TamañO De La Muestra

TamañO De La Muestra

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  TAMAÑO DE MUESTRAMedia
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  Desviación Estándar
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  Tamaño DeLa Muestra
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  Nivel DeConfianza
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  Calculo DelTamaño De La Muestra
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  Tamaño DeLa Muestra Óptimo
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  Error No Muestral2.TAMAÑO DE MUESTRA 2.1 Distinguir los términos: 2.1.1 MediaValor Medio (también se llama la media) es simplemente el promedio de los números.COMO CALCULAMOS LA MEDIA Es fácil de calcular: sólo suma los números, después divide por cuántos números hay. (En otras palabras es la suma dividida por la cuenta).Ejemplo 1:¿Cuál es la media de estos números?3, 10, 5Suma los números: 3 + 10 + 5 = 18Divide por cuántos números hay (tenemos 3 números): 18 ÷ 3 = 6 La media es 6
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  Ejemplo 2:Observa estosnúmeros:3, 7, 5, 13, 20, 23, 39, 23, 40, 23, 14, 12, 56, 23, 29 = 330La media es igual a 330 ÷ 15 = 22 El valor medio de los números de arriba es: 22Números negativos¿Qué hacemos con los números negativos? Sumar un número negativo es lo mismo que restarlo (quitándole el signo menos). Por ejemplo 3 + (-2) = 3-2 = 1. Sabiendo esto, vamos a hacer un ejemplo: Ejemplo 3: Calcula la media de estos números:3, -7, 5, 13, -2La suma de estos números es 3-7+5+13-2 = 12 Hay 5 números. La media es igual a 12 ÷ 5 = 2.4 La media de los números de arriba es 2.4
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  Por ejemplo 4:Sien una habitación hay tres personas, la media de dinero que tienen en sus bolsillos sería el resultado de tomar todo el dinero de los tres y dividirlo a partes iguales entre cada uno de ellos. Es decir, la media es una forma de resumir la información de una distribución (dinero en el bolsillo) suponiendo que cada observación (persona) tendría la misma cantidad de la variable.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.2 Desviación EstándarLa desviación significa que tan lejos de lo normal.Desviación estándar (σ) mide cuánto se separan los datos. La fórmula es fácil: es la raíz cuadrada de la varianza.La varianza (que es el cuadrado de la desviación estándar: σ2) se define así:Es la media de las diferencias con la media elevadas al cuadrado.En otras palabras, sigue estos pasos:1. Calcula la media (el promedio de los números)2. Ahora, por cada número resta la media y eleva el resultado al cuadrado (la diferencia elevada al cuadrado). 3. Ahora calcula la media de esas diferencias al cuadrado. (¿Por qué a cuadrado?)
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  EJEMPLONosotras medimos lasalturas de nuestros perros (en milímetros) Las alturas (de los hombros) son: 600mm, 470mm, 170mm, 430mm y 300mm.Calcula la media, la varianza y la desviación estándar.394RESPUESTA600 + 470 + 170 + 430 + 300 =1970 =394Media =55
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  Así que laaltura media es 394 mm. Se dibujar a esto en el gráfica:Ahora calculamos la diferencia de cada altura con la media:
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  Para calcular lavarianza, toma cada diferencia, elévala al cuadrado, y haz la media:108,520 = 21,7042062 + 762 + (-224)2 + 362 + (-94)2 =Varianza: σ2 =55Así que la varianza es 21,704.Y la desviación estándar es la raíz de la varianza, así que:Desviación estándar: σ = √21,704 = 147y lo bueno de la desviación estándar es que es útil: ahora veremos qué alturas están a distancia menos de la desviación estándar (147mm) de la media:5Así que usando la desviación estándar tenemos una manera "estándar" de saber qué es normal, o extra grande o extra pequeño.
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  ¿POR QUÉ ALCUADRADO? Elevar cada diferencia al cuadrado hace que todos los números sean positivos (para evitar que los números negativos reduzcan la varianza) Y también hacen que las diferencias grandes se destaquen. Por ejemplo 1002=10,000 es mucho más grande que 502=2,500. Pero elevarlas al cuadrado hace que la respuesta sea muy grande, así que lo deshacemos (con la raíz cuadrada) y así la desviación estándar es mucho más útil.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraMuestraEs el grupo de individuos que realmente se estudiarán,es un subconjunto de la población. Para que se puedangeneralizar a la población los resultados obtenidos en lamuestra, ésta ha de ser «representativa» de dichapoblación.Para ello, se han de definir con claridad loscriterios de inclusión y exclusión y, sobre todo, se han deutilizar las técnicas de muestreo apropiadas paragarantizar dicha representatividad.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraIndividuo:Es cada uno de los integrantes de la población omuestra en los que se estudiarán las características deinterés determinadas por los objetivos del estudio.Normalmente, el número de individuos de la muestra serepresenta con la letra «n» y el número de sujetos de lapoblación por la «N».
