Este documento presenta información sobre el muestreo y el tamaño de la muestra en investigación de mercados. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población y que el muestreo involucra la selección de individuos que cumplan con los parámetros de una investigación. Luego, discute cómo determinar el tamaño de la muestra dependiendo de factores como el tamaño de la población, margen de error e intervalo de confianza, y presenta fórmulas para calcularlo. Finalmente, resume diferentes tipos de muest
La distribución binomial se utiliza para modelar experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Se caracteriza por tener un número fijo de pruebas independientes, cada una con la misma probabilidad de éxito. La función binomial permite calcular la probabilidad de obtener un número específico de éxitos tras realizar múltiples pruebas de Bernoulli.
Este documento describe los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis estadísticas. Explica que una hipótesis estadística es una proposición sobre un parámetro poblacional que se analiza con base en evidencia de una muestra. Luego detalla diferentes tipos de pruebas paramétricas y no paramétricas. Finalmente, presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer hipótesis nula y alternativa, determinar una estadística de prueba y tomar una decis
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia aplicada de las matemáticas que permite el estudio de fenómenos mediante la descripción y análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de variables estadísticas, parámetros, valores estadísticos y sus usos en el ámbito educativo y en el proceso de investigación.
La prueba chi-cuadrado determina si dos variables están relacionadas. Se formula una hipótesis nula de independencia y una alternativa de dependencia. Se calculan frecuencias esperadas y el estadístico chi-cuadrado, y se compara con un valor crítico para aceptar o rechazar la hipótesis nula de independencia.
La estadística forma parte de la educación ciudadana presente y futura, porque promueve un espíritu crítico, un razonamiento diferente y complementario a la matemática, porque se relaciona con diversas habilidades.
El documento describe la distribución t de Student, desarrollada por William Gosset en 1908 para analizar muestras pequeñas. Explica que la distribución t es similar a la normal pero depende del tamaño de la muestra (grados de libertad) y que se usa cuando el tamaño de muestra es pequeño o se desconoce la desviación estándar poblacional. También presenta ejemplos sobre cómo calcular valores t e interpretar probabilidades asociadas a la distribución t.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como muestra, población, unidad estadística, parámetro y estadístico. Define una muestra como un subconjunto representativo de la población sobre la cual se realizan observaciones. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir, mientras que la unidad estadística es cada individuo u objeto medido. Finalmente, distingue entre parámetros, que son valores desconocidos que caracterizan a la población,
La distribución binomial se utiliza para modelar experimentos con dos posibles resultados, como lanzar una moneda o sacar un número en un dado. Se caracteriza por tener un número fijo de pruebas independientes, cada una con la misma probabilidad de éxito. La función binomial permite calcular la probabilidad de obtener un número específico de éxitos tras realizar múltiples pruebas de Bernoulli.
Este documento describe los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis estadísticas. Explica que una hipótesis estadística es una proposición sobre un parámetro poblacional que se analiza con base en evidencia de una muestra. Luego detalla diferentes tipos de pruebas paramétricas y no paramétricas. Finalmente, presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo establecer hipótesis nula y alternativa, determinar una estadística de prueba y tomar una decis
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia aplicada de las matemáticas que permite el estudio de fenómenos mediante la descripción y análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de variables estadísticas, parámetros, valores estadísticos y sus usos en el ámbito educativo y en el proceso de investigación.
La prueba chi-cuadrado determina si dos variables están relacionadas. Se formula una hipótesis nula de independencia y una alternativa de dependencia. Se calculan frecuencias esperadas y el estadístico chi-cuadrado, y se compara con un valor crítico para aceptar o rechazar la hipótesis nula de independencia.
La estadística forma parte de la educación ciudadana presente y futura, porque promueve un espíritu crítico, un razonamiento diferente y complementario a la matemática, porque se relaciona con diversas habilidades.
El documento describe la distribución t de Student, desarrollada por William Gosset en 1908 para analizar muestras pequeñas. Explica que la distribución t es similar a la normal pero depende del tamaño de la muestra (grados de libertad) y que se usa cuando el tamaño de muestra es pequeño o se desconoce la desviación estándar poblacional. También presenta ejemplos sobre cómo calcular valores t e interpretar probabilidades asociadas a la distribución t.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como muestra, población, unidad estadística, parámetro y estadístico. Define una muestra como un subconjunto representativo de la población sobre la cual se realizan observaciones. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir, mientras que la unidad estadística es cada individuo u objeto medido. Finalmente, distingue entre parámetros, que son valores desconocidos que caracterizan a la población,
El documento describe los conceptos de población, muestra, y tipos de muestreo. Define la población como el conjunto de individuos con las características que se quieren estudiar, y la muestra como un subconjunto representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático, y estratificado, y los tipos no probabilísticos como accidental, por conveniencia, y por cuotas. Además, detalla cómo calcular el tamaño de la muestra para estimar parámetros en un grupo o compar
Mapa conceptual de las medidas de tendencia centralCarmen Cedeno
Este documento describe las tres principales medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda. La media es el valor promedio de un conjunto de datos, mientras que la mediana es el punto medio. La moda es el valor que ocurre con más frecuencia. Cada medida se calcula de manera diferente y tiene ventajas y desventajas dependiendo del tipo de datos.
Este documento trata sobre estadística inferencial, que estudia el comportamiento de las muestras y la posibilidad de generalizar los resultados a las poblaciones. Tiene como objetivo generalizar las propiedades de la población basado en muestras representativas mediante estimaciones, pruebas de hipótesis, y modelado de relaciones entre variables. Resuelve problemas de estimación y contraste de hipótesis para generalizar la información de la muestra a la población.
Este documento describe los principales métodos de investigación científica: el análisis, la síntesis, la inducción y la deducción. El análisis implica descomponer un todo en sus partes para estudiar cada elemento, mientras que la síntesis reconstruye el todo a partir de sus partes. La inducción va de observaciones particulares a afirmaciones generales, y la deducción hace lo opuesto al derivar consecuencias particulares de afirmaciones generales. Cada método juega un papel importante en el proceso de investigación.
