Este documento trata sobre los conceptos de población, muestra y tipos de muestreo en investigación. Explica que la población está compuesta por todos los elementos que participan en el fenómeno de estudio, mientras que la muestra es una subparte de la población. También describe diferentes técnicas de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, señalando que el muestreo probabilístico es necesario para realizar inferencias estadísticas válidas sobre la población.
El documento describe los conceptos de población y muestra en investigación. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. Cuando la población es muy grande, se toma una muestra representativa para generalizar los resultados a toda la población. Existen dos tipos de muestreo: probabilístico, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado; y no probabilístico, donde la selección se hace de forma intencional.
El documento define conceptos clave como universo, población, muestra y tipos de muestra. Explica que la población se delimita según las características del problema de investigación y los objetivos del estudio. Las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y las probabilísticas como la estratificada y por racimos permiten obtener una muestra representativa de la población de manera aleatoria. También cubre cómo determinar el tamaño óptimo de una muestra.
El documento presenta información sobre diferentes técnicas de muestreo. Explica que el muestreo es la selección de una parte de los elementos de una población para representar al conjunto completo. Describe métodos como el muestreo aleatorio, estratificado, sistemático, por estadios múltiples y por conglomerados. Además, incluye definiciones de términos clave como población, muestra, error de muestreo y marco muestral.
Este documento presenta información sobre el uso de muestras en la investigación científica. Define conceptos clave como universo, población y muestra. Explica que una muestra debe ser representativa de la población total y debe seleccionarse de manera probabilística. También describe ventajas del uso de muestras como requerir menos tiempo y recursos que estudiar la población completa, y poder analizar variables con mayor profundidad.
El documento proporciona información sobre el concepto de muestreo y las técnicas de muestreo. Explica que la muestra es un subconjunto de la población que se selecciona para estudiar y hacer inferencias sobre la población completa. Describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio, estratificado y sistemático, y cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra.
Este documento trata sobre conceptos estadísticos relacionados con la inferencia estadística, incluyendo el grado de confianza de la inferencia, el grado de error de la inferencia, el error aleatorio, el grado de error, los tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, y el proceso de toma de decisiones sobre el muestreo.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como muestreo aleatorio simple y estratificado donde cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo no probabilístico incluye técnicas como muestreo de juicio donde los elementos se seleccionan subjetivamente. El objetivo general del muestreo es seleccionar una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población comple
El documento describe los conceptos de población y muestra en investigación. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. Cuando la población es muy grande, se toma una muestra representativa para generalizar los resultados a toda la población. Existen dos tipos de muestreo: probabilístico, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado; y no probabilístico, donde la selección se hace de forma intencional.
El documento define conceptos clave como universo, población, muestra y tipos de muestra. Explica que la población se delimita según las características del problema de investigación y los objetivos del estudio. Las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y las probabilísticas como la estratificada y por racimos permiten obtener una muestra representativa de la población de manera aleatoria. También cubre cómo determinar el tamaño óptimo de una muestra.
El documento presenta información sobre diferentes técnicas de muestreo. Explica que el muestreo es la selección de una parte de los elementos de una población para representar al conjunto completo. Describe métodos como el muestreo aleatorio, estratificado, sistemático, por estadios múltiples y por conglomerados. Además, incluye definiciones de términos clave como población, muestra, error de muestreo y marco muestral.
Este documento presenta información sobre el uso de muestras en la investigación científica. Define conceptos clave como universo, población y muestra. Explica que una muestra debe ser representativa de la población total y debe seleccionarse de manera probabilística. También describe ventajas del uso de muestras como requerir menos tiempo y recursos que estudiar la población completa, y poder analizar variables con mayor profundidad.
El documento proporciona información sobre el concepto de muestreo y las técnicas de muestreo. Explica que la muestra es un subconjunto de la población que se selecciona para estudiar y hacer inferencias sobre la población completa. Describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio, estratificado y sistemático, y cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra.
Este documento trata sobre conceptos estadísticos relacionados con la inferencia estadística, incluyendo el grado de confianza de la inferencia, el grado de error de la inferencia, el error aleatorio, el grado de error, los tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, y el proceso de toma de decisiones sobre el muestreo.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como muestreo aleatorio simple y estratificado donde cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo no probabilístico incluye técnicas como muestreo de juicio donde los elementos se seleccionan subjetivamente. El objetivo general del muestreo es seleccionar una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población comple
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar unidades de observación en una investigación cuantitativa. Explica los diseños probabilísticos como el muestreo aleatorio simple y los no probabilísticos, y destaca la importancia de definir correctamente la población, marco muestral y tamaño de muestra para obtener información de calidad.
