muestreo es el proceso por el que generamos las muestras. Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la muestra sea lo más representativa posible de la población de la que procede.
El documento explica los tipos de muestras estadísticas utilizadas en investigación, incluyendo muestras probabilísticas u aleatorias y muestras no probabilísticas. Detalla que una muestra debe ser representativa de la población total para poder generalizar los resultados, y cubre las características de una muestra representativa como la selección representativa y la capacidad de medir la confiabilidad de las estimaciones. Finalmente, concluye que la muestra permite estudiar una parte representativa de la población total para extrapolar los hallazgos.
Este documento explica los conceptos de muestra y métodos de muestreo. Define una muestra como una porción representativa de una población más grande. Explica que el tamaño de la muestra depende de los recursos disponibles y los requisitos del análisis. También describe métodos de selección de muestras como probabilísticos y no probabilísticos. Finalmente, discute las ventajas e inconvenientes del uso de técnicas de muestreo.
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 explica los tipos de muestras estadísticas utilizadas en investigación, incluyendo muestras probabilísticas u aleatorias y muestras no probabilísticas. Detalla que una muestra debe ser representativa de la población total para poder generalizar los resultados, y cubre las características de una muestra representativa como la selección representativa y la capacidad de medir la confiabilidad de las estimaciones. Finalmente, concluye que la muestra permite estudiar una parte representativa de la población total para extrapolar los hallazgos.
Este documento explica los conceptos de muestra y métodos de muestreo. Define una muestra como una porción representativa de una población más grande. Explica que el tamaño de la muestra depende de los recursos disponibles y los requisitos del análisis. También describe métodos de selección de muestras como probabilísticos y no probabilísticos. Finalmente, discute las ventajas e inconvenientes del uso de técnicas de muestreo.
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
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 los elementos para plantear un problema de investigación. Explica que el planteamiento del problema, la delimitación y los objetivos son tres elementos relacionados. Detalla los cinco pasos para delimitar el objeto de investigación: 1) delimitación espacial, 2) delimitación temporal, 3) delimitación semántica, 4) selección del problema, y 5) determinación de recursos. También explica que la justificación muestra las ventajas de resolver un problema y debe identificar claramente el problema, sus causas, efectos y cómo se solucionará.
Este documento define los conceptos de población y muestra, y explica los tipos de muestreo y las características de una buena muestra. La población se refiere al conjunto total de individuos, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. El muestreo puede ser probabilístico o no probabilístico. Una buena muestra debe ser representativa de la población y de tamaño adecuado para obtener resultados válidos.
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.
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo y distribución muestral. Explica que una muestra es un subconjunto de elementos extraídos de una población para obtener información sobre ella. Luego describe los tipos de población, tamaños de muestra, y métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Finalmente, resume las principales distribuciones muestrales como la distribución de medias y proporciones, y explica la importancia del Teorema del Límite Central.
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, lógica y otros que se vera más adelante. La muestra es una parte representativa de la población.
la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que representan los resultados de una totalidad llamada población usando la probabilidad.
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. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).1
Por
Este documento describe los conceptos clave de población y muestreo en investigación de mercados. Explica que la población es el grupo principal de estudio, pero debido a su tamaño, los investigadores usan muestras representativas. Detalla diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y sistemático. Además, destaca que el tamaño de la muestra depende de la precisión deseada pero debe ser lo más grande posible considerando los recursos disponibles.
La estadística (la forma femenina del término alemán Statistik, derivado a su vez del italiano statista, "hombre de Estado"), es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
Poblacion o universo_-_documentos_de_googleRaquelCh5
Este documento define y explica las diferencias entre población y muestra en investigación de mercados. La población se refiere al conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una porción representativa de la población seleccionada para el estudio. La población puede ser finita o infinita, y la muestra debe ser aleatoria y representar las características clave de la población para permitir inferencias estadísticas sobre los resultados.
Este documento trata sobre población y muestra en la investigación. Explica que la población es el conjunto total de casos que concuerdan con las especificaciones de un estudio, mientras que la muestra es un subgrupo de la población sobre el cual se recolectarán los datos. También describe diferentes tipos de muestras, como las muestras probabilísticas y no probabilísticas, y métodos de muestreo como el muestreo estratificado y por racimos. Resalta la importancia de que la muestra sea representativa de la población para poder general
Este documento define los conceptos fundamentales de población, muestra y muestreo. Explica que una población es el conjunto total de elementos que se estudian, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de muestreo, como el probabilístico, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y el no probabilístico, donde la selección depende de criterios no aleatorios. Finalmente, incluye ejemplos de diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple
El documento habla sobre la diferencia entre censo y muestra. Un censo involucra a toda la población, mientras que una muestra solo incluye una parte representativa de la población. Existen muestras probabilísticas, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y no probabilísticas, donde la selección depende de características de la investigación. La muestra debe poseer las mismas características que la población total.
Este documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los cuales se investiga, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. El muestreo es el método utilizado para seleccionar los elementos de la muestra de forma aleatoria o no aleatoria. Algunos tipos de muestreo incluyen el aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es estudiar una parte de la población de manera más factible que estudiar la
Este documento describe los conceptos clave de población, muestra y muestreo en investigación de mercados. Explica que una muestra representativa es importante para obtener datos precisos que reflejen a un grupo más grande. También cubre diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, e incluye ejemplos de cómo calcular el tamaño de la muestra y seleccionarla usando métodos como muestreo aleatorio simple y sistemático. El objetivo es ayudar a los investigadores a diseñar muestras que eviten sesg
Este documento describe la población y la muestra en un estudio estadístico. Explica que la población es el conjunto total de individuos de interés, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de la población. Detalla los tipos de poblaciones, sus características, y los objetivos de la muestra. Además, explica que la muestra debe ser representativa de la población para extraer conclusiones válidas.
