SlideShare una empresa de Scribd logo
MUESTREO CUALITATIVO
En este trabajo les vamos a mostrar otra manera de realizar muestreos
por medio de cualidades como lo dice es un muestreo cualitativo este
básicamente es indagar y muestrear cierta población pero solo anotando
las cualidades y no las cantidades. Este método es muy sencillo ya que
primero se debe de tener la hoja de los registros mencionando que
cualidades se van a muestrear. En la investigación más adelante se
mostrara una tabla donde están anotadas las cualidades, si cierta
población o unidad de muestreo cuenta con la característica en este
caso se le pone el número 1 y si no cuenta con la cualidad solo se anota
el número 0. Se realiza con la finalidad de tener investigaciones
científicas o sociales con el fin de obtener resultados válidos.
DATOS GENERALES DEL MUESTREO DATOS DE TERRENO
Nombre del muestreador: Coordenadas geográficas: 99°05´25.96” O
20°13´39.6” N
Fecha de muestreo: 11/07/2013 No. De lote: no especificado
Tipo de muestreo: Probabilístico DATOS DEL CULTIVO
Método de muestreo: Cualitativo Nombre del cultivo: maíz blanco
Tamaño de la población (N): 85344 Nombre científico: Zea maiz
Marco muestral: 6144 Variedad: Híbrido
Tamaño de la muestra (n): 75 Fecha de siembra: Abril 2013
Unidad de muestreo: 1 planta Días después de la siembra: 3 meses
Unidad de análisis: 1 planta Densidad de siembra: 10.63/m2
PLAGAS ENFERMEDADES DEFICIENCIAS
No.demuestra
No.aleatoriodelamuestra
Diabrótica
Picudodelmaíz
Arañaroja
Gusanocogollero
Gusanosoldado
Frailecillo
Roya
Carbonodeespiga
Fusarium
Verticillium
Phytopthora
Fosforo
Potasio
Magnesio
Nitrógeno
Zinc
Hierro
Manganeso
1
7
1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0
2 32 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
3 57 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1
4 82 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
5 107 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0
6 157 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 182 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
8 207 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0
9 232 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
10 257 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0
11 282 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1
12 307 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
13 332 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1
14 357 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1
15 382 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
16 407 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0
17 432 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0
18 457 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1
19 482 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
20 507 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
21 532 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1
22 557 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1
23 582 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
24 607 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0
25 632 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0
26 657 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
27 682 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
28 707 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
29 732 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1
30 757 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1
31 782 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0
32 807 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1
33 832 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
34 877 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1
35 802 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
36 907 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
37 932 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
38 957 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1
39 982 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0
40 100
7
0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1
41 103
2
0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1
42 105
7
1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
43 108
2
1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1
44 110
7
1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
45 113
2
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1
46 115
7
1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
47 118
2
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1
48 120
7
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
49 123
2
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1
50 125
7
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0
51 128
2
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1
52 130
7
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1
53 133 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2
54 135
7
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
55 138
2
1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1
56 140
7
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1
57 143
2
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0
58 145
7
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1
59 148
2
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
60 150
7
0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1
61 153
2
1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
62 155
7
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
63 158
2
1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
64 160
7
1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1
65 163
2
1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0
66 165
7
0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1
67 168
2
0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1
68 170
7
1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
69 173
2
1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1
70 175
7
1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
71 178
2
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1
72 180
7
1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
73 183
2
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1
74 185 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
7
75 188
2
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1
proporción 47 48 35 33 26 23 30 49 2 2 2 49 46 48 48 47 42 49
Proporción poblacional de todas las variables:
 La proporción de plantas de maíz afectas por Diabrótica es de 47%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Picudo del maíz es de 48%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por la Araña roja es de 35%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Gusano cogollero es de 33%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Gusano soldado es de 26%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Frailecillo es de 23%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Roya es de 30%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Carbón de espiga es de 49%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Fusarium es de 2%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Vertillium es de 2%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Phytophthora es de 2%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Fosforo es de 49%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Potasio es de 46%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Magnesio es de 48%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Nitrógeno es de 48%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Zinc es de 47%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Hierro es de 42%.
 La proporción de plantas de maíz afectas por Manganeso es de 49%.
Variable a estudiar Zinc:
Límites para el error de estimación. Confiabilidad del 95%
Formulas:
Li= P – (Z1-&/2)( ) Ls= P + (Z1-&/2)( ) Var (P) = q=1-P q=1-0.47 q=0.53
Datos:
N=85344 n=75 P=0.47 q=0.53 Z=1.96
Var (P) = Var (P) = 0.0033
Ls= 0.47+ (1.96)( ) Ls= 0.582
Li= 0.47- (1.96)( ) Li= 0.357
 El verdadero valor de la proporción de plantas afectadas por Zinc se encuentra entre el 58.2% y el 35.7% con una
confiabilidad del 95%.
Tamaño de la muestra para estimar la proporción, 10% error máximo y 95% de confiabilidad:
n≥ n≥ n≥ 96
 El tamaño óptimo de la muestra es de 96 plantas con una confiabilidad del 95%.
CONCLUSIÓN
Esta investigación de campo y este método de muestreo es muy fácil de aplicarlo
pero sin embargo este método solo se puede realizar para muestrear cualidades
de cierta población mediante esto podemos realizar cálculos para determinar las
cualidades de la población expresándolo en porcentajes.