Este capítulo describe los diferentes tipos de muestras utilizadas en investigación cuantitativa, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica cómo definir las unidades de análisis, determinar el tamaño adecuado de la muestra, y los procedimientos para seleccionar muestras representativas de la población, dependiendo del tipo de muestreo elegido. Además, analiza conceptos clave como muestra, población, representatividad y error estándar.
Este documento trata sobre los diferentes tipos y métodos de muestreo estadístico. Explica brevemente los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el accidental, de conveniencia y por cuotas. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra necesario para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y el poder estadístico.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones. Explica los muestreos probabilísticos como el muestreo simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, los cuales permiten calcular el error muestral. También cubre los muestreos no probabilísticos como por cuotas y estratégicos, los cuales no permiten calcular el error muestral y tienen mayor riesgo de sesgos. El documento provee ejemplos para clarificar los diferentes métodos.
Este documento trata sobre el muestreo estadístico. Explica conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. También describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático y el muestreo estratificado. Finalmente, incluye ejemplos prácticos de cálculo de tamaño de muestra y error estándar.
El documento define los términos de universo y muestra, describe los tipos de muestreo como probabilístico, no probabilístico, aleatorio simple, sistemático y estratificado, y explica los pasos a seguir para seleccionar una muestra representativa como definir el universo, determinar el tamaño de la muestra, y elegir el método de muestreo.
El documento trata sobre la inferencia estadística y los métodos de muestreo. Explica que la inferencia estadística permite sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Luego describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el sistemático, el estratificado y por conglomerados. Finalmente, define los estadísticos y distribuciones muestrales.
El documento introduce conceptos básicos sobre técnicas de muestreo estadístico, incluyendo factores que determinan la representatividad de la muestra, errores de muestreo y métodos para determinar el tamaño y número de muestras. Explica los principales tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado, y cómo aplicarlos para obtener muestras representativas.
3. universo y muestra- prof gino giorgianniReina Hadas
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y diferentes tipos de muestras. Define un universo como el grupo total de unidades que se estudian y una muestra como una parte del universo. Explica que las muestras probabilísticas son las mejores porque cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada de forma aleatoria, mientras que las muestras no probabilísticas pueden sesgarse. También describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
Este documento describe diferentes tipos y técnicas de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como aleatorio simple, estratificado y en racimos, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. El muestreo no probabilístico incluye métodos como por conveniencia, bola de nieve y discrecional, donde la selección depende de factores como accesibilidad o juicio del investigador. El documento provee ejemplos detallados
El documento introduce conceptos básicos sobre técnicas de muestreo estadístico, incluyendo factores que determinan la representatividad de la muestra, errores de muestreo y métodos para determinar el tamaño y número de muestras. Explica los principales tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado, además de cubrir aspectos relacionados con la conservación y análisis de muestras en el laboratorio.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.maryanbalmaceda
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, y muestreo sistemático. El autor explica cada método con ejemplos para ayudar a estudiantes a entender y seleccionar el método más adecuado para sus investigaciones de mercado.
Esta presentación contiene conceptos y definiciones del muestreo probabilístico, así como los diferentes métodos que se utilizan para dicho proceso con ejemplos ilustrativos, un tema correspondientes a la asignatura de estadística II
El documento describe los conceptos básicos de muestreo y distribuciones muestrales. Explica por qué es necesario realizar muestreos en lugar de estudiar poblaciones completas debido a limitaciones de costo, tiempo y factibilidad. Luego define conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. Finalmente, describe diferentes métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado y por conglomerados.
TECNICAS DE MUESTREO PARA SEXTO SEMESTRE DE S.O INPAHU MUESTREOINPAHU
El documento describe diferentes técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve). También explica errores comunes como hacer conclusiones muy generales a partir de una pequeña muestra o inferir más allá de la población original.
