que la muestra es, en esencia, un
subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese
conjuntodefinidoensuscaracterísticasal que llamamospoblación.Estose representaen la figura
8.3. Con frecuencia leemos y escuchamos hablar de muestra representativa, muestra al azar,
muestraaleatoria,comosi con lossimplestérminosse pudiera dar más seriedad a los resultados.
En realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por 10 que obtenemos 0
seleccionamosunamuestray,desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel
del conjunto de la población. Todas las muestras bajo el enfoque cuantitativo deben ser
representativas;por10 tanto, el usode este términoresultapordemásinútil.Lostérminos al azar
y aleatorio denotan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con
la selección de elementos; pero no logran esclarecer tampoco el tipo de muestra y el
procedimientode muestreo.Hablemosentoncesde estos conceptos en los siguientes apartados.
Características de una buena muestra
Una muestra debe ser adecuada en cantidad y en calidad. En relación con el primer aspecto,
existen procedimientos estadísticos para saber cuál es el número mínimo de elementos que
debemos incluir en el estudio para obtener resultados válidos. La calidad involucra el concepto
3. CHAMBI VILLCA MARINA
Mgr. José RamiroZapata
Materia:Investigaciónde MercadoII
LIBEREMOS BOLIVIA
de representatividad de la muestra. Se dice que una muestra es representativa de la población
cuandoes un reflejode ella, es decir cuando reúne las características principales de la población
en relación con la variable en estudio.
Si deseamos determinar cuál es el nivel de deserción en el centro educativo Palma Real en el
sector Los Girasoles y estudiamos una muestra de niños desertados obtenido de la zona este de
este sector (donde se encuentra la mayoría), esa no sería una muestra representativa para dicha
investigación y la prevalencia de desertados que obtendríamos subestimaría la cifra real para el
centro. Si nuestro objetivo es determinar la cantidad desertado por años en dicho centro, para
lograr una muestra representativa deberíamos incluir estudiantes desertados de los sectores
aledaños: Villa Nicio, Las Palmeras, Fundación, Los Girasoles I, II, III y el Barrio Los Militares. La
representatividadde lamuestraespuesunaspectode gran importanciaen la investigación y para
lograrla es necesario seleccionar el tipo y clase de muestreo que garantice esta condición y
trabajar con un tamaño de muestra adecuado.
Elementos del Muestreo
Conforman el muestreo: el universo, la base, las unidades y las relaciones entre el universo y la
muestra.
a) Universo, población o colectivo: está constituida por la totalidad de elementos a estudiar,
utilizando una fracción denominada muestra.
b) Base de la muestra: conformado por el substrato material que da soporte al universo o
población (censo, registro, plano, mapa, catálogo, listado, etc.).
c) Unidad de la muestra: constituida por cada uno de los elementos que integran la muestra.
Simple (individuos), colectiva (grupos, familias, pueblos, entre otros).
d) Relaciones entre el universo y la muestra: Pueden ser cuantitativas y cualitativas. Las
cuantitativas son: la Fracción de muestreo F.m. que se obtiene dividiendo la muestra por el
universo y multiplicando por 100 y el coeficiente de elevación C.e. que se refiere a las veces
que la muestraestácontenidaen el Universo. Las relaciones cualitativas se concretan a exigir
que tanto el universo como las muestras reúnan las mismas características.
Representatividad de la muestra
La muestra debe reproducir las características del universo, por lo tanto surgen dos preguntas,
sobre la cantidad de elementos que debe incluir la muestra y hasta qué punto pueden
generalizarsealapoblación.Ambaspreguntasconvergenenunproblemade exactitudoprecisión
cuya finalidadesnoincurrirenerroresa lahora de obtenerlosresultados,noobstante loserrores
son inevitables, lo importante entonces es minimizarlos.2
Existen dos tipos de errores:
a) Los sistemáticoso distorsiones, que son causados por factores externos a la muestra y que
se pueden producir en cualquier momento de la investigación, y
b) el error de muestreo, de azar o de estimación, inevitable, ya que siempre habrá diferencia
entre losvalores mediosde lamuestray los valores medios del universo, la magnitud de este
error depende del tamaño de la muestra (a mayor tamaño de muestra menor error) y de la
dispersiónodesviación(amayordispersión mayor error). Se concluye entonces que para que
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una muestra sea representativa debe estar dentro de ciertos límites y proporciones
establecidas por la estadística.