Más contenido relacionado

Similar a Muestreo cualitativo Upfim 3ATI

Maiz
MaizMaiz
Maiz
MaizMaiz
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, Mayenith
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, MayenithMuestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, Mayenith
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, Mayenith
Gilberts Hernandez
 
PRESENTACIONES ELECTRONICAS
PRESENTACIONES ELECTRONICASPRESENTACIONES ELECTRONICAS
PRESENTACIONES ELECTRONICAS
Maritza Cortes Osorio
 
El atacante-informatico-cp1-3
El atacante-informatico-cp1-3El atacante-informatico-cp1-3
El atacante-informatico-cp1-3
Angel Guevara Orozco
 
Trabajo De Estadistica
Trabajo De EstadisticaTrabajo De Estadistica
Trabajo De Estadistica
guest64cf5f5
 
Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2
Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2
Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2
Yorich Algecira Azuaje
 
El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4
Angel Guevara Orozco
 
El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4
Juan Carlos Escobar Jativa
 
El atacante informatico capitulo 1
El atacante informatico   capitulo 1El atacante informatico   capitulo 1
El atacante informatico capitulo 1
biuri
 
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, Mayra
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, MayraMuestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, Mayra
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, Mayra
Gilberts Hernandez
 
Muestreo maíz 1 hoja
Muestreo maíz 1 hojaMuestreo maíz 1 hoja
Muestreo maíz 1 hoja
Anerol Mtz
 
Portafolio primer corte
Portafolio primer cortePortafolio primer corte
Portafolio primer corte
Lore Gutǐerrez
 
Contaminación en montcada can sant joan
Contaminación en montcada can sant joanContaminación en montcada can sant joan
Contaminación en montcada can sant joan
avvcansantjoan
 
Portafolio primer corte
Portafolio primer cortePortafolio primer corte
Portafolio primer corte
Lore Gutǐerrez
 
Portafolio primer corte
Portafolio primer cortePortafolio primer corte
Portafolio primer corte
Lore Gutǐerrez
 
Teoría de juegos Taller
Teoría de juegos TallerTeoría de juegos Taller
Teoría de juegos Taller
Al Cougar
 
Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...
Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...
Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...
StatsCommunications
 
Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017
Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017
Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017
Karina Verónica Santisteban Fernandez
 
Presentación RACHEL RODRIGUEZ.pdf
Presentación RACHEL RODRIGUEZ.pdfPresentación RACHEL RODRIGUEZ.pdf
Presentación RACHEL RODRIGUEZ.pdf
RachelRodriguez57
 

