Población y muestra seminario de tesis

Integrantes:
Oropeza Chonta, Juana
Sánchez Romero, Melissa
Vargas Arévalo, Luis
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La población de una investigación está
compuesta por todos los
elementos, personas, objetos que
participan del fenómeno que fue
definido y delimitado en el análisis del
problema de investigación.
También se le conoce como universo.

• Que todos los miembros de la población tengan las
Homogeneidad mismas características según las variables que se
vayan a considerar en el estudio o investigación.

Se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la
población de interés. Determinar si el estudio es del
Tiempo momento presente o si se va a estudiar a una
población de cinco años atrás o si se van a entrevistar
personas de diferentes generaciones.

Se refiere al lugar donde se ubica la población de
interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y
Espacio por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un
área o comunidad en específico.

Se refiere al tamaño de la población. El tamaño de
la población es sumamente importante porque ello
Cantidad determina o afecta al tamaño de la muestra que se
vaya a seleccionar, además que la falta de
recursos y tiempo también nos limita la extensión
de la población que se vaya a investigar.

Población de Interés (“Target population”)

Conjunto total de casos acerca de los cuales el
investigador le gustaría hacer sus generalizaciones

Población Accesible

Conjunto total de casos que están disponibles al
investigador para llevar a cabo su estudio.

La muestra es una representación
significativa de las características de una
población, que bajo, la asunción de un error
(generalmente no superior al 5%)
estudiamos las características de un
conjunto poblacional mucho menor que la
población global.

Que sea representativa
“Que comprendan o reflejo fiel del
Que su amplitud sea universo, de tal modo
parte del universo y estadísticamente que reproduzca sus
no la totalidad de proporcionada a la características básicas
éste. magnitud del universo en orden a la
investigación.

Definir la población causas que se van a
Estudiar, lo que hay que excluir y fijar límites.

Identificar el marco muestral, listas de los elementos
de la población a tomar la muestra.

Elección del procedimiento para tomar la
muestra.

Determinar el tamaño del muestreo.

Seleccionar y elegir los elementos por
estudiar.

Elemento

Unidad sobre la Conceptos
que se necesita
información

Unidad de muestreo
• Elementos disponibles
para su selección en necesarios
alguna etapa del
proceso de muestreo.

Marco muestral
•Lista de todas las
unidades de muestreo
disponibles para su
para el
selección en alguna muestreo
etapa del proceso de
muestreo.

El tamaño de la muestra, un tema que siempre preocupa, no tiene
fácil solución y va estrechamente unido a la representatividad. No
obstante, en igualdad de otras condiciones, los estadísticos
calculados con muestras grandes son más precisos que los
calculados con muestras pequeñas, pero una muestra
representativa de 50 elementos es preferible a otra no
representativa de 100
No existe un tamaño ideal de la muestra. A efectos descriptivos, se
considera una muestra grande cuando n > 30. Una muestra debe
ser lo suficientemente grande como para ser representativa, pero
el número de elementos necesarios para lograr la
representatividad varía de una investigación a otra. Cuanto más
homogénea es una población en la/s característica/s objeto de
estudio, más fácil resulta obtener muestras representativas sin
necesidad de que sean grandes.

 Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos
en los que todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una
muestra y, consiguientemente, todas las posibles
muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de
ser elegidas.

 Las muestras se seleccionan al azar, no se seleccionan por los
investigadores. Se conoce la probabilidad de ser elegido
 Cada elemento de la población tiene la misma
probabilidad de ser elegido.
 Se puede conocer el error muestral, el nivel de confianza y el
nivel de precisión de las estimaciones.
 Los resultados se pueden generalizar.
 Es el único método que puede evaluar la representatividad de la
muestra.
 Es más caro que el muestreo no probabilística.
 Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no
probabilística.

Concepto Tipos

Cuando se selecciona
al azar y cada Muestreo aleatorio
miembro tiene igual simple.
ALEATORIA oportunidad de ser
incluido.

Cuando se subdivide en
estratos o subgrupos • Afijación simple
ESTRATIFICADA según las variables o •Afijación proporcional
características que se •Afijación optima
pretenden investigar

Concepto

Este procedimiento exige, como el
anterior, numerar todos los elementos de la
SISTEMÁTICA población, pero en lugar de extraer “n” números
aleatorios sólo se extrae uno.

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral
es un grupo de elementos de la población que forman
POR una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las
CONGLOMERADOS unidades hospitalarias, los departamentos
universitarios, una caja de determinado producto, etc.,

consistente en que el investigador
selecciona la muestra que supone sea la
más representativa, utilizando un criterio
subjetivo y en función de la investigación
que se vaya a realizar.

 La selección de la muestra no es aleatoria, sino
que se basa, en parte, en el juicio del
entrevistador o de responsable de la
investigación.

 No se basa en ninguna teoría de la probabilidad y,
por lo tanto, no es posible calcular la precisión o
acotar el error cometido.

 No es posible calcular estos errores ni la
confianza de las estimaciones que, además, no
siempre se reducen aumentando el tamaño de la
muestra.
 En el muestreo no probabilístico los costes y la
dificultad del diseño son más reducidos (al no
ser necesario disponer de un marco). Este
muestreo puede dar buenos resultados, pero
también apareja el riesgo de proporcionar una
información errónea.