Este documento trata sobre la teoría de muestreo estadístico. Explica que la teoría de muestreo estudia las relaciones entre una población y las muestras extraídas de ella, permitiendo estimar características desconocidas de la población a partir de las características de las muestras. También define conceptos clave como población, muestra, estadístico, parámetro y estimador. Finalmente, describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio, sistemático, estratificado y por conglomerados
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo utilizadas en estadística. Explica que el muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población más grande para estudiar sus propiedades de manera más eficiente. Describe métodos como el muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático, por conglomerados y de cuotas. También define conceptos clave como población, muestra, distribución muestral y margen de error.
El documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística. Explica que la población es el conjunto total de unidades de estudio, y la muestra es una parte representativa de esta. Luego detalla cinco tipos de muestreo como aleatorio simple, estratificado, por áreas, sistemático y discrecional. Finalmente da un ejemplo de calcular el tamaño de muestra para investigar el consumo eléctrico en una ciudad de 30,000 medidores con un error máximo del 5%.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para estudios de investigación. Explica el muestreo probabilístico, que incluye métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistematizado y el muestreo aleatorio estratificado. También cubre el muestreo no probabilístico, con métodos como el muestreo por cuotas, el muestreo a conveniencia y la bola de nieve.
El documento describe diferentes conceptos y procedimientos relacionados con el muestreo estadístico. Explica los conceptos de universo, muestra y muestreo, y describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra en función del coeficiente de confianza, probabilidad de éxito, error de estimación y tamaño de la población.
Este documento trata sobre el proceso de muestreo. Explica conceptos como marco muestral, tamaño de la muestra, coeficiente de confianza, tipos de muestreo como muestra aleatoria simple y sistematizada. También describe cómo calcular el tamaño de la muestra y los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar unidades de observación en una investigación cuantitativa. Explica los diseños probabilísticos como el muestreo aleatorio simple y los no probabilísticos, y destaca la importancia de definir correctamente la población, marco muestral y tamaño de muestra para obtener información de calidad.
Este capítulo describe los diferentes tipos de muestras utilizadas en investigación cuantitativa, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica cómo definir las unidades de análisis, determinar el tamaño adecuado de la muestra, y los procedimientos para seleccionar muestras representativas de la población, dependiendo del tipo de muestreo elegido. Además, analiza conceptos clave como muestra, población, representatividad y error estándar.
Este documento trata sobre los diferentes tipos y métodos de muestreo estadístico. Explica brevemente los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el accidental, de conveniencia y por cuotas. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra necesario para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y el poder estadístico.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones. Explica los muestreos probabilísticos como el muestreo simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, los cuales permiten calcular el error muestral. También cubre los muestreos no probabilísticos como por cuotas y estratégicos, los cuales no permiten calcular el error muestral y tienen mayor riesgo de sesgos. El documento provee ejemplos para clarificar los diferentes métodos.
Este documento trata sobre el muestreo estadístico. Explica conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. También describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático y el muestreo estratificado. Finalmente, incluye ejemplos prácticos de cálculo de tamaño de muestra y error estándar.
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El documento trata sobre la inferencia estadística y los métodos de muestreo. Explica que la inferencia estadística permite sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Luego describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el sistemático, el estratificado y por conglomerados. Finalmente, define los estadísticos y distribuciones muestrales.
El documento introduce conceptos básicos sobre técnicas de muestreo estadístico, incluyendo factores que determinan la representatividad de la muestra, errores de muestreo y métodos para determinar el tamaño y número de muestras. Explica los principales tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado, y cómo aplicarlos para obtener muestras representativas.
3. universo y muestra- prof gino giorgianniReina Hadas
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y diferentes tipos de muestras. Define un universo como el grupo total de unidades que se estudian y una muestra como una parte del universo. Explica que las muestras probabilísticas son las mejores porque cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada de forma aleatoria, mientras que las muestras no probabilísticas pueden sesgarse. También describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
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El documento introduce conceptos básicos sobre técnicas de muestreo estadístico, incluyendo factores que determinan la representatividad de la muestra, errores de muestreo y métodos para determinar el tamaño y número de muestras. Explica los principales tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado, además de cubrir aspectos relacionados con la conservación y análisis de muestras en el laboratorio.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.maryanbalmaceda
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, y muestreo sistemático. El autor explica cada método con ejemplos para ayudar a estudiantes a entender y seleccionar el método más adecuado para sus investigaciones de mercado.