Este documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. La población se refiere al universo total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. El muestreo es el método utilizado para seleccionar los elementos de la muestra de forma aleatoria u no aleatoria. Existen diferentes tipos de muestras como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. El tamaño de la muestra depende de factores como los recursos disponibles
Este documento presenta información sobre poblaciones, muestras y muestreo. Define población como el conjunto total de individuos u objetos con características comunes en un lugar y tiempo determinados. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de la población y hay diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y sistemático. También discute las ventajas y desventajas del muestreo y concluye que el muestreo es una herramienta importante para la investigación aunque las muestras rara vez son representaciones exactas
Este documento define población y muestra en el contexto de la investigación estadística. La población se refiere al conjunto total de individuos u objetos con características en común que se estudian, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. La muestra debe ser lo más representativa posible de la población en términos de sus características centrales y variabilidad. El documento también discute diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y sistemático.
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 los elementos para plantear un problema de investigación. Explica que el planteamiento del problema, la delimitación y los objetivos son tres elementos relacionados. Detalla los cinco pasos para delimitar el objeto de investigación: 1) delimitación espacial, 2) delimitación temporal, 3) delimitación semántica, 4) selección del problema, y 5) determinación de recursos. También explica que la justificación muestra las ventajas de resolver un problema y debe identificar claramente el problema, sus causas, efectos y cómo se solucionará.
Este documento define los conceptos de población y muestra, y explica los tipos de muestreo y las características de una buena muestra. La población se refiere al conjunto total de individuos, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. El muestreo puede ser probabilístico o no probabilístico. Una buena muestra debe ser representativa de la población y de tamaño adecuado para obtener resultados válidos.
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.
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo y distribución muestral. Explica que una muestra es un subconjunto de elementos extraídos de una población para obtener información sobre ella. Luego describe los tipos de población, tamaños de muestra, y métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Finalmente, resume las principales distribuciones muestrales como la distribución de medias y proporciones, y explica la importancia del Teorema del Límite Central.
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, lógica y otros que se vera más adelante. La muestra es una parte representativa de la población.
la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que representan los resultados de una totalidad llamada población usando la probabilidad.
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. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).1
Por
Este documento describe los conceptos clave de población y muestreo en investigación de mercados. Explica que la población es el grupo principal de estudio, pero debido a su tamaño, los investigadores usan muestras representativas. Detalla diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y sistemático. Además, destaca que el tamaño de la muestra depende de la precisión deseada pero debe ser lo más grande posible considerando los recursos disponibles.
La estadística (la forma femenina del término alemán Statistik, derivado a su vez del italiano statista, "hombre de Estado"), es la rama de las matemáticas que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
Poblacion o universo_-_documentos_de_googleRaquelCh5
Este documento define y explica las diferencias entre población y muestra en investigación de mercados. La población se refiere al conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una porción representativa de la población seleccionada para el estudio. La población puede ser finita o infinita, y la muestra debe ser aleatoria y representar las características clave de la población para permitir inferencias estadísticas sobre los resultados.
Este documento trata sobre población y muestra en la investigación. Explica que la población es el conjunto total de casos que concuerdan con las especificaciones de un estudio, mientras que la muestra es un subgrupo de la población sobre el cual se recolectarán los datos. También describe diferentes tipos de muestras, como las muestras probabilísticas y no probabilísticas, y métodos de muestreo como el muestreo estratificado y por racimos. Resalta la importancia de que la muestra sea representativa de la población para poder general
Este documento define los conceptos fundamentales de población, muestra y muestreo. Explica que una población es el conjunto total de elementos que se estudian, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También describe los diferentes tipos de muestreo, como el probabilístico, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y el no probabilístico, donde la selección depende de criterios no aleatorios. Finalmente, incluye ejemplos de diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple
El documento habla sobre la diferencia entre censo y muestra. Un censo involucra a toda la población, mientras que una muestra solo incluye una parte representativa de la población. Existen muestras probabilísticas, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y no probabilísticas, donde la selección depende de características de la investigación. La muestra debe poseer las mismas características que la población total.
Este documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los cuales se investiga, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. El muestreo es el método utilizado para seleccionar los elementos de la muestra de forma aleatoria o no aleatoria. Algunos tipos de muestreo incluyen el aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es estudiar una parte de la población de manera más factible que estudiar la
Este documento describe los conceptos clave de población, muestra y muestreo en investigación de mercados. Explica que una muestra representativa es importante para obtener datos precisos que reflejen a un grupo más grande. También cubre diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, e incluye ejemplos de cómo calcular el tamaño de la muestra y seleccionarla usando métodos como muestreo aleatorio simple y sistemático. El objetivo es ayudar a los investigadores a diseñar muestras que eviten sesg
Este documento describe la población y la muestra en un estudio estadístico. Explica que la población es el conjunto total de individuos de interés, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de la población. Detalla los tipos de poblaciones, sus características, y los objetivos de la muestra. Además, explica que la muestra debe ser representativa de la población para extraer conclusiones válidas.
Este documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. La población se refiere al universo total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. El muestreo es el método utilizado para seleccionar los elementos de la muestra de forma aleatoria u no aleatoria. Existen diferentes tipos de muestras como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. El tamaño de la muestra depende de factores como los recursos disponibles
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Este documento define población y muestra en el contexto de la investigación estadística. La población se refiere al conjunto total de individuos u objetos con características en común que se estudian, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. La muestra debe ser lo más representativa posible de la población en términos de sus características centrales y variabilidad. El documento también discute diferentes tipos de muestreo como aleatorio, estratificado y sistemático.