Representación numérica y gráfica de datosAleida Cruz
Este documento describe diferentes métodos para recolectar y organizar datos estadísticos. Explica que los datos pueden ser no agrupados o agrupados, y cómo cada uno se representa numérica y gráficamente. También describe tablas y gráficos comunes como la tabla de frecuencias, tablas por intervalos de clase, gráficas de pastel y barras para sintetizar y visualizar grandes cantidades de datos. El objetivo de agrupar los datos es permitir una mejor descripción y comprensión de una muestra grande.
El documento describe las distribuciones fundamentales de muestreo población y muestra. Explica que una población consiste en todas las observaciones de interés con una distribución de probabilidad subyacente. La media y varianza de una muestra tienden a aproximarse a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra, según el teorema del límite central. También introduce varias distribuciones comunes como t de Student, Ji-cuadrado y F, que son útiles para realizar inferencias estadísticas sobre poblaciones basadas en m
(Inv. Mercados) Tema 12 - Preparación de los Datosmdelriomejia
Este documento describe los pasos necesarios para preparar los datos obtenidos a través de instrumentos de recolección de información primaria en procesos de investigación de mercados. Los pasos incluyen verificar y editar los cuestionarios, codificar y transcribir los datos, depurar los datos eliminando valores faltantes o ilógicos, y realizar ajustes estadísticos como ponderación o transformación de escalas. El objetivo final es transformar los datos crudos en información útil para la toma de decisiones.
Mapa mental técnicas e instrumentos de recolección de datostinaa_
El documento describe las técnicas y los instrumentos utilizados para recopilar datos en una investigación. Explica que las técnicas documentales y de contenido se usan para recopilar información relevante de fuentes secundarias como libros y artículos. También menciona que los instrumentos principales para la recolección de datos son cuestionarios, entrevistas y observaciones sistemáticas, los cuales permiten recibir y procesar información de manera directa de las fuentes primarias.
Este documento define una prueba de hipótesis y explica los pasos involucrados. Una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, elegir un nivel de significancia, seleccionar un estadístico de prueba, y determinar si se rechaza o no la hipótesis nula basado en los valores críticos. El documento también discute los tipos de dirección de una prueba y los posibles errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir.
Chi-cuadrado es una prueba estadística que determina si dos variables están relacionadas. Se calcula observando las diferencias entre las frecuencias esperadas y observadas en una tabla de contingencia y comparando el resultado con un valor crítico. El procedimiento implica formular hipótesis nulas y alternativas, calcular chi-cuadrado, determinar grados de libertad, y comparar el resultado con la tabla para concluir si se rechaza la hipótesis nula.
Este documento presenta conceptos básicos sobre estadística inferencial y prueba de hipótesis. Explica que la estadística inferencial permite extraer conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Luego, describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo plantear hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, y tomar una decisión. Finalmente, ofrece ejemplos de cómo plantear hipótesis estadísticas para diferentes situaciones.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Entre las distribuciones discretas se encuentran la binomial, binomial negativa, Poisson, geométrica e hipergeométrica. Las distribuciones continuas discutidas incluyen la normal, exponencial, gamma, beta, F, uniforme, Weibull y Pareto. El documento proporciona ejemplos y fórmulas para cada distribución.
Estadistica 2. distribucion de frecuenciasEdward Ropero
El documento habla sobre métodos para organizar y resumir datos, incluyendo la distribución de frecuencias y diferentes tipos de variables estadísticas. Explica conceptos como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, variables discretas y continuas. También presenta ejemplos y fórmulas para calcular intervalos de clase e ilustra diferentes formas de representar datos como tablas de frecuencias, histogramas, ojivas y polígonos de frecuencias.
Pruebas para una Media Poblacional: Muestra Grande y Desviación Estándar Pobl...myriam sarango
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para determinar si la media poblacional de un saldo insoluto promedio mensual es mayor que $400 utilizando una muestra grande cuando la desviación estándar poblacional es desconocida. Se establecen las hipótesis nula y alternativa, se calcula el estadístico z, y se compara con el valor crítico para decidir si rechazar o no la hipótesis nula. El análisis de los datos de una muestra de 172 saldos insolutos conduce al rechaz
Presentación variables macroeconómicas y microeconómicas. Balanza de pagos. P...mgg_UDO
Este documento presenta un resumen de conceptos económicos fundamentales como la microeconomía, macroeconomía, oferta y demanda, y equilibrio de mercado. Explica las diferencias entre la perspectiva micro y macroeconómica y define variables clave como el PIB y la inflación. También describe modelos económicos básicos y los agentes del mercado como familias, empresas y el gobierno.
El documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y describe las distribuciones uniforme discreta, de Bernoulli, binomial, exponencial y normal. La distribución normal es muy importante porque aproxima muchos fenómenos reales y el Teorema Central del Límite establece que la suma de variables aleatorias independientes tiende a una distribución normal.
El documento proporciona una introducción a los conceptos estadísticos de estimación e intervalos de confianza. Explica la diferencia entre estimación puntual y de intervalo, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando la desviación estándar es conocida o desconocida, utilizando distribuciones t de Student cuando el tamaño de la muestra es pequeño. También resume las pruebas de hipótesis chi-cuadrado y t, incluyendo sus usos para comparar dos muestras independientes y apareadas.
El documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Explica que existen diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, y la importancia de que la muestra sea representativa para extrapolar los resultados a toda la población.
Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se relacionan dentro del contexto con que se trabajan.
