POBLACION_MUESTRA.pptx

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 Es un conjunto de sujetos o individuos con
determinadas características en común que se desean
estudiar.
POBLACION

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 POBLACIÓN FINITA: Cuando se conoce el tamaño
de la población.
Ejemplo:
 Habitantes de un lugar.
 Empleados de una fábrica.
TIPOS DE
POBLACIÒN


 POBLACIÓN INFINITA: Cuando no se conoce el
tamaño de la población.
Ejemplo:
 Los números Naturales.


 Población de Interés (“Target population”)
Conjunto total de casos acerca de los cuales el
investigador le gustaría hacer sus generalizaciones.


 Población Accesible : Conjunto total de casos que
están disponibles al investigador para llevar a cabo
su estudio.
Ejemplo:
 Aspirantes a un puesto de trabajo.
 Vendedores de una empresa.


 “Es una parte representativa de la población que es
seleccionada para ser estudiada, ya que la
población es demasiado grande para ser estudiada
en su totalidad “Allen Webster.
MUESTRA


 Es una representación significativa de las
características de una población.
 Se llama muestra a una parte de la población
a estudiar que sirve para representarla.
MUESTRA


La utilidad de usar muestras se puede ilustrar en el
ejemplo del ama de casa que desea saber si ha puesto
suficiente sal a la sopa.
Para ello toma una cuchara, la prueba y saca
conclusiones que se refieren no sólo a la pequeña
muestra que probó si no a toda la sopa preparada
(universo).
La Sopa


 Ser representativa: Es decir, todos sus elementos deben
presentar las mismas cualidades y características.
 Ser suficiente: La cantidad de elementos seleccionados,
si bien tiene que ser representativa del universo, debe
estar libre de errores
Objetivos de la muestra
La muestra debe cumplir con las siguientes
características.


 Muestras probabilísticas Todas las unidades
tienen una probabilidad conocida, distinta
de cero, de ser incluidas en la muestra.
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo sistemático.
Muestreo estratificado.
Muestreo por grupos o conglomerados.
 Muestras no probabilísticas.
Muestreo de conveniencia.
Muestreo por cuotas.
TIPOS DE MUESTRAS


 Menor tiempo: Se obtiene con mayor
rapidez la información, ya que sólo se
estudia cuna pequeña parte.
 Control: Es fácil acudir a los resultados
finales del estudio con fines de consulta.
 Menor costo: Los gastos se harán sobre
una mínima parte del universo.
Ventajas de usar
muestras


 Conjunto de operaciones encaminadas
a determinar una muestra, su tamaño y
demás características necesarios para
identificar a los elementos de la forma.
EL MUESTREO

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TIPOS DE MUESTREO
PROBABIL
IS-TICO
POR
CUOTAS
SUBJETIVO
POR
DECISION
RAZONADA
ALEATORI
O SIMPLE
ESTRATIFI-
CADO
SISTEMATICO
POR
ESTADIOS
MULTIPLES
POR
CONGLOME-
RADOS

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 Cada unidad de muestreo tiene la misma
probabilidad de ser escogida
 Equivale a numerar a toda la población objeto de
estudio, sacando al azar los números que van a
formar parte de la muestra
 Requiere que se conozca de antemano el listado
completo de todas las unidades de muestreo
Muestreo aleatorio
simple
IR A VIDEO

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 Muestreo aleatorio simple.
VENTAJAS DESVENTAJAS
Se recomienda cuando la Población es
pequeña. Requiere la investigación y
catalogación de la población, lo cual en
ocasiones, resulta muy costoso
Sencillo y de fácil comprensión.
Cálculo rápido de medias y varianzas.
Requiere una probabilidad de selección
igual para todos los elementos que
conforman la población
Cuando la población está ubicada en
un espacio reducido.
Se basa en la teoría estadística, por lo
tanto existen paquetes informáticos
para analizar los datos.
Requiere mayor tamaño de muestra.
Cuando no se tiene información
previa de la población.


Ejemplo:
 Se requiere conocer el comportamiento de una población
conformada por 44 estudiantes de la UCV Marketing Sube;
para extraer la muestra aleatoria de 10 estudiantes el docente
se vale de una lista en la cual a cada elemento de la población
se le asigna un número.


 Muestreo sistemático
Se recomienda cuando la
Población es numerosa. El proceso de selección puede
interactuar con un rasgo
periódico oculto dentro de la
población.
Cuando se puede disponer de
un listado de los elementos de
la población
La sencillez de la técnica y que
puede ser utilizado con
bastante grado de confiabilidad
en la práctica.
Si la técnica de muestreo coincide
con la periodicidad del rasgo, la
técnica de muestreo ya no será
aleatoria y la representatividad
de la muestra se ve
comprometida.
Fácil de aplicar.