La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los que se investiga, mientras que la muestra es una parte seleccionada de la población para su estudio debido a que analizar a toda la población sería poco práctico. El documento explica que la población puede ser finita u infinita, real o hipotética, y compara las características de la población frente a la muestra. Además, destaca la importancia de definir adecuadamente la población en términos de homogeneidad, tiempo, espacio y cantidad al
Es una investigación donde nos explica que para realizar una investigación de mercados nos sirve el muestreo, ya que permite elegir algunos elementos de la población, los cuales serán nuestra muestra y para su mejor estudio evaluaremos las diferentes técnicas de estudio para elegir la que mejor se acerca a nuestro objeto de estudio.
Este documento define la población o universo como el conjunto total de personas u objetos que son objeto de estudio en una investigación. Explica que la población debe delimitarse claramente en términos de contenido, lugar y tiempo, y puede ser finita u infinita. También describe los tipos de población como estadística finita e infinita, y accesible, así como la importancia de delimitar claramente la población objetivo para determinar el tamaño de la muestra.
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 explica los conceptos de población, muestra y muestreo. Define la población como el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Explica que se usa la muestra en lugar de la población completa debido a los altos costos de estudiar la población total. También describe diferentes tipos de poblaciones, muestras y técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio y no aleatorio.
El documento define los conceptos de población, universo y muestra en investigación estadística. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte seleccionada de la población de forma aleatoria y representativa. También clasifica los tipos de poblaciones como finitas e infinitas, reales e hipotéticas. Concluye enfatizando la importancia de entender estos conceptos para tomar decisiones basadas en análisis estadísticos.
Este documento explica los conceptos de población y muestra en investigación estadística. Una población se refiere al conjunto total de elementos a estudiar, mientras que una muestra es una parte seleccionada de la población. Debido a que estudiar toda una población puede ser muy extenso, se toma una muestra representativa para realizar el estudio. Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas dependiendo de la cantidad de elementos, y las muestras deben obtenerse a través de métodos probabilísticos o no probabilísticos
Este documento describe los conceptos de población, muestra y muestreo en estadística. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que una muestra es una subparte representativa de la población. Explica que debido al tamaño de muchas poblaciones, se toma una muestra para estudiar en lugar de toda la población. También distingue entre poblaciones finitas e infinitas, y los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico.
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.
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.
Este documento describe conceptos clave relacionados con población, universo, muestra y parámetros estadísticos. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte seleccionada de la población de forma representativa. También diferencia entre poblaciones finitas e infinitas, y describe los tipos de parámetros estadísticos que permiten modelizar y analizar grandes cantidades de datos.
Investigación de Mercados II
Tema: Población o Universo
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Uno de los puntos que más a conflictuado a los comunicadores es el identificar cuánto es la población y cuánto la muestra, y el determinar los criterios que serán usados para seleccionar a los componentes de la muestra.
Todas las ciencias hacen uso del muestreo. Para algunos el objeto de estudio es la población, para otros, como los agrónomos serán los árboles frutales, parcelas o para los médicos la muestra son pacientes con determinados síntomas patológicos; para los comunicadores la población de estudio no sólo son personas sino también videos, películas, artículos de prensa, programas de radio, programas de televisión, cartillas informativas y otros.
Este documento presenta información sobre la calidad total. En la introducción, se define la calidad desde diferentes perspectivas y se argumenta que la excelencia debe ser un objetivo estratégico para mantener la competitividad. Luego, se explica que la calidad debe abarcar todos los procesos de la empresa y que requiere mejora continua. Finalmente, se detallan siete puntos clave para lograr la excelencia en calidad, como concientización, tomar la definición de calidad de los clientes y establecer especificaciones para insumos y procesos.
El citymarketing es un concepto aplicado a la creación de generar un valor en las ciudades, el cual convierta a esta en un atractivo para sus ciudadanos y visitantes, los cuales pueden verse interesados ya sea por cuestiones de inversión o por turismo.
es una herramienta de análisis interno que permite estudiar las principales actividades de una empresa para poder describir si generan valor ventajas competitivas del producto final
Este documento presenta información sobre la segmentación de mercados. Explica que la segmentación de mercados divide el mercado en grupos con características similares para ofrecer una propuesta adaptada a cada uno. Identifica variables como geográficas, demográficas, psicográficas y de comportamiento para segmentar. También describe objetivos de la segmentación como dirigir acciones de marketing de forma personalizada y optimizar recursos.
Este documento describe la percepción como el proceso mediante el cual las personas seleccionan, organizan e interpretan la información sensorial para darle significado. Explica que la percepción está influenciada por factores como las características personales del individuo, las características del objeto percibido y el contexto. También analiza cómo se forman juicios sobre otras personas y los factores que influyen en la atribución de causas para el comportamiento.
Este documento describe los 10 factores clave de operación de una empresa y cómo medir el rendimiento de cada factor. Los factores incluyen dirección, finanzas, medios de producción, compras, producción, marketing, recursos humanos, productos y procesos, contabilidad e información. Explica indicadores clave de rendimiento para cada factor y objetivos del subsistema de operaciones de una empresa.
Este documento trata sobre la planeación en el ámbito organizacional y empresarial. Define la planeación como la etapa inicial del proceso administrativo donde se determinan los objetivos fundamentales de la organización. Explica que la planeación implica establecer planes basados en factores internos y externos para alcanzar las metas trazadas a largo plazo. Finalmente, detalla los diferentes tipos de planeación como la estratégica, táctica y operativa, así como los principios, importancia y características de la planeación.