Tipos y procedimientos de Selección
Se conoce como muestreo el proceso de obtención de la muestra. Puede ser probabilístico y no
probabilístico. Hablamos de un muestreo probabilístico cuando los integrantes de la muestra se
escogen al azar y por lo tanto, puede calcularse con antelación la probabilidad de obtener cada
una de las muestras que pueden formarse de esa población o la probabilidad que tiene cada
elemento de la población de ser incluido en la muestra.
La selección de los elementos puede hacerse por el método de la lotería, la tabla de números
aleatorios o con paquetes automatizados que forman números al azar. El método de la lotería
consiste en asignarle un número a cada integrante de la población y luego seleccionar tantos
números como sea necesario para completar la muestra. Esto puede hacerse con un biombo
(comoenlas loterías),o con papeles numerados introducidos en una bolsa de la cual se extraen.
La tabla de números aleatorios consta de una gran cantidad de números distribuidos en filas y
columnas de la cual podemos extraer tantos como necesitemos para formar la muestra. Si
tenemos una población compuesta por 800 estudiantes y queremos seleccionar aleatoriamente
30, los pasos serían:
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Tabla de números aleatorios
1. Obtenerunlistadode las personaso elementosque formanlapoblación,luegoenumerarla.
2. Determinarel ordenque vaa seguirparaseleccionarlosnúmerosenlatabla. Puede hacerlo
ensentidovertical,horizontal,diagonal,etc.Loimportante esseguirsiempre este orden hasta
completar la muestra. Suponga que decidió hacerlo en sentido vertical.
3. Determine la fila y columna por la cual iniciará la selección. Por ejemplo suponga que se
decidióiniciarporlafila10, columna03. 4. Inicie laselecciónporesafilaycolumnateniendoel
cuidado de constituir números de 3 dígitos (recuerde que la población es de 800 personas y
todasellasdebentenerlaoportunidad de ser escogidas). De esta manera el primer número a
ser incluido en la muestra es el 519. 5. Continúe la selección (en sentido vertical como se
decidió).
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El segundo número es el 677, el tercer el 356, y así sucesivamente hasta tener los 30 números
(cada uno de ellos representa una persona). 6. Los números que sobrepasen al 800, no son
tomados en cuenta pues no corresponden a ningún miembro de la población.
Es recomendable trabajar con muestras probabilísticas puesto que permiten que los resultados
obtenidos en ellas puedan ser extrapolados a la población con un margen de confianza
determinado. En relación con las muestras no probabilísticas, llamadas también muestras por
conveniencia,loselementossonescogidosconbase enlaopinióndel investigador y se desconoce
la probabilidadque tiene cadaelementode serelegidoparala muestra. En este tipo de muestreo
existen el intencional (o deliberado) y los accidentales (o por comodidad). En el primero el
investigadorescoge aquelloselementosque consideratípicosde lapoblación.En los segundos, se
tomanlos casosque esténdisponibles en el momento. Otro tipo es el muestreo por cuotas en el
cual el investigadorestablece unacuotaocantidadde elementossegún algunas características de
la población, ejemplo, sexo, estado civil y edad, luego escoge los sujetos que encuentra hasta
cubrir lacuota establecida.Este últimose usafrecuentemente enlas encuestas de opiniónpública.