Ejemplo:
 Se tiene una población conformada por 50 estudiantes y
se desea tomar una muestra de 10personas.
IM = n /N
N = Población
n= Muestra


 Muestreo estratificado.
IMPORTANTE:
Es decir este método implica la identificación de características que dan lugar a
la conformación de sub-grupos homogéneos al interior pero heterogéneos
entre sí. Los elementos dentro de cada estrato se seleccionaron al azar.


Procedimiento en El muestreo aleatorio estratificado:
 Se establecen las variables para formar estratos
 Se divide a la población en estratos exclusivos.
 Selección de la muestra a través del M.A.S
Se recomienda cuando se tiene un
conocimiento a priori de la
población.
Puede ocurrir que los miembros de
una unidad superior se parezca,
reduciendo la representatividad de
otros en la muestra final
Cuando se trata de elementos
poblacionales susceptibles a ser
clasificados.
Cuando interés en obtener
información a nivel de las
subpoblaciones. Necesita mayor atención por ende
consume mayor tiempo
Se obtiene estimaciones más
precisas
Su objetivo es conseguir una
muestra lo más semejante posible a
la población en lo que a la o las
variables estratificadas se refiere.
Es complicado porque hay que tener
en cuenta el número y el tamaño de
la población de los estratos.
Es Caro porque algunas muestras no
son accesibles.


 Muestreo por grupos o conglomerados.
En este método se procede como se indica a continuación:
Clasificar o dividir en áreas o manzanas.
Escoger al alzar la muestra donde se va a comenzar el muestreo.
Determina la frecuencia del muestreo.
Se recomienda cuando la población está
diseminada en grandes áreas geográficas.
Como principal inconveniente, al usar
este tipo de muestreo, es que los
conglomerados no sean realmente
homogéneos entre ellos.
No es preciso tener un listado de toda la
población, sólo de las unidades primarias
de muestreo.


 Tipos de muestreo conglomerado:
 Monoetápico: Se estudian todas las residencias de una manzana.
 Bietápico: Se escogen primero las muestras de manzanas y luego, se
elige al azar los elementos dentro de las manzanas seleccionadas.

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 MUESTREO DE CONVENIENCIA
Se eligen las unidades maestrales teniendo en cuenta criterios
de selección.
MUESTRAS NO
PROBALÍSTICAS
Menos costoso
Difícil generalizar a otros sujetos
No requiere mucho tiempo
Menos representativa de una
población específica
Fácil de administrar Los resultados dependen de las
características únicas de la
muestra
Asegura alta tasa de
participación
Posible generalización a
sujetos similares
Mayor probabilidad de error
debido a la influencia de
sujetos(sesgos)


 Muestreo por juicio u opinión
La muestra se elige sobre la base de conocimientos que el
investigador tenga de la población, sus elementos y la naturaleza
de los objetivos de la investigación.


 MUESTREO POR CUOTAS
Es la selección (proceso de acumulación) de unidades
maestrales por categorías (sexo, raza, religión, etc.) hasta
completar la cuota fijada con anterioridad


 Muestreo por Bola de Nieve
La población se fracciona en subpoblaciones y de cada
población se fija una cuota, que consiste en un número de
individuos, que reúnen unas determinadas condiciones.


POBLACION
DE ESTUDIO
ELEMENTOS DEL
MUESTREO
ELEMENTOS
UNIDAD DE
MUESTREO
ALCANCE TIEMPO
MARCO
MUESTRAL


 Se basa en la
experiencia de
alguien con la
población.
MÉTODOS DE
MUESTREO
MUESTREO
NO
ALEATORIO O
DE JUICIO
MUESTREO
ALEATORIO O
DE
PROBABILIDAD
Todos los elementos de
la población tienen la
oportunidad de ser
escogidos


NO PROBABILÍSTICOS
Cada unidad NO tiene igual probabilidad de
participar en la muestra
No se puede calcular el error muestral.
Alto riesgo de invalidez producido por la
introducción de sesgos
PROBABILÍSTICOS
Todas las unidades tienen igual
probabilidad de participar en la muestra.
La elección de cada unidad muestral es
independiente de las demás.
Se puede calcular el error muestral.
DIFERENCIAS ENTRE EL
MUESTREO PROBABILÍSTICO Y
NO PROBABILÍSTICO


 Es el paso siguiente a la formulación del
problema de la investigación el cual se integran
las teorías, enfoques teóricos, estudios y
antecedentes en general que se refirieran al
problema de investigación.
MARCO TEORICO


Según Hernández:
 “Es un compendio escrito de artículos, libros y otros
documentos.
 Describen el estado pasado y actual del conocimiento
sobre el problema de estudio.
 Nos ayuda a documentar como nuestra investigación
agrega valor.”
MARCO TEORICO


Funciones del Marco Teórico:
 Permite prevenir errores.
 Orienta como debe realizarse el estudio.
 Permite ampliar la visión del investigador sobre el
problema de estudio.
MARCO TEORICO


Proceso de Revisión de la literatura.
 Detección de las fuentes: Libros, revistas,
documentos electrónicos.
 Recopilación de la información necesaria para el
trabajo.
 Lectura y procesamiento de la misma.
Como elaborar?


 Conocer las raíces más profundas del
problema investigado.
 Identificar los métodos que se han utilizado al
investigar el problema.
 Orientarnos hacia los aspectos más relevantes
del tema.
 Ir de lo general a lo particular.
Importancia del
Marco Teórico


 A diferencia del Marco Teórico, se encarga de revisar
los procesos a realizar la investigación, no solo analiza
que pasos se deben seguir para la optima resolución
del problema, sino que también determina si las
herramientas de estudio que se van a emplear
ayudara de manera factible a solucionar el problema.
MARCO
METODOLÒGICO


 Ayuda a prevenir errores cometidos en
otros estudios.
 Orienta sobre como habrá de realizarse el
estudio.
 Amplia el horizonte del estudio o guía al
investigador para que se centre en el
problema y así evitar desviaciones del
planteamiento original.
FUNCIONES


Es una propiedad interrelacionante y cuya variación
es susceptible de medirse u observarse.
Ej. El sexo, el atractivo físico, el aprendizaje de
conceptos, la religión , la agresividad verbal, la
personalidad autoritaria, etc-
VARIABLES


Son atributos o aspectos específicos entre ellos:
 Conocer
 Explicar
 Dimensionar
 Estudiar
CARACTERISTICAS
DE VARIABLES


 Variable numérica (Cuantitativa):
Característica de la unidad de análisis que se expresa
numéricamente.
Cuantificable en una escala aritmética.
Discretas: Escala finita de valores, toma valores enteros.
Ejm: Numero de hijos, edad, etc.
Continuas: Escala infinita de valores dentro de un rango,
puede tomar valores decimales.
Ejm: Talla, peso, etc. Como 60.5 o 45.6


 Variable numérica (Cuantitativa):


Variable categórica (cualitativa): Característica de la
unidad de análisis que se expresa cualitativamente.
No susceptibles de ser cuantificadas.
Nominales: Son aquellos cuyo dominio de variación son objeto de
clasificación.
Ejm: Sexo: Masculino, Femenino .
Ordinales: Son aquellos cuyo dominio de variación son objeto de
clasificación y orden.
Ejm: División Política, Región, Provincia, Cantón, etc.
TIPOS DE VARIABLES


Variable categórica (cualitativa):


 VARIABLE INDEPENDIENTE:
Condiciones en el ambiente físico de trabajo
 VARIABLE DEPENDIENTE:
Rendimiento laboral
 VARIABLES INTERVINIENTES:
El salario
El horario de trabajo
La distribución de funciones
TIPOS DE VARIABLES


 Es un proceso que consiste en definir
estrictamente variables en factores medibles.
El Proceso define conceptos difusos y les
permite ser medidos empírica y
cuantitativamente.
OPERACIONALIZACIÒN


 La operacionalización de las variables se refiere a
descender a un nivel de abstracción de las mismas.
“Implica desglosar la variable por medio de un
proceso de deducción lógica en indicadores, los
cuales se refieren a situaciones específicas de las
variables. Los indicadores pueden medirse
mediante índices o investigarse por ítems o
preguntas que se incluyen en los instrumentos que
se diseñan para la recopilación de la información.”
(Méndez, 1988, p. 79)
OPERACIONALIZACIÒN


 Es importante tener presente que en el proceso de
investigación es fundamentalmente recoger datos,
y no un proceso de documentación para guiar la
investigación. Un dato referido en el estudio sin la
evidencia de ser producto del proceso investigativo,
carece de validez
Técnicas e instrumentos
de recolección de datos


Técnicas e instrumentos
de recolección de datos


Existen diferentes técnicas e
instrumentos para captar y
registrar los datos


registrar los datos
 LA OBSERVACIÓN
Es el método fundamental de
obtención de datos de la
realidad.


registrar los datos
 LA ENTREVISTA
Se utiliza para recabar
información en forma verbal, a
través de preguntas que
propone el investigador o
entrevistador.


registrar los datos
 LA ENTREVISTA
PARTICIPANTE NO PARTICIPANTE
Usada básicamente en la
investigación cualitativa,
puede ser: NATURAL o
ARTIFICIAL
Debe su nombre a que el
observador no interactúa
con lo observado.
ESTRUCTURADA O
SISTEMÁTICA
INESTRUCTURADA
O NO SISTEMÁTICA


registrar los datos
 LA ENCUESTA
Es una técnica para obtener
información, generalmente de
una muestra de SUJETOS.
A través de…
 Cuadros
 Tablas
 Gráficos

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