Este documento describe el enfoque sistémico y sus aplicaciones. Explica que el enfoque sistémico ve a los objetos y fenómenos como parte de un todo interrelacionado en lugar de de manera aislada. También describe cómo el enfoque de sistemas ha sido aplicado en diversas disciplinas a lo largo de la historia y cómo ha facilitado avances importantes en muchos campos.
Este documento trata sobre la demanda inelástica. Define la demanda inelástica como aquella que experimenta poca o ninguna variación ante cambios en el precio. Da ejemplos de bienes con demanda inelástica como el agua, medicamentos y cigarrillos. Explica los elementos que generan una demanda inelástica y concluye resaltando la importancia de entender la demanda elástica y inelástica para las ventas de una empresa.
Este documento trata sobre la elasticidad de la demanda y la oferta. Explica que la demanda es elástica cuando pequeños cambios en el precio provocan grandes cambios en la cantidad demandada, e inelástica cuando los cambios en la cantidad son pequeños a pesar de los cambios en el precio. También analiza factores que afectan la elasticidad como la disponibilidad de sustitutos y la proporción del ingreso gastado en el producto. Finalmente, describe que la oferta es elástica cuando los cambios en la cantidad ofrecida son grandes
Este documento discute el concepto de equilibrio económico en una economía abierta. Explica que el equilibrio se logra cuando la oferta de moneda nacional iguala la demanda neta de moneda nacional, determinando así el tipo de cambio de equilibrio. También señala que en el mercado de fondos prestables, el tipo de interés de equilibrio se establece igualando la oferta de ahorros con la demanda de inversión nacional y la corriente neta de capital. El documento analiza los factores que pueden alterar este equ
Este documento describe los cuatro tipos principales de marketing moderno: marketing directo, marketing indirecto, marketing digital y marketing de contenido. Explica que el marketing directo se enfoca en comunicarse directamente con clientes potenciales identificados, mientras que el marketing indirecto busca crear reconocimiento de marca a largo plazo de forma más sutil. También describe cómo el marketing digital utiliza plataformas digitales y cómo el marketing de contenido se basa en proporcionar información útil a los usuarios para generar vínculos a largo plazo.
Este documento resume el libro bíblico de Eclesiastés. Explica que el autor, posiblemente el rey Salomón, examina la experiencia humana y evalúa diferentes situaciones bajo el sol. Concluye que la vida humana está limitada y que es mejor temer a Dios y obedecer sus mandamientos, especialmente en la juventud antes de que lleguen los días malos de la vejez. Aconseja aceptar el orden establecido por Dios y disfrutar la vida dentro de los límites humanos en lugar de perseguir met
Este documento discute el papel fundamental de los seres humanos en la era digital y la transformación de las empresas. En particular, destaca 3 puntos clave:
1. Los humanos siguen siendo piezas fundamentales en las compañías debido a sus habilidades únicas como la empatía y la creatividad, que las máquinas carecen.
2. La selección de personal es clave para identificar estas habilidades humanas.
3. La transformación digital requiere desarrollar nuevas culturas centradas en las personas, donde priman la colaboración
Los cuatro factores de producción son tierra, trabajo, capital y tecnología. La tierra incluye recursos naturales, el trabajo es el tiempo dedicado a la producción, el capital son bienes duraderos usados para fabricar otros bienes y servicios, y la tecnología son los conocimientos y técnicas aplicadas. La cantidad producida depende de cómo se combinan estos factores según la función de producción. Al aumentar un factor mientras se mantienen los demás constantes, la producción adicional va disminuyendo debido a rendimientos decrecient
Este documento presenta información sobre el benchmarking. Explica que el benchmarking es una herramienta que permite a las empresas identificar y adoptar las mejores prácticas de negocio de otras compañías líderes para mejorar su competitividad. También describe diferentes tipos de procesos de benchmarking y concluye que las empresas deben seleccionar el enfoque que mejor se adapte a sus recursos y necesidades.
Este documento presenta información sobre atención al cliente. Explica que la atención al cliente es una herramienta de marketing importante y que las empresas deben enfocarse en satisfacer las necesidades de los clientes a través de los servicios que ofrecen. También destaca que el objetivo no debería ser solo atraer nuevos clientes, sino también retener a los clientes existentes brindando una buena experiencia.