Por lo tanto es necesario entender los conceptos de población y de muestra para lograr comprender mejor su significado en la investigación educativa o social que se lleva a cabo.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y tipos de muestreo. Define la población como el conjunto de individuos con las características que se quieren estudiar, y la muestra como un subconjunto representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático, y estratificado, y los tipos no probabilísticos como accidental, por conveniencia, y por cuotas. Además, detalla cómo calcular el tamaño de la muestra para estimar parámetros en un grupo o compar
Mapa conceptual de las medidas de tendencia centralCarmen Cedeno
Este documento describe las tres principales medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda. La media es el valor promedio de un conjunto de datos, mientras que la mediana es el punto medio. La moda es el valor que ocurre con más frecuencia. Cada medida se calcula de manera diferente y tiene ventajas y desventajas dependiendo del tipo de datos.
Este documento trata sobre estadística inferencial, que estudia el comportamiento de las muestras y la posibilidad de generalizar los resultados a las poblaciones. Tiene como objetivo generalizar las propiedades de la población basado en muestras representativas mediante estimaciones, pruebas de hipótesis, y modelado de relaciones entre variables. Resuelve problemas de estimación y contraste de hipótesis para generalizar la información de la muestra a la población.
Este documento describe los principales métodos de investigación científica: el análisis, la síntesis, la inducción y la deducción. El análisis implica descomponer un todo en sus partes para estudiar cada elemento, mientras que la síntesis reconstruye el todo a partir de sus partes. La inducción va de observaciones particulares a afirmaciones generales, y la deducción hace lo opuesto al derivar consecuencias particulares de afirmaciones generales. Cada método juega un papel importante en el proceso de investigación.
Representación numérica y gráfica de datosAleida Cruz
Este documento describe diferentes métodos para recolectar y organizar datos estadísticos. Explica que los datos pueden ser no agrupados o agrupados, y cómo cada uno se representa numérica y gráficamente. También describe tablas y gráficos comunes como la tabla de frecuencias, tablas por intervalos de clase, gráficas de pastel y barras para sintetizar y visualizar grandes cantidades de datos. El objetivo de agrupar los datos es permitir una mejor descripción y comprensión de una muestra grande.
El documento describe las distribuciones fundamentales de muestreo población y muestra. Explica que una población consiste en todas las observaciones de interés con una distribución de probabilidad subyacente. La media y varianza de una muestra tienden a aproximarse a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra, según el teorema del límite central. También introduce varias distribuciones comunes como t de Student, Ji-cuadrado y F, que son útiles para realizar inferencias estadísticas sobre poblaciones basadas en m
(Inv. Mercados) Tema 12 - Preparación de los Datosmdelriomejia
Este documento describe los pasos necesarios para preparar los datos obtenidos a través de instrumentos de recolección de información primaria en procesos de investigación de mercados. Los pasos incluyen verificar y editar los cuestionarios, codificar y transcribir los datos, depurar los datos eliminando valores faltantes o ilógicos, y realizar ajustes estadísticos como ponderación o transformación de escalas. El objetivo final es transformar los datos crudos en información útil para la toma de decisiones.
Mapa mental técnicas e instrumentos de recolección de datostinaa_
El documento describe las técnicas y los instrumentos utilizados para recopilar datos en una investigación. Explica que las técnicas documentales y de contenido se usan para recopilar información relevante de fuentes secundarias como libros y artículos. También menciona que los instrumentos principales para la recolección de datos son cuestionarios, entrevistas y observaciones sistemáticas, los cuales permiten recibir y procesar información de manera directa de las fuentes primarias.
Este documento define una prueba de hipótesis y explica los pasos involucrados. Una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, elegir un nivel de significancia, seleccionar un estadístico de prueba, y determinar si se rechaza o no la hipótesis nula basado en los valores críticos. El documento también discute los tipos de dirección de una prueba y los posibles errores tipo I y tipo II que pueden ocurrir.
Chi-cuadrado es una prueba estadística que determina si dos variables están relacionadas. Se calcula observando las diferencias entre las frecuencias esperadas y observadas en una tabla de contingencia y comparando el resultado con un valor crítico. El procedimiento implica formular hipótesis nulas y alternativas, calcular chi-cuadrado, determinar grados de libertad, y comparar el resultado con la tabla para concluir si se rechaza la hipótesis nula.
Este documento presenta conceptos básicos sobre estadística inferencial y prueba de hipótesis. Explica que la estadística inferencial permite extraer conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Luego, describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo plantear hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, y tomar una decisión. Finalmente, ofrece ejemplos de cómo plantear hipótesis estadísticas para diferentes situaciones.
El documento describe diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Entre las distribuciones discretas se encuentran la binomial, binomial negativa, Poisson, geométrica e hipergeométrica. Las distribuciones continuas discutidas incluyen la normal, exponencial, gamma, beta, F, uniforme, Weibull y Pareto. El documento proporciona ejemplos y fórmulas para cada distribución.
Estadistica 2. distribucion de frecuenciasEdward Ropero
El documento habla sobre métodos para organizar y resumir datos, incluyendo la distribución de frecuencias y diferentes tipos de variables estadísticas. Explica conceptos como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, variables discretas y continuas. También presenta ejemplos y fórmulas para calcular intervalos de clase e ilustra diferentes formas de representar datos como tablas de frecuencias, histogramas, ojivas y polígonos de frecuencias.
Pruebas para una Media Poblacional: Muestra Grande y Desviación Estándar Pobl...myriam sarango
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para determinar si la media poblacional de un saldo insoluto promedio mensual es mayor que $400 utilizando una muestra grande cuando la desviación estándar poblacional es desconocida. Se establecen las hipótesis nula y alternativa, se calcula el estadístico z, y se compara con el valor crítico para decidir si rechazar o no la hipótesis nula. El análisis de los datos de una muestra de 172 saldos insolutos conduce al rechaz
Presentación variables macroeconómicas y microeconómicas. Balanza de pagos. P...mgg_UDO
Este documento presenta un resumen de conceptos económicos fundamentales como la microeconomía, macroeconomía, oferta y demanda, y equilibrio de mercado. Explica las diferencias entre la perspectiva micro y macroeconómica y define variables clave como el PIB y la inflación. También describe modelos económicos básicos y los agentes del mercado como familias, empresas y el gobierno.
El documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y describe las distribuciones uniforme discreta, de Bernoulli, binomial, exponencial y normal. La distribución normal es muy importante porque aproxima muchos fenómenos reales y el Teorema Central del Límite establece que la suma de variables aleatorias independientes tiende a una distribución normal.
El documento proporciona una introducción a los conceptos estadísticos de estimación e intervalos de confianza. Explica la diferencia entre estimación puntual y de intervalo, y cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando la desviación estándar es conocida o desconocida, utilizando distribuciones t de Student cuando el tamaño de la muestra es pequeño. También resume las pruebas de hipótesis chi-cuadrado y t, incluyendo sus usos para comparar dos muestras independientes y apareadas.
El documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Explica que existen diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, y la importancia de que la muestra sea representativa para extrapolar los resultados a toda la población.
Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se relacionan dentro del contexto con que se trabajan.
Por lo tanto es necesario entender los conceptos de población y de muestra para lograr comprender mejor su significado en la investigación educativa o social que se lleva a cabo.
Este documento describe los conceptos clave de muestreo y encuesta. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población que ahorra recursos en comparación con estudiar a toda la población. También describe los diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, así como los pasos para seleccionar una muestra representativa.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo y la encuesta. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para ahorrar tiempo y recursos. Luego detalla los factores que afectan el tamaño de la muestra, los elementos clave del muestreo, los pasos para seleccionar una muestra, los tipos de muestreo y métodos, y las consideraciones para diseñar una encuesta válida y confiable.
Este documento define conceptos clave de la estadística inferencial como población, parámetro, muestra y estadístico. Explica los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como intencional y por cuotas. Además, describe ventajas e inconvenientes del muestreo y cómo seleccionar una muestra aleatoria usando tablas de números aleatorios.
Este documento describe los conceptos clave de población, muestra y muestreo probabilístico. Explica que la población es el conjunto total de casos que se quiere estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de esa población. Detalla diferentes tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, y la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande y se seleccione de manera aleatoria para que sea representativa de la población total.
El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.
El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.
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 información sobre 4 estudiantes de la carrera de Contaduría Pública en la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales "Ezequiel Zamora". Incluye los nombres y números de identificación de los estudiantes, así como el semestre, la sección y la ubicación de la universidad. Además, presenta resúmenes de varios módulos sobre estadística, incluyendo introducciones a temas como probabilidad, muestreo, estimación de parámetros poblacionales y construcción de intervalos de
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
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada.
Este documento presenta información sobre la selección de muestras en investigación. Explica que la muestra debe ser representativa de la población y seleccionada aleatoriamente para evitar sesgos. Describe los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y métodos como la estratificación. También cubre el cálculo del tamaño de muestra y ejemplos de selección de muestra probabilística.
El documento presenta diferentes tipos de muestreo para la recolección de datos, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Define conceptos clave como población, muestra, error muestral y métodos como muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático. Explica las ventajas e inconvenientes de cada método de muestreo.
El documento presenta información sobre conceptos y métodos de muestreo. Define términos como población, muestra, error muestral y describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. Dentro de estos últimos explica el muestreo de conveniencia, juicios y por cuotas. También describe métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado así como por conglomerados. Finalmente, aborda factores a considerar para determinar el diseño muestral apropiado como precisión, recurs
El documento habla sobre los conceptos básicos del muestreo estadístico. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población. Luego clasifica los diferentes tipos de muestreo en probabilístico y no probabilístico, describiendo brevemente algunos ejemplos como el muestreo estratificado, sistemático y aleatorio simple.
El documento habla sobre los conceptos básicos del muestreo estadístico. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población. Luego clasifica los diferentes tipos de muestreo en probabilístico y no probabilístico, describiendo brevemente algunos ejemplos como el muestreo estratificado, sistemático y aleatorio simple.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo estadístico, incluyendo los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que una muestra es un subconjunto de una población y define términos como marco de muestreo y tamaño de muestra. Además, detalla diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conveniencia. Por último, discute precauciones como la representatividad y errores como el error muestral y no muestral.
El documento describe los conceptos básicos de muestreo y encuestas. Explica que el muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población más grande para ahorrar tiempo y recursos. Detalla diferentes tipos de muestreo como el probabilístico y no probabilístico, así como métodos como por cuotas, bola de nieve y aleatorio simple. También define elementos clave de muestreo y encuestas como población, marco muestral y cuestionario.
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.
Este documento presenta la información de una alumna de la Maestría en Mercadotecnia de la Universidad Autónoma de Chihuahua, México. La alumna se llama Carmen Vanessa Vázquez Reyes y su matrícula es 226974. El catedrático a cargo de la materia de Investigación de Mercados es Xavier Hurtado.
Este documento compara las ventajas y desventajas de aplicaciones móviles frente a sitios web móviles. Las aplicaciones móviles pueden acceder a más recursos del dispositivo como la cámara y GPS, pero son más costosas de desarrollar y actualizar. Los sitios web móviles son más sencillos y económicos de implementar, y las actualizaciones están disponibles de inmediato para todos los usuarios, pero tienen menos acceso a recursos del dispositivo y dependen de una conexión a Internet. En general, ambas opcion
Este documento presenta información sobre diferentes plataformas y herramientas para crear y publicar revistas digitales, incluyendo MagCast, que permite publicar revistas en dispositivos iOS y Android; 3D Issue Digital Publishing Suite, que ofrece herramientas para crear flipbooks, eBooks y aplicaciones; y WordPress, un sistema de gestión de contenidos flexible para crear sitios web que se actualizan periódicamente como revistas digitales. También menciona Editafácil, una plataforma para autoeditar publicaciones en formato digital e impreso.
Este documento proporciona información sobre una feria virtual desarrollada para implementar espacios virtuales y centros de negocios que puedan aplicarse a sectores específicos del mercado. Describe algunas ferias virtuales específicas organizadas en diferentes países y sectores como turismo, tecnología y libros.