Esta presentación contiene conceptos y definiciones del muestreo probabilístico, así como los diferentes métodos que se utilizan para dicho proceso con ejemplos ilustrativos, un tema correspondientes a la asignatura de estadística II
El documento describe los conceptos básicos de muestreo y distribuciones muestrales. Explica por qué es necesario realizar muestreos en lugar de estudiar poblaciones completas debido a limitaciones de costo, tiempo y factibilidad. Luego define conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. Finalmente, describe diferentes métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado y por conglomerados.
TECNICAS DE MUESTREO PARA SEXTO SEMESTRE DE S.O INPAHU MUESTREOINPAHU
El documento describe diferentes técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve). También explica errores comunes como hacer conclusiones muy generales a partir de una pequeña muestra o inferir más allá de la población original.
Este documento trata sobre la teoría de muestreo estadístico. Explica que la teoría de muestreo estudia las relaciones entre una población y las muestras extraídas de ella, permitiendo estimar características desconocidas de la población a partir de las características de las muestras. También define conceptos clave como población, muestra, estadístico, parámetro y estimador. Finalmente, describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio, sistemático, estratificado y por conglomerados
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo utilizadas en estadística. Explica que el muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población más grande para estudiar sus propiedades de manera más eficiente. Describe métodos como el muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático, por conglomerados y de cuotas. También define conceptos clave como población, muestra, distribución muestral y margen de error.
El documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística. Explica que la población es el conjunto total de unidades de estudio, y la muestra es una parte representativa de esta. Luego detalla cinco tipos de muestreo como aleatorio simple, estratificado, por áreas, sistemático y discrecional. Finalmente da un ejemplo de calcular el tamaño de muestra para investigar el consumo eléctrico en una ciudad de 30,000 medidores con un error máximo del 5%.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para estudios de investigación. Explica el muestreo probabilístico, que incluye métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistematizado y el muestreo aleatorio estratificado. También cubre el muestreo no probabilístico, con métodos como el muestreo por cuotas, el muestreo a conveniencia y la bola de nieve.
El documento describe diferentes conceptos y procedimientos relacionados con el muestreo estadístico. Explica los conceptos de universo, muestra y muestreo, y describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra en función del coeficiente de confianza, probabilidad de éxito, error de estimación y tamaño de la población.
Este documento trata sobre el proceso de muestreo. Explica conceptos como marco muestral, tamaño de la muestra, coeficiente de confianza, tipos de muestreo como muestra aleatoria simple y sistematizada. También describe cómo calcular el tamaño de la muestra y los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico.
Este documento define población, muestra y tipos de muestreo. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los que se investiga, mientras que la muestra es una parte seleccionada de la población. Describe los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como los no probabilísticos como por cuotas, juicios y bola de nieve. El objetivo del muestreo es seleccionar una muestra representativa de la población para generalizar los resultados.
Este documento presenta información sobre el diseño metodológico de un estudio, incluyendo la definición del universo, población y muestra. Describe los tipos de muestra probabilísticas y no probabilísticas, los criterios de inclusión y exclusión, y las consideraciones éticas que deben tomarse en cuenta. Además, explica conceptos como marco muestral, tamaño de muestra y procedimientos de selección de sujetos para la muestra.
DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO
-Muestra o censo
-Terminología y fundamentos del muestreo
-Etapas den la selección de la muestra
-Muestreo no probabilístico
*Muestreo de conveniencia
*Muestreo de juicios
*Muestreo por cuotas
*Muestreo de “bola de nieve”
-Muestreo probabilístico
*Muestreo aleatorio simple
*Muestreo aleatorio sistemático
*Muestreo aleatorio estratificado
*Muestreo por conglomerados
-Determinación del diseño muestral apropiado
-Determinación del tamaño de la muestra
*Muestreo aleatorio simpleMuestreo estratificado
Este documento explica los conceptos de población, muestra, muestreo, tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Define la población como el conjunto total de unidades de análisis y la muestra como un subconjunto de la población. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población y los pasos involucrados. También describe los tipos principales de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y los tipos de muestreo no probabil
Este documento presenta los conceptos clave de muestreo y estimación estadística. Explica diferentes tipos de muestreo como probabilístico, estratificado, sistemático y por estadios múltiples. También define conceptos como distribución muestral, estimador e inferencia estadística. El documento fue escrito por tres estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Fermín Toro.
Este documento presenta los conceptos clave de muestreo y estimación estadística. Explica diferentes tipos de muestreo como probabilístico, estratificado, sistemático y por estadios múltiples. También define conceptos como distribución muestral, estimador e inferencia estadística. El documento fue escrito por tres estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Fermín Toro.