Plan de gestion en salud_publica_cochabambacleydividal1
El documento describe los desafíos del sistema de salud pública en Cochabamba, Bolivia. Carece de suficientes hospitales, médicos, enfermeras e infraestructura para satisfacer las necesidades de los 1.9 millones de habitantes. El hospital Viedma, el único de tercer nivel, sufre de sobrecarga y falta de recursos. Se necesitan al menos 6 hospitales más, 5,000 ítems médicos y 19 mil millones de bolivianos para mejorar la gestión de salud en el departamento.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
1. Cleydi Vidal Zenzano
Mgr. José RamiroZapata
Materia: MercadotecniaV
1
Universidad Mayor De San Simón
Facultad De Ciencias Económicas
Administración De Empresas
ESTUDIANTE: VIDAL ZENZANOCLEYDI
DOCENTE: ZAPATA BARRIENTO RAMIRO
MATERIA: PRODUCCIONII
GRUPO:01
COCHABAMBA-BOLIVIA
2. Cleydi Vidal Zenzano
Mgr. José RamiroZapata
Materia: MercadotecniaV
2
Introducción
La presente investigaciónse llevóacabo a travésde un plande trabajoy un diagnosticoel cual nos
proporcionólainformaciónparasudesarrollo
El desarrollonospermitióaplicarlosconocimientosenlamateriade MERCADOTECNIA 5
experimentandocadaunode los procesosenlosque se dividiólametodologíautilizadayde
algunamaneraayudar a la sociedadmediantelainformacióndadaparatenerun conocimiento
más profundo
La investigaciónbuscadarrespuestasalasinquietudesydudasde laspersonasyaprendizaje de
lasmismas
3. Cleydi Vidal Zenzano
Mgr. José RamiroZapata
Materia: MercadotecniaV
3
POBLACION- MUESTRA
1 INTRODUCCION
Se denominamuestreoal proceso por el que generamos las muestras. Una muestra es una parte
(unsubconjunto) de lapoblación,yse deseaque la muestra sea lo más representativa posible de
la población de la que procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la selección de la
muestra difícilmente será una representación exacta de la población. Esto significa que su
tendenciacentral,variabilidad,etc.,aproximaránlasde lapoblación,perohabrá cierta diferencia,
que interesasealomenorposible.Unconceptoclave de muestreoesel de representatividad: Los
procedimientos de muestreotienen por objeto generar muestras lo más representativas posible
de las poblaciones dados los objetivos de la investigación y las circunstancias que afectan al
muestreo.
Desde unpuntode vistaaplicado,se denominamuestreoel proceso de selección de la muestra o
muestrasa utilizarparala investigación.Estosupone generar una o pocas muestras. Actualmente
esde interéslaselecciónde muestrasparalasimulacióninformáticade losprocesosde muestreo,
particularmente para la obtención de distribuciones muestrales. En estos casos el número de
4. Cleydi Vidal Zenzano
Mgr. José RamiroZapata
Materia: MercadotecniaV
4
muestras generadas puede ser muy grande (10.000, 80.000, o más) y el procedimiento de
muestreo se realiza informáticamente y con procedimientos específicos.
Desde un punto de vista teórico, el concepto de muestreo es fundamental para la Inferencia
Estadística.El hechode que las muestrasnoseanexactamente representativasde las poblaciones
significaque lasinferenciaspresentanciertomargende incertidumbre.Paracuantificarloy definir
técnicasinferenciales es necesario conocer cómo se comportan los estadísticos obtenidos en las
muestras, esto es, cómo son las distribuciones muestrales de los estadísticos habitualmente
utilizados para la inferencia.
Las muestras singulares generadas para investigación con sujetos suelen utilizarse para obtener
algunos estadísticos (Media, proporción, cuasivarianza, etc.) con los que se realiza el proceso de
inferencia. En cambio, las muestras simuladas por ordenador suelen ser utilizadas para obtener
distribuciones muestrales y realizar inferencia. Esto es de interés cuando se dan circunstancias
especialesque noaconsejanutilizarlosprocedimientoshabituales. Las distribuciones muestrales
son las distribuciones de estadísticos de muestras que pertenecen a la misma población. Por
ejemplo, ladistribución maestral de la Media es la distribución de las Medias de muestras de un
mismo tamaño extraídas de la misma población.
Uno de los puntos que más a conflictuado a los comunicadores es el identificar cuánto es la
poblaciónycuántola muestra,y el determinarloscriteriosque seránusadosparaseleccionaralos
componentes de la muestra.
Todas lascienciashacenusodel muestreo.Paraalgunosel objetode estudio es la población, para
otros,como losagrónomosserán los árboles frutales, parcelas o para los médicos la muestra son
pacientescondeterminadossíntomaspatológicos;paraloscomunicadoreslapoblaciónde estudio
no sólo son personas sino también videos, películas, artículos de prensa, programas de radio,
programas de televisión, cartillas informativas y otros.
En esta parte de la revista se tratará de comprender y diferenciar los conceptos importantes de
población,muestraymuestreo.Enmuchasinvestigacionesel tamaño de la población es grande y
no esposible analizarlaensutotalidadporloscostoselevadosque demandaría,¿se imaginan una
población de 10 mil personas? ¿Se podrá hacer 10 mil encuestas?, ¿cuánto dinero gastaría?, está
fuera del presupuesto para un estudiante de comunicación. La muestra y el muestreo permite
estudiar sólo una parte de ella que va ser representativa al resto de la población, al final poder
generalizar los resultados a toda la población.
5. Cleydi Vidal Zenzano
Mgr. José RamiroZapata
Materia: MercadotecniaV
5
2 DESARRLLO
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.
Normalmente se selecciona la muestra
de una población para su estudio,
debido a que estudiar a todos los
elementos de una población resultaría muy extenso y poco práctico.
Los conceptos básicos que uno deben aprender y diferenciar:
a) Población. Es el conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo en una
investigación."El universoopoblación puede estar constituido por personas, animales, registros
médicos,losnacimientos,lasmuestrasde laboratorio,losaccidentesviales 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, lógica y otros que se verá más adelante. La muestra es una parte representativa
de la población.
c) Muestreo.Es el métodoutilizado para seleccionar a los componentes de la muestra del total
de la población."Consisteen unconjuntode reglas,procedimientosycriteriosmediante loscuales
se seleccionaunconjuntode elementosde unapoblaciónque representan lo que sucede en toda
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esa población".
El realizarel diseñomuestraesimportanteporque:a) Permite que el estudio se realice en menor
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 aspectoque generagran inquietud en los investigadores es el tamaño de la muestra que se
desarrollará a continuación.
Población Muestra
Definición Universo de elementos que se
van a estudiar.
Selecciónde unaparte de la poblaciónque se va a ser
sujeto de estudio.