Este documento presenta información sobre una estudiante de maestría en mercadotecnia en la Universidad Autónoma de Chihuahua, México. Incluye su nombre, matrícula, catedrático, materia y enlaces a las páginas web y redes sociales de la tortillería Trigo Rico.
Este documento presenta información sobre una estudiante de maestría en la Universidad Autónoma de Chihuahua llamada Carmen Vanessa Vázquez Reyes. El documento también discute definiciones de auditoría, los objetivos y la misión de la auditoría, y características principales de una auditoría como ser analítica, sistemática y crítica.
Este documento presenta un resumen de un proyecto de investigación de mercado realizado para una panadería llamada "Tortillería RIOS". Se aplicaron encuestas a clientes durante una semana para diagnosticar su percepción de la imagen de la panadería e identificar factores que influyen en su decisión de compra. Los principales hallazgos fueron que los clientes valoran la calidad sobre el precio, aceptan la imagen de la panadería y consideran que ofrece un servicio higiénico y de buena atención. Se recomienda incrementar ligeramente el
Este documento presenta información sobre una estudiante de maestría en mercadotecnia en la Universidad Autónoma de Chihuahua, México. Incluye una tabla comparativa de herramientas para procesar información de investigación de mercados como encuestas, SPSS, Excel, y Minitab. También explica conceptos como regresión lineal simple y múltiple que sirven para establecer relaciones entre variables.
Este documento presenta información sobre una investigación de mercados realizada por Carmen Vanessa Vázquez Reyes para su maestría en Mercadotecnia en la Universidad Autónoma de Chihuahua, México. Describe el tipo de investigación como cuantitativa, las técnicas de análisis de información como encuestas y cálculos estadísticos, y las fuentes de información primarias como entrevistas y secundarias como libros y páginas web que se utilizarán para examinar los datos de manera numérica e identificar los fact
Este documento presenta la hipótesis, objetivo general y objetivos específicos de un plan de negocios para la Tortillería Río's. La hipótesis plantea que el plan de negocios proporcionará información para incrementar las ventas. El objetivo general es diseñar el plan de negocios usando el marketing para reforzar la imagen y aumentar las ventas. Los objetivos específicos incluyen diagnosticar la percepción de los clientes, identificar factores de compra, hacer un estudio de mercado y proyecciones financieras.
Este documento presenta información sobre la Tortillería Ríos, una empresa mexicana especializada en la elaboración, distribución y comercialización de tortillas de harina de alta calidad. La Tortillería Ríos inició operaciones en 1991 en Delicias, Chihuahua y busca consolidarse como el líder en la producción y distribución de tortillas, satisfaciendo las necesidades de los clientes con los más altos estándares de calidad. El objetivo fundamental de la empresa es brindar comodidad a los clientes y asegurar que siempre tengan disponibles tortillas
vehiculo importado desde pais extrajero contien documentos respaldados como ser la factura comercial de importacion un seguro y demas tambien indica la partida arancelaria que deb contener este vehículo 3. La importadora PARISBOL TRUCK IMPORT SOCIEDAD DE RESPONSABILIDAD LIMITADA perteneciente a Bolivia, trae desde CHILE , un vehículo Automóvil con un número de ruedas de 6 Número del chasis YV2RT40A0HB828781 De clase tractocamión, con dos puertas . El precio es de 35231,46 dólares, la importadora tiene los siguientes datos para el cálculo de sus costos:
• Flete de $ 1500 por contenedor
• El deducible es de 10 % de la SA y la prima neta de 0.02% de la SA
• ARANCEL DE IMPORTACIÓN 20% • ALMACÉN ADUANERO 1.5%
• DESPACHO ADUANERO 2.1%
• IVA 14.94%
• PERCEPCIÓN 0.3%
• OTROS GASTOS DE IMPORTACIÓN $US
• Derecho de emisión 4.20
• Handling 58 • Descarga 69
• Servicios aduana 30
• Movilización de carga 70.10
• Transporte interno 150
• Gastos operativos 70
• Otros gastos 100 • Comisión agente de 0.05% CIF
GASTOS FINANCIEROS o GASTOS APERTURA DE L/C (0.3 % FOB) o Intereses proveedor $ 1050 CALULAR:
i) El valor FOB
j) hallar la suma asegurada de la mercancía y la prima neta que se debe pagar a la compañía aseguradora, y el valor CIF
k) El total de derechos e impuestos
l) El costo total de importación y el factor
m) El costo unitario de importación de cada alfombra en $us y Bs. (tipo de cambio: Bs.6.85)
PMI sector servicios España mes de mayo 2024LuisdelBarri
Estudio PMI Sector Servicios
El Índice de Actividad Comercial del Sector Servicios subió de 56.2 registrado en abril a 56.9 en mayo, indicando el crecimiento más fuerte desde abril de 2023.
La Comisión europea informa sobre el progreso social en la UE.ManfredNolte
Bruselas confirma que el progreso social varía notablemente entre las regiones de la Unión Europea, y que los países nórdicos tienen un desempeño consistentemente mejor que el resto de los Estados miembros.
Antes de iniciar el contenido técnico de lo acontecido en materia tributaria estos últimos días de mayo; quisiera referirme a la importancia de una expresión tan sabia aplicable a tantas situaciones de la vida, y hoy, meritoria de considerar en el prefacio del presente análisis -
"no se extraña lo que nunca se ha tenido".
Con esta frase me quiero referir a las empresas que funcionan en las zonas de Iquique y Punta Arenas, acogidas a los beneficios de las zonas francas, y que, por ende, no pagan impuesto de primera categoría. En palabras técnicas estas empresas no mantienen saldos en sus registros SAC, y por ello, este nuevo Impuesto Sustitutivo, sin duda, es una tremenda y gran noticia.