Este documento presenta los conceptos clave de muestreo y estimación estadística. Explica diferentes tipos de muestreo como probabilístico, estratificado, sistemático y por estadios múltiples. También define conceptos como distribución muestral, estimador e inferencia estadística. El documento fue escrito por tres estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Fermín Toro.
Este documento presenta los conceptos clave de muestreo y estimación estadística. Explica diferentes tipos de muestreo como probabilístico, estratificado, sistemático y por estadios múltiples. También define conceptos como distribución muestral, estimador e inferencia estadística. El documento fue escrito por tres estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Fermín Toro.
1) El documento presenta diferentes técnicas de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Explica los pasos para aplicar cada técnica y sus ventajas y desventajas. 2) Incluye ejemplos y ejercicios para practicar el diseño e implementación de muestras probabilísticas. 3) El objetivo es que los lectores aprendan a identificar y aplicar las técnicas de muestreo más adecuadas según el contexto y objetivos de cada estudio
La muestra o análisis muestral es una parte representativa de la población; El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea para extraer una pequeña parte de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral o muestra.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para estudios estadísticos. Explica que existen dos métodos principales para seleccionar muestras, el muestreo aleatorio y el muestreo no aleatorio. Dentro del muestreo aleatorio se encuentran técnicas como el muestreo probabilístico, el muestreo estratificado y el muestreo por cuotas. El documento también aborda brevemente técnicas como el muestreo de bola de nieve y el muestreo subjetivo por decisión razonada.
El documento describe varios conceptos clave relacionados con la metodología de investigación, incluyendo población, muestra, muestreo, tipos de muestreo (probabilístico y no probabilístico), y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica que la muestra debe ser representativa de la población y de un tamaño adecuado, y proporciona una fórmula y ejemplo para calcular el tamaño de la muestra.
Este documento presenta los conceptos clave de muestreo y estimación estadística. Explica los tipos de muestreo como probabilístico, estratificado, sistemático y por estadios múltiples. También define estimador, distribución muestral y estimación. El documento está dirigido a estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Fermín Toro.
Este documento presenta los conceptos clave de muestreo y estimación estadística. Explica los tipos de muestreo como probabilístico, estratificado, sistemático y por estadios múltiples. También define estimador, distribución muestral y estimación. El documento fue escrito por tres estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Fermín Toro.
Este documento define los conceptos de población, muestra, tipos de población y muestreo. Explica que una población es un conjunto de individuos con características en común que se desean estudiar, y que una muestra es una parte representativa de la población seleccionada para su estudio. Además, describe diferentes tipos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y de conglomerados.
El documento presenta información sobre diferentes técnicas de muestreo. Explica que el muestreo es la selección de una parte de los elementos de una población para representar al conjunto completo. Describe métodos como el muestreo aleatorio, estratificado, sistemático, por estadios múltiples y por conglomerados. Además, define conceptos clave como población, muestra, error de muestreo y marco muestral.
Este documento describe diferentes aspectos metodológicos para la investigación como elegir el alcance adecuado, definir variables, formular hipótesis, seleccionar sujetos y determinar el tamaño de la muestra. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio, estratificado y por conglomerados, así como los no probabilísticos como accidental, de sujetos tipo y por cuotas.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la selección de muestras en la investigación. Explica que una muestra es un subgrupo representativo de una población del que se recopilan datos. Detalla los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y los factores que deben considerarse para seleccionar una muestra como el tamaño de la muestra, las unidades de análisis, y los métodos de selección como la rifa, números aleatorios y selección sistemática. También cubre temas como
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
1. Material Didáctico:
Sólo Visión (Proyectables)
Título:
Población y Muestra
Autor:
M. en E. Neftali Toledo
Díaz de León
Unidad de Aprendizaje:
Técnicas de Investigación
Cualitativas y
Cuantitativas.
Universidad Autónoma del Estado de México
Facultad de Arquitectura y Diseño
Administración y Promoción de la Obra Urbana
2.
3.
4. POBLACIÓN
La POBLACIÓN de una investigación está compuesta por
todos los elementos (personas, objetos, organismos,
historias clínicas) que participan del fenómeno que fue
definido y delimitado en el análisis del problema de
investigación.
La POBLACIÓN tiene la característica de ser estudiada,
medida y cuantificada.
También se conoce como UNIVERSO.