Características Se puede clasificar
según la cantidad de
individuos que la
conforman.
Posee variables
estadísticas.
Forma parte de la población: debería
comprender entre 5% y 10% para ser más
efectiva.
Los elementos deben ser aleatorios.
Debe ser representativa de la población.
Objetivos Analizar los datos recabados
referentes a las características
comunes que comparten los
elementos con diversos
propósitos.
Estudiarel comportamiento, características, gustos o
propiedades de una parte representativa de la
población.
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Población Muestra
Ejemplos Las personas que
habitan un país.
La cantidad de carros en
una ciudad.
Los estudiantes de un
país.
Para el estudiodel desempeño de los estudiantes de
cinco universidades de una ciudad en una materia
específica, se toma como muestra a 500 estudiantes
aleatoriamente (100 de cada institución) que estén
cursando el mismo nivel para que la muestra sea
representativa.
¿Qué es población?
La población estadística, también conocida como universo, es el conjunto o la totalidad de
elementos que se van a estudiar.
Los elementos de una población lo conforman cada uno de los individuos asociados, debido a
que comparten alguna característica en común.
La poblaciónestadísticapuede ser un conjunto de personas, lugares o cosas reales. Por ejemplo,
los adolescentes de un pueblo o los usos posibles del azúcar en recetas de cocina.
Al ser muycomplicadorealizarunestudiocontodosloselementosque conformanuna población,
sobre todo si es considerada una población infinita, se toma una muestra representativa de la
misma para realizar los estudios.}
Tipos de poblaciones
La población se puede clasificar de la siguiente manera según la cantidad de individuos que la
conforme:
Poblaciónfinita: esaquellaque se puede contaryse puedenestudiar con mayor facilidad
a sus integrantes. Por ejemplo, la cantidad de personas inscritas en un gimnasio.
Poblacióninfinita:son inmensaspoblaciones donde se hace muy difícil contabilizar a sus
integrantes, por lo que suele tomarse en cuenta solo una porción de ella a la hora de
realizarunestudio,seleccionandoasíuna muestra. Por ejemplo, la cantidad de granos de
arena en una playa.
Poblaciónreal: songrupos de integrantestangibles.Porejemplo, la cantidad de animales
en un zoológico.
Población hipotética: son poblaciones posibles que pueden ser estudiadas ante una
eventualidad. Por ejemplo, la cantidad de nacimientos de bebés prematuros.
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¿Qué es muestra?
La muestra es una parte representativa de una población donde sus elementos comparten
características comunes o similares.
Se utiliza para estudiar a la población de una forma más factible, debido a que se puede
contabilizar fácilmente. Cuando se va a realizar algún estudio sobre el comportamiento,
propiedades o gustos del total de una población específica, se suelen extraer muestras.
Estos estudiosque se realizan alasmuestrassirvenparacrearnormas o directricesque permitirán
tomar acciones o simplemente conocer más a la población estudiada.
El muestreo es una herramienta de investigación que, al ser utilizada adecuadamente, permite
obtener conclusiones específicas y evitar resultados sesgados.
Las principales ventajas de usar las muestras es la reducción de costos, pues disminuye los
elementos a estudiar y se puede realizar en menor tiempo.
Los factores más importantes a la hora de hacer un muestreo son la representatividad, para que
loselementosposeancualidades comunes según sea el propósito, y la aleatoriedad al momento
de seleccionar los elementos para evitar una muestra viciada.
Tipos de muestras
Existen diferentes tipos de técnicas para conformar una muestra.
Muestreo aleatorio
Es una técnica que ofrece la misma posibilidad a los elementos de ser seleccionados, por ser
tomados al azar. Los tipos de muestreo aleatorio son:
Muestreo aleatorio simple: los elementos se eligen de una lista al azar. Funciona más
eficazmente cuando el universo es reducido y homogéneo.
Muestreosistemático:el primerelementose elige al azar y luego se escogen a intervalos
constantes los elementos restantes.
Muestreo estratificado: se realiza dividiendo a la población en partes o estratos que
respondan a características establecidas y luego se eligen aleatoriamente los individuos
que se van a estudiar.
Muestreopor conglomerado:la poblaciónse divide en grupos heterogéneos y éstos a su
vezse subdividenengruposhomogéneoscon característicascomunesparaser estudiados
de acuerdo a lo requerido por el investigador.
Muestreo no aleatorio o por selección intencionada
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Se elige con base en el manejo de información de los elementos a estudiar, por lo que la
representatividad de la muestra puede ser subjetiva. En este caso, se corre el riesgo de que los
resultados sean sesgados.
Cuandouno solode losestudiosnoessuficiente porque lapoblaciónaestudiaresmuyextensa,se
pueden usar dos o más tipos de muestreo.
1. Tamaño de la muestra
La tendencia de los investigadores de la comunicación es querer aplicar una fórmula que les
indique cuál seráel númerode 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.
2) Otro aspectoa consideraresla lógicaque tiene el investigadorparaseleccionarla muestra "por
ejemplosi se tiene unapoblaciónde 100 individuoshabráque tomar por lo menos el 30% para no
tenermenosde 30 casos,que es lomínimorecomendadopara no caer en la categoría de muestra
pequeña.Perosi la población fuere 50.000 individuos una muestra del 30 % representará 15.000;
10% serán 5.000 y el 1% dará una muestra de 500. en este caso es evidente que una muestra de
1% o menos será la adecuada para cualquier tipo de análisis que se debe realizar".
