Este documento trata sobre conceptos básicos de población y muestra en investigación estadística. Define población como el conjunto total de elementos a estudiar, y muestra como un subconjunto de la población. Explica criterios de selección de muestra, tipos de muestras, y fórmulas para calcular el tamaño muestral necesario para estimaciones con diferentes niveles de confianza y precisión.

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DANIEL ALCIDES CARRIÓN
ESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN
EDUCATIVA
POBLACION Y MUESTRA
Dr. Oscar Pujay Cristobal
E-mail: opc2000@hotmail.com

2. POBLACION
POBLACION
DE
ESTUDIO
MUESTRA
CRITERIOS DE SELECCIÓN
Formulación de tamaño muestral
Tipo de muestra
2

3. POBLACION
6550
estudiantes
POBLACION
DE
ESTUDIO
650
estudiantes
MUESTRA
125
estudiantes
Criterios de selección de
inclusión y exclusión
Formulación de tamaño muestral
Tipo de muestra

4. POBLACION
Es un conjunto finito o infinito de elementos con
características comunes para los cuales serán
extensivas las conclusiones de la investigación. Esta
queda delimitada por el problema y por los
objetivos del estudio.
CRITERIOS DE SELECCIÓN
Es toda aquella característica que deben poseer las
unidades de observaciones para ser consideradas
como parte de la población de estudio.
Se puede describir también criterios de inclusión e
exclusión por separados.

5. HOMOGENEIDAD
TIEMPO
ESPACIO
CANTIDAD
CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN
Que todo miembro de la población tengan las
mismas características según las variables que se
vayan a considerar en el estudio o investigación
Se refiere al período del tiempo donde se ubicaría
la población de interés. Determinar si el estudio es
del momento o si se van entrevistar personas de
diferentes generaciones.
Se refiere al lugar donde se ubica la población de
interés.
Se refiere al tamaño de la población. El tamaño de
la población es sumamente importante porque ello
determina o afecta el tamaño de la muestra que se
va seleccionar

6. 6
Esquema del Método de la Inferencia
Población
Muestra
Conclusiones
Métodos de Muestreo
Análisis Estadístico

7. MUESTRA
Es un subconjunto obtenido de la población de
estudio, una vez que se ha decidido escoger una
muestra se deben tener presente dos casos:
 La determinación del mínimo tamaño muestral
requerido
 El procedimiento de selección de la muestra
(también conocido como diseño muestral)

8. 8
¿Por qué trabajar con muestra?
 Mayor exactitud: al reducir el volumen de trabajo.
 Menor costo: los menores costos derivan de un
menor esfuerzo para la obtención de datos.
 Mas posibilidades de aplicación: las técnicas
censales requieren de la participación de personal
capacitada para tal fin.
 Mayor rapidez: al trabajar con pequeñas
cantidades.
 Tiempo: permite el uso adecuado del tiempo de
manera que la investigación sea factible y tenga
vigencia en el tiempo.

9. Tamaño de
la Muestra
Población
Finita
.
Población
Infinita
Z p q e n N
Coef.
Confianza
Prob. Éxito Prob.
Fracaso
Precisión
deseada
Tamaño de la
muestra
Tamaño de
la Población
Donde:

10. Según diferentes seguridades el Coeficiente de Z varía así:
 Si la seguridad Z fuese del 90% el coeficiente sería 1,645.
 Si la seguridad Z fuese del 95% el coeficiente sería 1,96.
 Si la seguridad Z fuese del 97,5% el coeficiente sería 2,24.
 Si la seguridad Z fuese del 99% el coeficiente sería 2,576.
Nivel de confianza (1- ) Valor de z apropiado
90% 1.65
95% 1.96
99% 2.58

11. CUANDO LA POBLACIÓN ES INFINITA
Ejemplo 1. ¿A cuantas personas tendríamos que estudiar para
conocer la prevalencia de diabetes, con la seguridad de 97,5%; y
una precisión de 2,5% con una proporción esperada de 0,5
CUANDO LA POBLACIÓN ES FINITA
Ejemplo 2. ¿A cuantas personas tendríamos que estudiar de una
población de 1500 habitantes para conocer la prevalencia de
diabetes, con la seguridad de 95%; y una precisión de 5% , con una
proporción esperada de 0,5

12. Tamaño de
la Muestra
Población
Finita
.
Población
Infinita
Z e n N
Coef.
confianza
varianza Error de
Estimación
Tamaño de la
muestra
Tamaño de
la Población
Donde
2
2
e
2
e
s
z
n
2
e
2
2
2
e
2
s
Z
)
1
N
(
e
s
Z
N
n



2
e
s

13. 2
e
2
2
2
e
2
s
Z
)
1
N
(
e
s
Z
N
n



CUANDO LA POBLACIÓN ES FINITA
Ejemplo 4. En una población de 1200 escolares de Cerro de Pasco
se desea estimar el nivel de coeficiente intelectual promedio con
97,5% de confianza. En el estudio piloto se encontró: x= 14,3 y s
= 4,3 Los investigadores están dispuestos a asumir un e = 2,5
calcular n.
2
2
e
2
e
s
z
n
CUANDO LA POBLACIÓN ES INFINITA
Ejemplo 3. Se desea conocer el nivel de coeficiente intelectual de
una población, con una seguridad de 95% y una precisión del 5% y
por estudios pilotos se conoce que la varianza es de 12,5; calcular
n.

14. TIPOS DE MUESTRAS
NO PROBABILÍSTICO
PROBABILÍSTICO O ALEATORIO
ALEATORIO
ESTRATIFICADO
SISTEMÁTICO
CONGLOMERADO
POR CUOTAS
INTENCIONAL
BOLA DE NIEVE
DISCRECIONAL

15. 15

16. Se caracteriza por no conocerse la
probabilidad de que una unidad
quede incluida en una muestra, no
se puede medir el error de
estimación y por lo tanto, no se
pueden realizar estimaciones.

18. GMO GAMARRA
GRACIS POR SU ATENCIÓN
CONSULTAS A:
E-mail: opc2000@hotmail.com
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31/07/2023