Similar a Muestreo cualitativo Upfim 3ATI (20)

Maiz
MaizMaiz
Maiz
 
Maiz
MaizMaiz
Maiz
 
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, Mayenith
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, MayenithMuestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, Mayenith
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Cristina, Mayenith
 
PRESENTACIONES ELECTRONICAS
PRESENTACIONES ELECTRONICASPRESENTACIONES ELECTRONICAS
PRESENTACIONES ELECTRONICAS
 
El atacante-informatico-cp1-3
El atacante-informatico-cp1-3El atacante-informatico-cp1-3
El atacante-informatico-cp1-3
 
Trabajo De Estadistica
Trabajo De EstadisticaTrabajo De Estadistica
Trabajo De Estadistica
 
Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2
Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2
Iensflla horario de clases 2do semestre 2014 ver 3 2
 
El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4
 
El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4El atacante-informatico-cp4
El atacante-informatico-cp4
 
El atacante informatico capitulo 1
El atacante informatico   capitulo 1El atacante informatico   capitulo 1
El atacante informatico capitulo 1
 
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, Mayra
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, MayraMuestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, Mayra
Muestreo Cualitativo Practica Numero "3" Gilberto, Mayra
 
Muestreo maíz 1 hoja
Muestreo maíz 1 hojaMuestreo maíz 1 hoja
Muestreo maíz 1 hoja
 
Portafolio primer corte
Portafolio primer cortePortafolio primer corte
Portafolio primer corte
 
Contaminación en montcada can sant joan
Contaminación en montcada can sant joanContaminación en montcada can sant joan
Contaminación en montcada can sant joan
 
Portafolio primer corte
Portafolio primer cortePortafolio primer corte
Portafolio primer corte
 
Portafolio primer corte
Portafolio primer cortePortafolio primer corte
Portafolio primer corte
 
Teoría de juegos Taller
Teoría de juegos TallerTeoría de juegos Taller
Teoría de juegos Taller
 
Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...
Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...
Policy Uses of Well-being and Sustainable Development Indicators in Latin Ame...
 
Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017
Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017
Relación de ie ugel chiclayo que no inician clases el 03 abril 3017
 
Presentación RACHEL RODRIGUEZ.pdf
Presentación RACHEL RODRIGUEZ.pdfPresentación RACHEL RODRIGUEZ.pdf
Presentación RACHEL RODRIGUEZ.pdf
 