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraTras la definición de las características de la población através de los criterios de inclusión y exclusión, se ha dedecidir si se estudia a toda la población o –en caso deque ésta sea demasiado grande– a un número desujetos representativo, que no han de ser ni pocos nidemasiados, sino simplemente los necesarios.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraPara determinar el tamaño de una muestra se deberán tomar en cuenta varios aspectos, relacionados con el parámetro y estimador, el sesgo, el error muestral, el nivel de confianza y la varianza poblacional.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraEl parámetro se refiere a la característica de la población que es objeto de estudio y el estimador es la función de la muestra que se usa para medirlo.Ejemplo: Para evaluar la calidad de un grupo de estudiantes (parámetro) se mide a través de los promedios obtenidos (estimador).
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraUn sesgo es un error que aparece en los resultados de un estudio debido a factores que dependen de la recolección, análisis, interpretación, publicación o revisión de los datos que pueden conducir a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la verdad o incorrectas acerca de los objetivos de una investigación.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraEl error muestral siempre se comete ya que existe una pérdida de la representatividad al momento se escoger los elementos de la muestra. Sin embargo, la naturaleza de la investigación nos indicará hasta que grado se puede aceptar.El nivel de confianza, por su parte, es la probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad; es decir, que caiga dentro de un intervalo determinado basado en el estimador y que capte el valor verdadero del parámetro a medir.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraVarianza Poblacional. Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.3 Tamaño de la muestraEl tamaño de la muestra depende de tres aspectos: 1) Error permitido 2) Nivel de confianza estimado 3) Carácter finito o infinito de la población. Las fórmulas generales para determinar el tamaño de la muestra son las siguientes: Para poblaciones infinitas (más de 100,000 habitantes) Para poblaciones finitas (menos de 100,000 habitantes)
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  2.1 Distinguir lostérminos: 2.1.3 Tamaño de la muestraNomenclatura: n = Número de elementos de la muestra N= Número de elementos de la población o universo P/Q = Probabilidades con las que se presenta el fenómeno. Z2 = Valor crítico correspondiente al nivel de confianza elegido; siempre se opera con valor zeta 2, luego Z = 2. E = Margen de error permitido (determinado por el responsable del estudio).
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos: 2.1.4 Nivel De Confianza La confianza o el porcentaje de confianza es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un porcentaje del 100% equivale a decir que no existe ninguna duda para generalizar tales resultados, pero también implica estudiar a la totalidad de los casos de la población. Para evitar un costo muy alto para el estudio o debido a que en ocasiones llega a ser prácticamente imposible el estudio de todos los casos, entonces se busca un porcentaje de confianza menor. Comúnmente en las investigaciones sociales se busca un 95%.. Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos 2.2 Calculo del tamaño de la muestraPara una población superior a 4500El tamaño de la muestra debe tener en cuenta 3 factores El riesgo de error aceptado: cuenta menor es el riesgo de error aceptado, mayor debe ser el tamaño de la muestra. En la practica el riesgo error aceptado es generalmente el 5%.La precisión deseada: a mayor precisión deseada, mayor debe ser el tamaño de la muestra. La prevalencia esperada en la poblacion: A medida que la proporcion a poblacion que se presenta el factor que estudiamos se acerca al 50% mayor debe ser el tamaño de la muestra para una misma precisión.
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  2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1Distinguir los términos 2.2 Dificultades en el calculo del tamaño de la muestraDificultades del tamaño de la muestra: Población dispersa
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  No hayaccesibilidad de medios de comunicación (teléfono, internet)
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  Falta dela disponibilidad de la población 2.TAMAÑO DE MUESTRA2.1 Distinguir los términos 2.2 Dificultades en el calculo del tamaño de la muestraNo saber aplicar la formula del tamaño de la muestraEl tamaño de la muestra debe de ser mínima de 30 personas No tener los medios necesarios