Otros elementos que se consideran también para el tamaño de la muestra son fórmulas
estadísticasde las cuales sólo se desarrollará una de las más fáciles de aplicar en el estudio de la
comunicación.Peroantes,se debe aclararque lasfórmulasdependenbásicamentedel margen de
error, confiabilidad y la probabilidad
Por ejemplo, si se usa un margen de error del 5%, este margen representa el grado de precisión
que 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
encuestadasescucha una determinada radio, ese dato en la generalización se puede interpretar
que de toda la población,puede ser que un 60% o un 70% de las personas escuchan esa emisora.
A esaposibilidadde que laafirmaciónseacorrectase llamaconfiabilidad.Yla probabilidad es que
cualquier elemento de la población tenga la misma posibilidad de ser elegido para integrar la
muestra que se elaborara.
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La fórmula es:
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
representatividadpuesestacualidaddepende de muchos factores y no sólo del tamaño, sino del
diseño del muestreo de cómo se seleccionará a los componentes de la muestra.
2. Tipos de muestreo
Se dividen en dos grupos, el probabilístico y el no probabilístico. 2.1 Muestreo probabilístico
Es el métodomásrecomendable si se está haciendo una investigación cuantitativa porque todos
loscomponentesde lapoblacióntienenlamismaposibilidadde serseleccionadosparalamuestra.
"Cada unode loselementosde lapoblacióntenganla misma probabilidad de ser seleccionados".
Se divide en :
a)Muestreo probabilístico aleatorio simple
Este método es uno de los más sencillos de aplicar, se caracteriza porque cada unidad que
compone lapoblacióntiene lamismaposibilidadde ser seleccionado. Este método también se lo
conoce como sorteo, rifa o la tómbola. Para proceder con la selección de los componentes de la
muestra se 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 unapor una lasunidadescorrespondientesde acuerdoala cantidad total del tamaño
de la muestra. Cada ficha, cartón o bolillo extraído será componente de la muestra.
6. Siga con el mismoprocedimientohastacompletarlacantidadque se seleccionóenlamuestra.
Una desventaja de este procedimiento es que no puede ser utilizado en una población grande,
solo es aplicable cuando la población es pequeña
b) Muestreo probabilístico aleatorio mediante la tabla de números aleatorios
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Otro métodoutilizadoeslatablade númerosaleatoriosparaseleccionar a los componentes de 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 orden en que hará uso de la tabla, columna, la fila y la dirección en que se
iniciará el procedimiento de selección de los componentes de la muestra.
6. Proceda a la selección de las unidades de la población que formarán la muestra., si hay
repetición de números serán descartados y sustituidos por otros. (Ver tabla de números
aleatorios)
7. Si enla columnaque se empezónoalcanzapara completarel total de la muestrase elegirá las
siguientes columnas hasta lograr el total de componentes de la muestra.
8. Puede seleccionarunnúmeromayoral total del tamaño de la muestra, esto para los casos en
que sea necesario la sustitución de unidades no accesible en el momento de la recolección de
datos.
Para ejemplificarel paso5 y 6, considerandolamuestrade 100 de una poblaciónde 500, y si se ha
decidido iniciar con las columnas 10,11,12 y la fila 1, el primer número muestra será 486, 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 intervalo que regirá la selección de los
componentesde lamuestra."Algunosinvestigadoresloconsiderancomotécnica importante para
realizar investigaciones sobre problemas sociales de gran magnitud". (TORRES, 1997:189)
Este tipode muestreose utilizacuandoel tamañode lapoblaciónesgrande y la tabla de números
aleatoriosnoessuficienteparacontaresa población.Tambiénesusadoenpoblaciones pequeñas
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. Asegúrese de que cada uno de los componentes de la población esté enumerada.
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4. Procedaal cálculodel intervalonuméricoque serviráde base para la selección de la muestra.
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 intervalo para la selección de
cada unidad muestra.
Tabla de números aleatorios
5 .Sortee un número del uno al cinco (intervalo) por la que se iniciará la selección de los
componentes de la muestra.
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6. Procedaa conformarla muestra. Si sorteo del uno al cinco resultara el número 4 y dado que el
número de intervalo 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 tipode muestreose caracterizaporla divisiónde lapoblaciónensubgruposoestratosdebido
a que las variablesque debensometerse aestudioenlapoblación presentan cierta variabilidad o
distribuciónconocidaque esnecesariotomarencuentapara extraerlamuestra.Porejemplo,si se
desea tomar una muestra de una población que gusta de las novelas mexicanas donde el 15 %
representa a los varones, el 85% representa a las mujeres, se mantendrá la proporción, por cada
15 varones, se incluirán 85 mujeres.
El muestreo estratificado busca respetar para la muestra esa distribución de la población. "La
ventajade este procedimientoesque se reduce posiblesdesbalances,(laposibilidad de que en la
muestrade nuestropoblado,salganseleccionadosmáshombresque 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. Determine los subgrupos o estratos en que se dividirá la población, según la variable que se
está estudiando.
4. Asegures de contar con las listas de los componentes de cada estratos identificado.
5. Calcule el porcentaje de lamuestrade lapoblación.Si se tomael ejemplo anterior, usado en
el sistemático, la población (500) será el 100% la muestra (100) calculando por la regla de tres
representará el 20%.