La población debe delimitarse claramente en torno a sus
características de contenido, lugar y tiempo.
6. MUESTRA
Una muestra es una parte de la población.
La muestra puede ser definida como un SUBGRUPO DE LA POBLACIÓN o
universo.
Para seleccionar la muestra, primero deben delimitarse las características de
la población.
MUESTRAS REPRESENTATIVAS
Una muestra representativa debe contener todas las características de la
población o universo, para que los resultados sean generalizables.
La muestra debe ser proporcional al tamaño de la población.
Preferentemente seleccionada por procedimientos aleatoreos/probabilísticos.
9. La Muestra es una parte o subconjunto de la población
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.
11. UNIDAD DE ANÁLISIS / UNIDAD DE MUESTREO
La unidad de análisis es cada uno de los
elementos que constituyen la población y por
lo tanto la muestra.
Ejemplos de unidad de análisis son alumnos,
maestros, directivos, expertos, padres de
familia, empleadores, etc.
Cada unidad de análisis cumple con los
parámetros muestrales.
12. s1 s2
s4
s3
s1 s2
s4
s3
Cuando se seleccionan muestras aleatoriamente los resultados
SIEMPRE son variables. Esta variación en los estadísticos se
denomina error aleatorio y es causada por la selección al azar.
ERROR ALEATORIO
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19. Sí
¿Debo tomar una muestra?
Se requiere conocer cómo se
presenta cierta característica en un
Universo particular
¿El Universo
está bien
definido?
Definir
el Universo
¿Es posible
observar todo el
Universo?
Observar
una Muestra
Hacer
un Censo
NO
NO
Sí
Tomar
una Muestra
No representativa
Tomar
una Muestra
Representativa
¿Se quiere
inferir la medición
al Universo?
NO
Sí
Las observaciones
pueden atribuirse a
los miembros del
Universo
Las observaciones
sólo pueden
atribuirse a la
muestra, NO a los
miembros del
Universo
Las observaciones
pueden atribuirse a
los miembros del
Universo
20. Selección de una Muestra NO
Representativa
Se quiere medir
una variable en una
Muestra No
Representativa
¿Se quiere
inferir la medición
al Universo?
Sí El procedimiento
está contraindicado.
Revise su planteamiento.
Precise los atributos
esenciales que
CARACTERIZAN al
subgrupo
Exprese estos atributos
como CRITERIOS DE
INCLUSIÓN en la
muestra
Los sujetos que cumplan los criterios
de inclusión son representativos del
UNIVERSO
Defina por CONVENIENCIA
los criterios de SELECCIÓN
La observación de este
UNIVERSO sólo es APLICABLE a
sus integrantes
La utilidad de las Muestras No Representativas depende de su
representatividad cualitativa y no de su tamaño
Sí
NO
21. Selección de una Muestra
Representativa
Se quiere estimar un
Parámetro del Universo
partiendo de una Muestra
Representativa
¿De qué naturaleza
es el Parámetro a
estimar?
Variable
Cuantitativa
Muestreo
Representativo
para estimar una
Media
Variable
Cualitativa
Muestreo
Representativo
para estimar una
Proporción
22. D E C I S I O N E S D E M U E S T R E O
Hacer
un Censo
Tomar una
Muestra
representativa
Tomar una
Muestra No
representativaa
Las observaciones
pueden atribuirse a
TODOS los miembros
del Universo
Observar todos y
cada uno de los
elementos del
universo
No hay Error Aleatorio
Puede haber Error
Sistemático
Las observaciones
sólo pueden
atribuirse a la
muestra, NO a los
miembros del
Universo
Observar sujetos
elegidos por
conveniencia
Siempre hay Error
Aleatorio
Siempre hay Error
Sistemático
Las observaciones
pueden atribuirse a
los miembros del
Universo
Observar sujetos
elegidos por
conveniencia
Siempre hay Error
Aleatorio
Puede haber Error
Sistemático
23. Definición del Tamaño Muestral
La definición del tamaño muestral depende de los siguientes factores
Los objetivos del estudio
Los conocimientos previos sobre el
comportamiento de la característica
en la población.
Los recursos técnicos y financieros para
obtener la información
El error máximo que se permitirá
el analista
La confiabilidad de la inferencia
esperada por el analista
1
2
3
4
5
24.