También denominado en ocasiones "accidental".
Muestreo Se asienta generalmente sobre la base de un buen
por conocimiento de los estratos de la población y/o
de los individuos más "representativos" o
cuotas "adecuados" para los fines de la investigación.

Muestreo Este tipo de muestreo se caracteriza por un
intencional o esfuerzo deliberado de obtener muestras
de "representativas" mediante la inclusión en la
conveniencia: muestra de grupos supuestamente típicos.

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a
otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una
Bola de muestra suficiente. Este tipo se emplea muy
frecuentemente cuando se hacen estudios con
nieve poblaciones "marginales", delincuentes, sectas,
determinados tipos de enfermos, etc.

Muestreo A criterio del investigador los elementos son elegidos
Discrecional sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

Contents Contents

Pueden combinarse técnicas aleatoreas con
no aleatoreas.
Si en una investigación se tienen varias
muestras (de
alumnos, docentes, expertos, padres de
familia) cada una de las muestras pueden se
conformadas con técnicas distintas y
combinarse entre sí.

La representatividad es la característica
más importante de una muestra. El
Title in Title in
here here muestreo adquiere todo su sentido en
cuanto que garantiza que las
características que se quieren observar
en la población quedan reflejadas
adecuadamente en la muestra.
Generalizar a la población a partir de la
muestra sólo está justificado si ésta
representa realmente a la población.
Title in
here

 Grado de precisión que
 Tipo de diseño se quiere lograr

 Tipo de muestreo  Heterogeneidad de los
atributos
 Tipo de fórmula usada
para determinar  Frecuencia con que el
representatividad. fenómeno ocurre

 Instrumento usado  Presupuesto
 Numero de variables

Cuando se extrae una muestra de una población es frecuente que los
resultados obtenidos de la muestra no sean exactamente los valores
reales de la población. El error de muestreo ocurre al estudiar una
muestra en lugar de la población total. La diferencia entre el valor del
parámetro de una población y el estadístico de una muestra recibe el
nombre de error muestral.
La única forma de poder conocer el error muestral real consiste en
realizar paralelamente la investigación con la muestra y, a la vez, con
toda la población. Esta realidad, a todas luces descartable en la
práctica, nos advierte acerca de la imposibilidad de conocer el error
muestral real. En primer lugar, la muestra perdería su razón de ser. Por
tanto, cuando nos referimos a error muestral no nos referimos al
concepto señalado en el párrafo anterior, no conocido, sino a un error
muestral determinado estadísticamente, de tipo genérico, válido para
todas las muestras posibles, del mismo tamaño. Este error
muestral, estadístico, sirve para darnos no un error específico y
determinado, sino únicamente para establecer el intervalo de confianza
dentro del que nos movemos en la muestra

 Identifcar la población y la muestra en la siguiente situación
:En una institución educativa se quiere saber la ocupación de
los egresados de laúltima década. Para esto se convoca a una
reunión de egresados y de los asis-tentes, se encuesta a diez
egresados de cada año. Determina la población y lamuestra.
 Solución
Población: Todos los egresados de la última década.
Muestra: Los 100 estudiantes seleccionados, 10 de
cada promoción.Luego de establecer la población y la muestra, es
importante determinar lascaracterísticas a estudiar en la población:
temperatura, peso, asistencia, gusto por algo, ocupación, etc. Estas
características se denominan variables y se cla-sifcan en
cualitativas y cuantitativas

 1.- Seleccionar al azar a 5 estudiantes de un grupo de
50 estudiantes: muestra aleatoria
 2.- La producción total de tela de una fábrica
textil: población
 3.- Los alumnos de 2° y 5° semestre del colegio de
bachilleres: muestra
 4.- Un camión repartidor de refrescos: Muestra de
refrescos
 5.- El número de llamadas que entran a un conmutador
entre las 11:00am y las 13:00hrs: Muestra
 6.- El número total de llamadas al día en un
conmutador: población

7.- Preguntar a todo el personal de una
fabrica sobre el deseo de implantar el
servicio de comedor para sus
empleados: encuesta, población
8.- seleccionar a 25 personas de 1000
en una fábrica para preguntar por la
comida que se da diariamente: muestra

 9.- Poco más de 100 mil turistas ocuparon 80% de los 28 mil
cuartos de hotel, con motivo del “puente” de primavera
quienes dejaron importantes ganancias a todos los
prestadores de servicios, afirmo el secretario de turismo.
Suponiendo que esos 22,400 cuartos de hotel son
representativos del grupo de vacacionistas, ¿Cuál es la
población? Los 28 mil cuartos de hotel
¿Cuál es la muestra? 22,400 cuartos de hoteles el 80% del total

 10.- Al realizar un estudio entre los 9,000,000 de jóvenes entre
los 15 y los 19 años (1995) Al realizar un estudio en 225,000
jóvenes del área metropolitana se encontró que un 95% de
ellos desean seguir estudiando la universidad
 ¿Cuál es la población? 9000000 jóvenes
 ¿Cuál es la muestra? 225000 jóvenes

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