Lo mismo se puede extender a las empresas que por haber aplicado beneficios de reinversión sumado a las ventajas transitorias de la menor tasa de primera categoría pagada; me refiero a las pymes en su mayoría. Han acumulado un monto de créditos menor en su registro SAC.
En estos casos, no es mucho lo que se tiene que perder.
Lo interesante, es que este ISRAI nace desde un pago efectivo de recursos, lo que exigirá a las empresas evaluar muy bien desde su posición financiera actual, y la planificación de esta, en un horizonte de corto plazo, considerar las alternativas que se disponen.
El 15 de mayo de 2024, el Congreso aprobó el proyecto de ley que “crea un Fondo de Emergencia Transitorio por incendios y establece otras medidas para la reconstrucción”, el cual se encuentra en las últimas etapas previo a su publicación y posterior entrada en vigencia.
Este proyecto tiene por objetivo establecer un marco institucional para organizar los esfuerzos públicos, con miras a solventar los gastos de reconstrucción y otras medidas de recuperación que se implementarán en la Región de Valparaíso a raíz de los incendios ocurridos en febrero de 2024.
Dentro del marco de “otras medidas de reconstrucción”, el proyecto crea un régimen opcional de impuesto sustitutivo de los impuestos finales (denominado también ISRAI), con distintas modalidades para sociedades bajo el régimen general de tributación (artículo 14 A de la ley sobre Impuesto a la Renta) y bajo el Régimen Pyme (artículo 14 D N° 3 de la ley sobre Impuesto a la Renta).
Para conocer detalles revisa nuestro artículo completo aquí BBSC® Impuesto Sustitutivo 2024.
Por Claudia Valdés Muñoz cvaldes@bbsc.cl +56981393599
El crédito y los seguros como parte de la educación financieraMarcoMolina87
El crédito y los seguros, son temas importantes para desarrollar en la ciudadanía capacidades que le permita identificar su capacidad de endeudamiento, los derechos y las obligaciones que adquiere al obtener un crédito y conocer cuáles son las formas de asegurar su inversión.
El crédito y los seguros como parte de la educación financiera
Tamaño de muestra
1. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE CHIHUAHUA
FACULTAD DE CONTADURIA Y ADMINISTRACION
NOMBRE DEL ALUMNO:
CARMEN VANESSA VAZQUEZ REYES
MAESTRIA:
MERCADOTECNIA
MATRICULA:
226974
CATEDRATICO:
XAVIER HURTADO
MATERIA:
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS
2. Muestra / Muestreo
En investigación, una muestra es un conjunto finito de la población,
cuyas propiedades son estudiadas con el objetivo de obtener
información del grupo al que pertenecen. Aunque la muestra es
pequeña, constituye un grupo representativo del todo.
En este sentido, el muestreo es el acto, el proceso y la técnica que
involucra la selección de individuos adecuados, que cumplan con los
parámetros señalados por una investigación y que constituyan una
parte representativa de la población estudiada.
3. ¿Cómo determinar el tamaño de una muestra?
Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso
importante en cualquier estudio de investigación de mercados, se debe
justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del
problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.
4. ¿De qué depende el tamaño muestral?
El tamaño muestral dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas,
pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el
equipo que estará en campo.
Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:
Tamaño de la población: Una población es una colección bien definida de
objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos
tipos: población objetivo, que suele tiene diversas características y también es
conocida como la población teórica. La población accesible es la población
sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.
Margen de error (intervalo de confianza): El margen de error es una estadística
que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una
encuesta, es decir, es la medida estadística del número de veces de cada 100
que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
Nivel de confianza: Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor
con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza
de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las
expectativas el 95% de las veces.
La desviación estándar: Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto
de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la
dispersión de la población.
5. Cálculo del Tamaño de la Muestra
desconociendo el Tamaño de la Población
La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población
es la siguiente:
En donde
Z = nivel de confianza,
P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de fracaso
D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción
6. Cálculo del Tamaño de la Muestra
conociendo el Tamaño de la Población
La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se conoce el tamaño de la población
es la siguiente:
En donde
N = tamaño de la población
Z = nivel de confianza,
P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de fracaso
D = precisión (Error máximo admisible en términos de proporción).
7. SURVEY SYSTEM
El Survey System es el paquete de
software de encuestas más
completo disponible para todo tipo
de cuestionarios y proyectos de
investigación a partir de
cuestionarios en línea , telefónicos,
móviles , CAPI o en papel. Este
excepcional paquete de software de
encuestas es ideal para encuestas
en modo mixto , que combinan dos
o más de esos métodos.
8. Calculadora de tamaño de muestra
La calculadora de tamaño de muestra se presenta como un servicio público
del software de encuesta de Creative Research Systems. Puede usarlo para
determinar a cuántas personas necesita entrevistar para obtener resultados
que reflejen la población objetivo con la precisión necesaria. También puede
encontrar el nivel de precisión que tiene en una muestra existente.
Antes de usar la calculadora de tamaño de muestra, hay dos términos que
necesita saber.
Estos son:
Intervalo de confianza
Nivel de confianza
9. El intervalo de confianza (también llamado margen de error) es la cifra más o menos
generalmente reportada en los resultados de las encuestas de opinión de periódicos o
televisión. Por ejemplo, si usa un intervalo de confianza de 4 y 47% de su muestra elige
una respuesta, puede estar "seguro" de que si hubiera hecho la pregunta de toda la
población pertinente entre 43% (47-4) y 51% (47 + 4) habría elegido esa respuesta.
El nivel de confianza te dice qué tan seguro puedes estar. Se expresa como un porcentaje
y representa la frecuencia con la que el porcentaje real de la población que elegiría una
respuesta se encuentra dentro del intervalo de confianza. El nivel de confianza del 95%
significa que puede estar seguro en un 95%;. el nivel de confianza del 99% significa que
puede estar 99% seguro. La mayoría de los investigadores usan el nivel de confianza del
95%.