25. TÉCNICAS ALEATORIAS Y NO ALEATOREAS
(PROBABILÍSTICAS / NO PROBABILÍSTICAS)
En las técnicas aleatoreas todos los
elementos de la población tienen la misma
probabilidad de ser seleccionados.
En las muestras no aleatorias la elección de
los sujetos depende de la decisión del
investigador, ya que requiere para formar este
tipo de muestra, de una cuidadosa y
controlada elección de sujetos con ciertas
características específicas.
28. MUESTREO PROBABILÍSTICO
Para que la inferencia estadística
sea válida el muestreo debe ser
aleatorio o probabilístico.
Aleatoriedad de la selección
Condición que refiere que cada
elemento del universo debe tener la
misma probabilidad de ser elegido
en la muestra y que dicha
probabilidad puede ser medida.
31. 1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Escoge al azar los miembros del universo
hasta completar el tamaño muestral
previsto.
En teoría se enumeran previamente todos
los elementos y de acuerdo con una tabla
de números aleatorios se van escogiendo .
El procedimiento puede darse con o sin
reemplazos y esta condición afectará
posteriormente el análisis.
32.
33.
34. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Puede utilizarse dos procedimientos:
1.- Empleo de números aleatoreos o de un
programa computarizado de selección
aleatorea.
Procedimiento:
• Listado de todos los elementos que
conforman el universo con un número
clave que los identifique individualmente.
• Selección de los sujetos a través del
programa de cómputo, o bien, con el
apoyo de tablas de números aleatorios.
2.- Empleo de papeletas.
Se anotan los nombres o
el número clave que los
identifican.
• Se depositan en un
recipiente del que se
irán sacando al azar,
hasta cubrir el
número establecido
para la muestra.
35.
36.
37. 2. MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
1 - En el universo (N) se elige el primer elemento al azar.
2 - Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta
completar el tamaño muestral (n).
El tamaño del intervalo (k) se calcula: k = N/n
Se divide población entre muestra.
Ejemplo: 500/100 = 5
El intervalo será de 5
38.
39.
40. 3. MUESTREO ESTRATIFICADO
Considera que al interior del universo existen estratos
(subgrupos internamente homogéneos pero cualitativa
y cuantitativamente diferentes entre sí), y que no se
cumple la condición de selección aleatoria pues los
miembros del grupo mayoritario tienen una mayor
probabilidad de ser seleccionados en la muestra.
Esto garantiza que la muestra contenga
elementos de todos los estratos.
El muestreo estratificado puede ser proporcional o
no proporcional.
41.
42. ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en
propiedades y tamaño
Comuna A
Comuna B
Comuna C
Comuna D
Los estratos más grandes
Tienen mayor probabilidad de ser seleccionados
43. ¿Cómo garantizar la aleatoriedad en
universos estratificados?
1. Muestreo Estratificado Proporcional
Puede usarse alguna de las siguientes técnicas:
2. Muestreo Estratificado No Proporcional
3. Alocación óptima de los estratos.
44. Muestreo Estratificado Proporcional
Así, se eligen aleatoriamente los elementos al
interior de cada estrato muestral hasta ajustar
su tamaño.
Es mejor que el Muestreo Aleatorio Simple pues
disminuye el error estándar de la medición
muestral.
Supone que los estratos contienen diferente
número de elementos, unos más grandes y
otros más pequeños, por lo tanto la cantidad
de elementos de cada estrato será diferente y
proporcional a su tamaño.
45. Muestreo Estratificado NO Proporcional
(Fracción variable de muestreo)
Para aplicar el muestreo estratificado no proporcional, simplemente se
divide el tamaño de la muestra entre el número de estratos.
Cada estrato aporta el mismo número de sujetos, independientemente
de su tamaño.
Ajusta convencionalmente los tamaños de los estratos muestrales
para aumentar la eficiencia de la selección de los grupos más
pequeños.
46. MUESTREO POR ALOCACIÓN ÓPTIMA DE
LOS ESTRATOS
Selecciona el tamaño de los estratos en función de la
desviación estándar de cada uno de ellos, de tal
manera que los estratos más heterogéneos (mayores
varianzas) aporten más casos a la muestra total.
47. MUESTREO RAMIFICADO
Es una continuación del muestreo estratificado. Esta técnica se emplea
cuando el universo o población es muy grande y se divide en estratos que a
su vez contienen otros subestratos.
48.
49.