Muestreo cualitativo Upfim 3ATI

  • 1. MUESTREO CUALITATIVO En este trabajo les vamos a mostrar otra manera de realizar muestreos por medio de cualidades como lo dice es un muestreo cualitativo este básicamente es indagar y muestrear cierta población pero solo anotando las cualidades y no las cantidades. Este método es muy sencillo ya que primero se debe de tener la hoja de los registros mencionando que cualidades se van a muestrear. En la investigación más adelante se mostrara una tabla donde están anotadas las cualidades, si cierta población o unidad de muestreo cuenta con la característica en este caso se le pone el número 1 y si no cuenta con la cualidad solo se anota el número 0. Se realiza con la finalidad de tener investigaciones científicas o sociales con el fin de obtener resultados válidos.
  • 2. DATOS GENERALES DEL MUESTREO DATOS DE TERRENO Nombre del muestreador: Coordenadas geográficas: 99°05´25.96” O 20°13´39.6” N Fecha de muestreo: 11/07/2013 No. De lote: no especificado Tipo de muestreo: Probabilístico DATOS DEL CULTIVO Método de muestreo: Cualitativo Nombre del cultivo: maíz blanco Tamaño de la población (N): 85344 Nombre científico: Zea maiz Marco muestral: 6144 Variedad: Híbrido Tamaño de la muestra (n): 75 Fecha de siembra: Abril 2013 Unidad de muestreo: 1 planta Días después de la siembra: 3 meses Unidad de análisis: 1 planta Densidad de siembra: 10.63/m2 PLAGAS ENFERMEDADES DEFICIENCIAS
  • 3. No.demuestra No.aleatoriodelamuestra Diabrótica Picudodelmaíz Arañaroja Gusanocogollero Gusanosoldado Frailecillo Roya Carbonodeespiga Fusarium Verticillium Phytopthora Fosforo Potasio Magnesio Nitrógeno Zinc Hierro Manganeso 1 7 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 2 32 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 3 57 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 4 82 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 5 107 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 6 157 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 182 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 8 207 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 9 232 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 10 257 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0
  • 4. 11 282 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 12 307 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 13 332 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 14 357 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 15 382 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 16 407 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 17 432 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 18 457 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 19 482 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 20 507 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 21 532 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 22 557 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 23 582 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 24 607 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 25 632 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 26 657 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 27 682 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  • 5. 28 707 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 29 732 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 30 757 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 31 782 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 32 807 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 33 832 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 34 877 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 35 802 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 36 907 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 37 932 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 38 957 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 39 982 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 40 100 7 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 41 103 2 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 42 105 7 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
  • 6. 43 108 2 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 44 110 7 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 45 113 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 46 115 7 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 47 118 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 48 120 7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 49 123 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 50 125 7 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 51 128 2 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 52 130 7 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 53 133 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  • 7. 2 54 135 7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 55 138 2 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 56 140 7 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 57 143 2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 58 145 7 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 59 148 2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 60 150 7 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 61 153 2 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 62 155 7 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 63 158 2 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
  • 8. 64 160 7 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 65 163 2 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 66 165 7 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 67 168 2 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 68 170 7 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 69 173 2 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 70 175 7 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 71 178 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 72 180 7 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 73 183 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 74 185 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
  • 9. 7 75 188 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 proporción 47 48 35 33 26 23 30 49 2 2 2 49 46 48 48 47 42 49 Proporción poblacional de todas las variables:  La proporción de plantas de maíz afectas por Diabrótica es de 47%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Picudo del maíz es de 48%.  La proporción de plantas de maíz afectas por la Araña roja es de 35%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Gusano cogollero es de 33%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Gusano soldado es de 26%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Frailecillo es de 23%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Roya es de 30%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Carbón de espiga es de 49%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Fusarium es de 2%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Vertillium es de 2%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Phytophthora es de 2%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Fosforo es de 49%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Potasio es de 46%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Magnesio es de 48%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Nitrógeno es de 48%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Zinc es de 47%.  La proporción de plantas de maíz afectas por Hierro es de 42%.
  • 10.  La proporción de plantas de maíz afectas por Manganeso es de 49%. Variable a estudiar Zinc: Límites para el error de estimación. Confiabilidad del 95% Formulas: Li= P – (Z1-&/2)( ) Ls= P + (Z1-&/2)( ) Var (P) = q=1-P q=1-0.47 q=0.53 Datos: N=85344 n=75 P=0.47 q=0.53 Z=1.96 Var (P) = Var (P) = 0.0033 Ls= 0.47+ (1.96)( ) Ls= 0.582 Li= 0.47- (1.96)( ) Li= 0.357
  • 11.  El verdadero valor de la proporción de plantas afectadas por Zinc se encuentra entre el 58.2% y el 35.7% con una confiabilidad del 95%. Tamaño de la muestra para estimar la proporción, 10% error máximo y 95% de confiabilidad: n≥ n≥ n≥ 96  El tamaño óptimo de la muestra es de 96 plantas con una confiabilidad del 95%. CONCLUSIÓN Esta investigación de campo y este método de muestreo es muy fácil de aplicarlo pero sin embargo este método solo se puede realizar para muestrear cualidades de cierta población mediante esto podemos realizar cálculos para determinar las cualidades de la población expresándolo en porcentajes.