Cuando establece el nivel de confianza y el intervalo de confianza, puede decir que tiene
un 95% de certeza de que el porcentaje real de la población está entre el 43% y el 51.
Mientras más amplio sea el intervalo de confianza que esté dispuesto a aceptar, más
seguro estará de que toda la población responda dentro de ese rango.
10. Tipos de muestras de investigación
1- Muestreo probabilístico
El muestreo probabilístico, también llamado aleatorio, es el proceso de selección
en el cual cada uno de los individuos de una población tienen la misma
probabilidad (la cual es mayor a 0) de ser seleccionados para formar parte de la
muestra. En este tipo de muestreo, la probabilidad de ser seleccionado puede ser
determinada con precisión.
Características del muestreo probabilístico
Se conoce la probabilidad de selección.
No garantiza la representación para todos
los rasgos que se desean estudiar en la investigación.
Se basa en principios estadísticos.
11. Tipos de muestreo probabilístico
Tipo Características Ventaja Desventaja
Muestreo aleatorio
simple
-Es el más común de los métodos de muestreo.
-Se puede aplicar cuando la población es reducida, homogénea y está a
disposición del investigador.
-Todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de
ser seleccionados.
-Es fácil calcular estimados con
este tipo de muestreo.
-No se puede aplicar cuando la población es
muy numerosa.
-Puede que los grupos minoritarios de
interés para el investigador no estén lo
suficientemente representados dentro de la
muestra simple aleatoria.
Muestreo aleatorio
sistemático
-Depende de la organización de la población a estudiar en un patrón
específico, una lista, por ejemplo.
-El primer elemento es seleccionado al azar; es relevante destacar que
el elemento inicial no debe ser el que encabeza la lista.
-Cada elemento tiene la misma probabilidad de selección.
-El proceso de selección es
relativamente fácil.
-La muestra se encuentra
distribuida equitativamente en
toda la población.
-La selección de la muestra estar
parcializada, puesto que se puede manipular
el orden de los elementos de la lista para
que respondan a las necesidades del
investigador.
Muestreo aleatorio
estratificado
-Los miembros de la población se organizan en categorías o estratos
excluyentes entre sí. Cada estrato es sometido a un proceso de
muestreo individual.
-Es ideal cuando el investigador quiere que la muestra sea
representativa para todos los parámetros de la investigación que se
lleva a cabo.
-Las unidades dentro de un mismo estrato tienen la misma probabilidad
de ser seleccionadas.
-Garantiza la representación
proporcional dentro de cada
uno de los estratos.
-Garantiza la representación de
subgrupos de interés para el
investigador, a diferencia del
muestreo simple aleatorio.
-Requiere más trabajo, puesto que se deben
preparar muestreos para cada uno de los
subgrupos.
-Si los criterios de estratificación no son lo
suficientemente específicos, un individuo
puede pertenecer a dos estratos al mismo
tiempo.
Muestreo aleatorio
por conglomerados
o áreas
-La población de divide en conglomerados o áreas. Por lo general, la
ubicación geográfica es el criterio que se toma en cuenta para efectuar
dicha división.
-Las unidades seleccionadas para las muestras son grupos y no
individuos.
-Los conglomerados están formados por individuos con rasgos diversos.
Mientras más heterogéneos sean los elementos internos de un
conglomerado, mejores serán los resultados obtenidos.
-Permite estudiar poblaciones
numerosas.
-Permite estudiar poblaciones
que están distribuidas en una
región geográfica amplia.
-Puede disminuir los costos de
la investigación, puesto que
permite estudiar grupos y no
individuos.
-No se puede aplicar si los conglomerados
difieren entre sí.
-Para obtener muestras representativas, es
necesario tomar elementos de los
conglomerados de toda la zona geográfica
estudiada.
12. 2- Muestreo no probabilístico
El muestreo no probabilístico o no aleatorio se refiere a cualquier método
de obtención de muestras en el que los individuos se seleccionan tomando
en cuenta los criterios del investigador, la ubicación geográfica y la
disponibilidad de la población, entre otros. No es un tipo de muestreo
científico, suele ser empleado en investigaciones de índole social.
Características del muestreo no probabilístico
Algunos individuos de la población no tienen posibilidad de ser
seleccionados.
La probabilidad de selección no puede ser determinada, a diferencia del
muestreo probabilístico.
Se basa en la selección de la muestra tomando en cuenta criterios tales
como interés para el investigador.
Los resultados del muestreo no aleatorio no son confiables en términos
de probabilidad y son menos preciso que los del muestreo
probabilístico.
Resulta menos costoso en comparación con el muestreo probabilístico.
Se pueden cometer errores, puesto que se trata de un método
subjetivo.
13. Tipos de muestreo no probabilístico
Tipo Muestreo por cuotas Muestreo por
conveniencia
Muestreo discrecional o
por juicio
Muestreo de bola de nieve
o por referidos
Muestreo causal o
accidental
Características La población es dividida en
grupos excluyentes, como
sucede con la muestra
aleatoria estratificada.
Posteriormente, entra en
juego la parte no
probabilística de este
muestreo. Los individuos
dentro de los subgrupos
son seleccionados
tomando en cuenta el
juicio del investigador y sus
intereses.
La selección de la muestra
no es azarosa y demuestra
parcialidad o prejuicio
La muestra se selecciona
de la parte de población
que sea más conveniente.
Esta conveniencia puede
estar determinada por
diversos aspectos: la
cercanía geográfica, la
familiaridad con los
elementos de la muestra,
la disponibilidad de los
elementos de la muestra,
entre otros.
La selección de la muestra
no depende de las
necesidades de la
investigación.
El investigador no puede
hacer generalizaciones
sobre la población con los
resultados obtenidos a
través de una muestra por
conveniencia, puesto que
esta no es representativa.
El investigador selecciona a
los individuos que, de
acuerdo con su criterio,
considere más apropiados
para llevar a cabo su
investigación.
Suele tratarse de muestras
reducidas.
Una cantidad reducida de
individuos es seleccionada
para llevar a cabo el
estudio. Estos individuos
cumplen con los criterios
necesarios para la
investigación que se
pretende llevar a cabo.
Posteriormente, se les pide
a estos individuos que
inviten a otros nuevos que,
según ellos, cumplan con
los criterios requeridos, y
así sucesivamente.
La muestra crece
considerablemente gracias
al sistema de referidos,
que se asemeja a una bola
de nieve rodando por una
colina (de ahí el nombre).
Este método es propicio
para obtener muestras de
poblaciones a las que es
difícil acceder.
Los individuos son
seleccionados sin tomar en
cuenta ningún juicio
previo.
Se asemeja al muestreo
por conveniencia, puesto
que se toman los
individuos de la población
que estén disponibles.
15. Ventajas
Los hechos se estudian en el
momento que ocurren y sin
intermediarios.
La información que se obtiene no
depende del deseo que tengan los
sujetos de proporcionarla. Por lo
tanto, es independiente de la
persona para suministrarla.
Desventajas
Muy difícil de aplicar a muestras
grandes.
Puede resultar costosa cuando se
requiere de observadores calificados.
No brinda información sobre
acontecimientos pasados o
posteriores.
OBSERVACIÓN
Consiste en la indagación sistemática, dirigida a estudiar los aspectos
más significativos de los objetos, hechos, situaciones sociales o
personas en el contexto donde se desarrollan normalmente;
permitiendo la comprensión de la verdadera realidad del fenómeno.
16. LA RECOPILACIÓN DOCUMENTAL Y BIBLIOGRÁFICA
Consiste en “detectar, obtener y consultar bibliografía y otros materiales que parten de otros
conocimientos y/o informaciones recogidas moderadamente de cualquier realidad, de modo que
puedan ser útiles para los propósitos del estudio”. Esta modalidad de recolección de información
parte de las fuentes secundarias de datos; es decir, aquella obtenida indirectamente a través de
documentos que son testimonios de hechos pasados o históricos.
Ventajas
Bajo costo, considerando la gran cantidad
de información que brindan.
Por sus características este tipo de técnica,
prescinde de las posibles reacciones de los
sujetos investigados.
El material documental tiene siempre una
dimensión histórica, en especial en la
investigación social.
Desventajas
Durante su elaboración se pueden realizar
recortes, selecciones y fragmentación de la
información; es decir, que toda producción de
un documento corre el riesgo intervención de
elementos que han participado en su
producción o conservación.
La propia naturaleza de la información
documental requiere que ésta se tome como
datos secundarios y que sea un complemento
a los datos primarios (Valles, 1999).
Partes de un archivo documental pueden ser
sometidas a falsas interpretaciones y ser
leídos de forma opuesta a la que su autor
pretendió comunicar.
17. Entrevista
Es una técnica de recopilación de información mediante contacto directo con las personas, a
través de una conversación interpersonal, preparada bajo una dinámica de preguntas y
respuestas, donde se dialoga sobre un tópico relacionado con la problemática de
investigación. La interacción verbal es inmediata y personal, donde una parte es el entrevistador,
quien formula las preguntas, y la otra persona es el entrevistado. La entrevista permite estar al
tanto de la postura del o los informantes ante una situación determinada.
La clasificación más común refiere las entrevistas:
Entrevistas estructuradas: el entrevistador realiza una serie de
preguntas al entrevistado, a partir de un cuestionario
previamente preparado, bajo un guión de preguntas cerradas,
elaborado de forma secuenciada y dirigida. Las respuestas del
entrevistado deben ser concretas sobre lo que se le interroga.
Entrevistas semiestructuradas: se llevan a cabo a partir de un
guión de preguntas abiertas que se le formulan al entrevistado,
sin obligar al entrevistado que siga un orden determinado;
dejando así lugar para la libre expresión.
Entrevistas no estructuradas: el entrevistado no afronta un
listado establecido de preguntas y la entrevista se desenvuelve
abiertamente con mayor flexibilidad y libertad.
18. Entrevista
Ventajas
Permite percibir expresiones
subjetivas del entrevistado por su
comportamiento en el momento de
la entrevista.
El entrevistador puede intervenir, si
es necesario, para reforzar alguna
pregunta o clarificar ideas.
Puede ofrecer información
importante que permita el uso de
otras técnicas.
Permite aclarar y repetir preguntas.
Desventajas
Está condicionada al deseo de
participación de los entrevistados.
Al ser una relación interpersonal, si no
existe empatía entre el entrevistador y
el entrevistado, puede existir
respuestas falseadas o exageradas.
El entrevistado puede responder
mediante sus recuerdos, existiendo así
una distancia con respecto a lo que
sucedió realmente de cierto hecho o
fenómeno.
19. Encuesta
Es una técnica de recopilación de información donde el investigador interroga a los investigados los
datos que desea obtener. Se trata de conseguir información, de manera sistemática y ordenada de
una población o muestra, sobre las variables consideradas en una investigación.
Ventajas
Aplica a todos los encuestados las mismas
preguntas, en el mismo orden y en un contexto
social semejante.
Existe menos desviación de las respuestas de los
encuestados, pues generalmente éstos son
anónimos; ofreciendo mayor libertad para
responder.
Difícil de alterar. Simplemente se recopila y
presenta.
Desventajas
No se tiene control directo sobre lo que se investiga.
Está sujeta al deseo de los encuestados a participar.
Puede que cierto porcentaje de preguntas no sean
respondidas.
20. Técnica a utilizar:
Se aplicara la encuesta asi se
obtendrán los datos de manera
directa.
Tipo de muestro :
Será probabilístico ya que las unidades
de muestreo tienen las mismas
oportunidades de ser seleccionados,
para el cálculo de la muestra se utilizara
el muestro aleatorio simple.
Tamaño de la muestra:
384 personas
Nivel de confianza: 95%
Margen de error: 5%