50. CONGLOMERADOS
Heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño
Grupo 5C
Grupo 5C
Grupo 1A
Grupo 1A
Grupo 2A
Grupo 2A
Grupo 3B
Grupo 3B
Grupo 5C
Grupo 5C
Grupo 1A
Grupo 1A
Grupo 2A
Grupo 2A
Grupo 3B
Grupo 3B
En este procedimiento la muestra se elige no individualmente sino por grupos o
conglomerados.
51. MUESTREO
ALEATORIO POR CONGLOMERADOS
Los miembros del grupo mayoritario tienen una mayor probabilidad de ser
seleccionados en la muestra.
Las unidades de observación se elijen aleatoriamente al interior de los
conglomerados
El error de la medición (error muestral) no se de al interior del conglomerado
sino entre los conglomerados
52. Muestreo
Aleatorio por Conglomerados
• Los conglomerados
deben estar bien
definidos de modo
que cada elemento
pertenezca a uno y
sólo a un
conglomerado.
• El tamaño de cada
conglomerado debe
ser bien conocido (por
lo menos bien
estimado)
• El número de
conglomerados debe
ser pequeño.
Requisitos del Procedimiento :
53.
54.
55.
56. Selecciona los individuos por etapas, configurando sucesivamente grupos
(estratos o conglomerados) y subgrupos denominados Unidades de Muestreo.
57. TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
1. Muestreo por Cuotas
3. Muestreo accidental
4. Muestreo casual
5. Muestreo Bola de Nieve
6. Informantes clave
7. Muestra reductiva
8. Procedimientos mixtos
2. Muestreo intencional
58. MUESTREO POR CUOTAS
Una vez establecido el tamaño de la muestra, se define la unidad de análisis
típica o representativa, y se eligen los elementos que tengan las
características descritas hasta completar la cuota o número indicado para la
muestra.
59. MUESTREO INTENCIONAL
El investigador selecciona intencionalmente los elementos que constituirán la
muestra.
Este procedimiento puede dar muestras altamente representativas o bien
poco representativas, esto dependerá de las habilidades del investigador.
60. MUESTREO ACCIDENTAL
La muestra es seleccionada de manera accidental sin que haya de por medio
criterios específicos.
No hay nada que nos asegure que los elementos seleccionados sean típicos.
61. MUESTREO CASUAL
También se le llama muestreo voluntario.
Se pide voluntarios para conformar la muestra.
No hay nada que asegure que la muestra sea representativa.
62. MUESTREO BOLA DE NIEVE
Para seleccionar este tipo de muestra se recurre a ciertas personas
que a su vez conocen a otras.
Se emplea cuando no se conoce o no es fácil identificar a los
sujetos típicos.
Entre ellos se conocen.
63. INFORMANTES CLAVES
Dependiendo del tema de investigación, hay elementos de la población que
poseen información veraz y confiable.
Estos elementos se conocen como informantes claves y es importante recurrir
a ellos.
Esta muestra aunque no es representativa suele ser muy confiable.
64. MUESTRA REDUCTIVA
Cuando la población es demasiado grande y muy homogénea con respecto a
la característica que queremos medir, podemos aplicar esta técnica que
consiste en elaborar un muestreo de otra muestra mayor y así simplificar el
estudio.
65. PROCEDIMIENTOS MIXTOS
Pueden combinarse técnicas
aleatoreas con no aleatoreas.
Si en una investigación se tienen
varias muestras (alumnos, docentes,
expertos, padres de familia) cada una
de las muestras pueden ser
conformadas con técnicas distintas y
combinarse entre sí.
66. BIBLIOGRAFÍA
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POPPER, Karl(1983). Realismo y el objetivo de la ciencia. Editorial Tecnos.
POPPER, Karl(1991). La sociedad abierta y sus enemigos: Editorial Paidos.
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Rev. Cubana Endocrinol.
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TAYLOR, S. J.; BOGDAN, R (1990). Introducción a los métodos cualitativos de investigación. Buenos Aires: Paidós.
MARRERO, A (1997). Formulación y puesta en práctica de diseños de investigación. Montevideo: Fundación de Cultura
Universitaria: Universidad de la República.
WILSON, T (1990). Métodos cuantitativos “versus” cualitativos en investigación social. Montevideo: Fundación de Cultura
Universitaria: Servicio de Documentación en Ciencias Sociales
COOK, T. D.; REICHARDT, CH (1986). Métodos cualitativos y cuantitativos en investigación evaluativa. Madrid: Morata.
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