En ocasionesse trabaja combinando una elección al azar con una no probabilística: es el caso del
muestreo semiprobabilístico superior en el cual se conoce la probabilidad de escoger un
segmento de la población más no la de un elemento dentro de él (Ejemplo: se seleccionan
aleatoriamente las manzanas de una urbanización, dejando a la decisión del entrevistador la
elección de las viviendas dentro de las manzanas seleccionadas). En el
muestreosemiprobabilístico inferior se hace lo contrario (Ejemplo: se seleccionan las manzanas
que nos parezcan más típicas de la urbanización y en ellas se escogen al azar las viviendas a
estudiar) .
CLASES DE MUESTREO
Existenvariasclasesde muestreoyladecisiónsobre cuál utilizardepende de las características de
la población y de la posibilidad de manejar los aspectos técnicos del diseño de la muestra. A
continuación se presenta la descripción del diseño, las indicaciones, ventajas y desventajas de
cada clase de muestreo.
Muestreo aleatorio simple (MAS):
A) Descripción: Consiste en seleccionar "n" elementos de los "N" que conforman la población
de forma que todos ellos tengan igual posibilidad de ser escogidos para integrar la
muestra.(convencionalmente se emplea la letra "n" minúscula para indicar el tamaño de la
muestra y "N" mayúscula para designar el de la población).
El diseño comprende:
Disponer de una lista numerada de los "N" integrantes de la población.
Seleccionarenforma aleatoria (por el método de la lotería, la tablas de números aleatorios o
por computadora) cada uno de los integrantes de la muestra.
B) Usos:estaclase de muestreoestáindicadocuando la población es bastante homogénea en
lo que respecta a la variable en estudio (la varianza tiende a cero) y es posible obtener el
listado de los elementos de la población. Ejemplo: si deseamos conocer la opinión de los
alumnos de esta sección de Investigación en Salud acerca de la dinámica empleada en las
clases,esbastante factible que estaopiniónseaparecidaentre la mayoría de los alumnos, por
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loque se puede considerarunapoblaciónhomogénea.Porotraparte,el listadode losalumnos
existe, por lo que esta clase de muestreo es aplicable.
C) Ventajas: la sencillez del diseño y de los cálculos estadísticos.
D) Limitaciones: no se puede practicar cuando es imposible obtener la lista con todos los
integrantes de la población.
Tipos fundamentales de un muestreo
Muestreo no probabilístico: En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la
personao personasque seleccionanlamuestraosimplementese realizaatendiendoa razones
de comodidad.
Ejemplo: si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no
tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.
Muestreo probabilístico: En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población
pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la
muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en
nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.
Muestreo en la Auditoría
Generalidades: Las normas de auditoria relativas a la ejecución del trabajo establecen la
obligación del auditor de obtener, mediante sus procedimientos de
auditoria, evidencias comprobatorias suficientes y componentes para suministrar una base
objetiva para su opinión.
El auditor no está obligado a examinar todas y cada una de las transacciones de la empresa o de
laspartidasque forman lossaldosfinales,yaque mediante laaplicaciónde susprocedimientos de
auditoria a una muestra representativa de estas transacciones o partidas puede obtener la
evidencia que requiere.
El Muestreo en la Auditoría: Es el proceso de selección de una muestra entre un grupo más
grande de partidas (llamado población, campo, o universo), y que utiliza las características de la
muestra para llegar a deducciones acerca de las características del campo completo de partidas.
Consiste enlaaplicaciónde unprocedimientode cumplimientosustantivoamenosde la totalidad
enlas partidasque formanel saldode una cuentao clase de transacción (muestra), que permitan
al auditor obtener y evaluar evidencias de alguna característica del saldo o la transacción y que
permite llegar a una conclusión en relación con las características.
3. CONCLUSION:
En conclusión,el muestreo en la auditoría es la técnica o el proceso de selección de una muestra
entre un grupo más grande de partidas (llamado población, campo o universo), y que utiliza las
características de la muestra para llegar a deducciones acerca de las características del campo
completo de partidas.
4. REFERENCIAS: