Este documento resume los conceptos clave relacionados con la selección de muestras en investigación. Explica que una muestra es un subgrupo representativo de un universo más grande que se usa para estudiar. Detalla diferentes técnicas de muestreo probabilísticas y no probabilísticas, y los factores que se deben considerar al seleccionar una muestra como el tamaño y método de selección para garantizar la fiabilidad. El objetivo es obtener una muestra representativa de los datos del universo original.

1. SELECCIÒN DE LA
MUESTRA
MARIA CLAUDIA LÒPEZ JUNCO
INVESTIGACIÒN II
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2. UNIVERSO
Conjunto de individuos, objetos
o medidas
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3. CRITERIOS DE
SELECCIÓN
Características que debe poseer
las unidades de observación
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4. MUESTRA
Subgrupo del universo
que sirve para
representarlo
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5. TAMAÑO MUESTRAL
Mínimo tamaño muestral
requerido
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• Variable resultado cualitativa – estimar proporción
• Variable resultado cuantitativa – estimar medias

6. TAMAÑO MUESTRAL
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ESTIMAR PROPORCIÒN SIN CONOCER
EL NÚMERO DE POBLACIÒN DE
ESTUDIO
ESTIMAR UNA PROPORCIÓN
CONOCIENDO EL NÚMERO DE LA
POBLACIÓN
N: total de la población
Z: 1.645 (si el nivel de confianza es 95%)
P: Variabilidad positiva: 0.5
q: Variabilidad negativa (1-p) 0.5
d: Precisión - Error (deseamos 3%)

7. TAMAÑO MUESTRAL
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ESTIMAR UNA MEDIA SIN
CONOCER EL NÚMERO DE
POBLACIÒN
ESTIMAR UNA MEDIA
CONOCIENDO EL NÚMERO DE
POBLACIÒN
N: Tamaño de la población
Z: 1.645 (si el nivel de confianza es 95%)
S2: Variabilidad (Desviación estándar
cuadrado)
d: Precisión (deseamos 3% 0 5%)

8. MUESTRA
REPRESENTATIVA
Refleja en sus datos lo que ocurre
en el universo.
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9. DATOS
Información que se recoge para ser
analizada e interpretada
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10. ¿QUÈ SE DEBE TENE EN
CUENTA PARA ELEGIR LA
MUESTRA?
• Método de selección
• Tamaño de la muestra
• Grado de fiabilidad
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11. POSIBLES ERRORES
• Error de selección
• Error por no respuesta
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12. TÈCNICAS DE MUESTREO
PROBABILÌSTICA:
Los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados
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13. ELEMENTOS QUE SE DEBE
CALCULAR
• Error muestral - % de incertidumbre
• Nivel deseado de confianza – Exactitud
resultados
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14. MUESTRAS ALEATORIAS:
Cada uno de los elementos tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado
TIPOS DE MUESTREO
PROBABILÌSTICO
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15. ALAZAR SIMPLE:
Lista numerada de elementos.
Se sortea al azar hasta
completar muestra.
MUESTRAS ALEATORIAS
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16. ALAZAR SIMPLE:
MUESTRAS ALEATORIAS
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17. ALAZAR SISTEMÁTICO:
Se tiene el listado. Efectuar operaciones. Selección
MUESTRAS ALEATORIAS
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18. ALAZAR SISTEMÁTICO:
MUESTRAS ALEATORIAS
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19. POR
CONGLOMERADOS:
Subdivisión de la población en
menores. Selección
MUESTRAS ALEATORIAS
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20. POR CONGLOMERADOS:
MUESTRAS ALEATORIAS
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21. MUESTRAS ALEATORIAS
ESTRATIFICADOS
Fragmentar la población en
categorías homogéneas.
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22. MUESTRAS ALEATORIAS
ESTRATIFICADOS
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23. TÈCNICAS DE MUESTREO
NO PROBABILÌSTICA:
Elección informal depende del
investigador.
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24. MUESTRAACCIDENTAL
Se obtiene sin ningún plan
preconcebido
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25. Predeterminar la cantidad de elementos
de cada categoría que habrán de
integrarla
MUESTRAS POR
CUOTAS
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26. Escoge los elementos
arbitrariamente
MUESTRA
INTENSIONAL
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27. Sabino C. 1992. El proceso de la Investigación. Ed. Panapo. Ed. Lumen,
Buenos Aires.
BIBLIOGRAFIA
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28. Se harán elecciones para elegir nuevo Decano de la U.P.T.C., que consta de 5
facultades, el total de los alumnos es de 10,100. Se desea realizar una
encuesta para saber cual es la tendencia del voto entre los alumnos. Se
requerirá de un porcentaje de confianza del 95% y un porcentaje de error de
3%.
• Población de estudio
• Tamaño de la población
• Variable
EJERCICIO
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29. GRACIAS
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