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% será 36 personas. De las 180 que compone el estrato se seleccionará 36
empleando cualquier procedimiento descrito en el aleatorio y el sistemático. El mismo
procedimiento se realizará con los demás estratos.
e) Muestreo probabilístico conglomerado
Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y
enumerada de cada una de las unidades que conforman la población y resulta muy complejo
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elaborarla.Se denominaconglomeradoporque lapoblaciónesagrupadaenconjuntos,manzanos,
bloques,áreas,zonas,etc. No es lo mismo que el estratificado porque en este procedimiento se
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 en cuenta para el
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 misma
posibilidad de ser seleccionada "también es conocido como muestreo por conveniencia, no es
aleatorio,razónporla que se desconoce la probabilidad de selección de cada unidad o elemento
de 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
integraránlamuestra,considerandoaquellasunidadessupuestamentetípicasde la población que
se desea conocer. El investigador decide qué unidades integrarán la muestra de acuerdo a su
percepción. Ejemplo, encuestar a estudiantes que ven un determinado programa televisivo y
acudir a un grupo claramente identificado con esta serie o programa de televisión.
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 reúnanlosniños,ejemplo,unjardínde infantes,unparque infantil, una
escuela, etc.
c) Por cuota. Consiste en que el investigador selecciona la muestra considerando algunos
fenómenos o 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
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programa de televisión,el encuestadorprocederá al llenado de las boletas hasta cumplir la cuota
asignada,noimportala zonani la formade selecciónde laspersonasloimportante escumplir con
la cuota asignada.
Antesde entrara desarrollarconsideraciones parael muestreoeninvestigaciones cualitativas, se
debe recomendarnoutilizarel muestronoprobabilísticoeninvestigacionescuantitativas, porque
no permite calcular el error de la muestra.
3. Consideraciones especiales para la investigación cualitativa
En las investigacionescuantitativas,loque hace el investigadorencomunicación social es escoger
una población, sacar la muestra, proceder al muestreo probabilístico, siempre cuidando de que
sea representativa a toda la población. En la investigación cualitativa, "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
conocera fondociertostemas.Porejemplo,estudiarungrupo específico de seguidores de series
de televisión, radiales, grupos musicales, grupos de teatro u otros. Es decir, grupos con
determinadas características.
b) Muestreode máximavariabilidad.Enlamuestrase incluyenlasdiferentes posibilidades de
las variables más importantes. Por ejemplo, si se está realizando un estudio de audiencia de un
programa radial destinadoatodoslossectoresde la población, se estima que en la extracción de
los casos habría que incluir grupos del área urbana, otros del área rural y unos del área semi-
urbana.
c) Muestreoestratificadointencionado.Al igual que el muestreo estratificado utilizado en la
investigación cuantitativa, esta estrategia consiste en tomar los casos agrupados según alguna
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) Muestreoporcriterios.Eneste tipode muestreo,primerose elaboranalgunoscriteriosque
los casos deben cumplir; luego se escogen aplicando dichos criterios. Por ejemplo, en una
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investigaciónde audienciade unprogramade televisión,paraseleccionarloscasosdeben cumplir
criterioscomosermayoresde 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.Enestoscasosse escogen personas por razones especiales
como: conocimiento del tema, experiencia o haber sido protagonista del fenómeno a estudiar,
grado de participaciónenel grupo social y en la toma de decisiones y su disposición para brindar
información entre otros.
f) Muestreo por conveniencia. Este método. Al igual que en la investigación cuantitativa,
consiste en seleccionar los casos que se encuentren disponibles o por comodidad para el
investigador. No es muy recomendado, pues refleja que el investigador no ha dado mucho
pensamiento a su estrategia para escoger los sujetos o unidades de observación. Además, casi
siempre es posible idear algunos 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 muestraenun estudiocualitativo,escontarconcasos que posean y brinden la
informaciónrequerida.Lo que se quiere es captar información rica, abundante y de profundidad
de 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 CONCLUSION
Desde unpuntode vistaaplicado,se denominamuestreoel proceso de selección de la muestra o
muestrasa utilizarparala investigación. Estosupone generar una o pocas muestras. Actualmente
esde interéslaselecciónde muestrasparalasimulacióninformáticade losprocesosde muestreo,
particularmente para la obtención de distribuciones muéstrales. En estos casos el número de
muestras generadas puede ser muy grande (10.000, 80.000, o más) y el procedimiento de
muestreo se realiza informáticamente y con procedimientos específicos.
Desde un punto de vista teórico, el concepto de muestreo es fundamental para la Inferencia
Estadística.El hechode que las muestrasnoseanexactamente representativasde las poblaciones
significaque lasinferenciaspresentanciertomargende incertidumbre.Paracuantificarloy definir
técnicasinferenciales es necesario conocer cómo se comportan los estadísticos obtenidos en las
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muestras, esto es, cómo son las distribuciones muéstrales de los estadísticos habitualmente
utilizados para la inferencia.
4 BIBLIOGRAFIA
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2https://www.diferenciador.com/poblacion-
ymuestra/#:~:text=Poblaci%C3%B3n%20se%20refiere%20al%20universo,poblaci%C3%B3n%20par
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%20estudiar.
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
5https://matemovil.com/poblacion-y-muestra-ejemplos-y-ejercicios/
5VIDEOS
https://youtu.be/gl9EEbT7viM
Población de un estudio estadístico es el conjunto de elementos objeto de estudio. ...
La muestra es un subconjunto de la población y tiene que ser representativa de la misma. La
variable estadística es la propiedad o característica de la población que estamos interesados en
estudiar.
https://youtu.be/-x2LyU4TFDU
Población es el conjunto de todos los elementos cuyas propiedades se van a estudiar; mientras
que la muestra es un subconjunto de casos o individuos de la población.
Es un subconjuntode la población.En muchas ocasiones,esimportantetrabajar con una muestra
representativade la población,para ello,debemos trabajar con criterios y técnicas de muestreo.
Una muestra representativa debe reflejar las características de la población.