Técnicas de muestreo para educación
•Descargar como PPTX, PDF•
0 recomendaciones•1,109 vistas
Este documento presenta diferentes técnicas de muestreo para la educación, incluyendo muestras aleatorias como el muestreo aleatorio simple, por conglomerado y estratificado, así como muestras no probabilísticas como las muestras erráticas, intencionadas, por cuotas y de bola de nieve. Define conceptos clave como población, muestra, muestra representativa, muestra aleatoria y error sistemático.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
Recomendados
Teoria de la muestra e importancia en educacion
Manual de estadística aplicada a la educación y cs. sociales, producido por los estudiantes de la Universidad Mayor de San Andres. Carrera Ciencias de la Educación.
Metodologia De La Investigacion
El documento presenta una guía metodológica para la investigación. Explica los pasos clave como la selección del tema, la preparación teórica, la formulación de objetivos e hipótesis, el diseño metodológico incluyendo la determinación de la muestra, la recolección y análisis de datos, y la presentación del informe final. Resalta la importancia de contar con un sólido marco teórico y metodología bien diseñada para llevar a cabo una investigación efectiva.
Procedimientos de muestreo
El documento describe la importancia del muestreo al analizar poblaciones grandes o infinitas que no es posible analizar en su totalidad. Explica que el muestreo permite obtener información sobre un fenómeno de manera más exacta y menos costosa que analizar la población completa. También define algunos conceptos clave del muestreo como población, marco muestral, muestra, y tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas.
Tipos de muestreos
Este documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, donde cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo no probabilístico incluye muestreo por conveniencia o juicio, donde los elementos no son seleccionados al azar. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra.
Muestreo aleatorio simple
Este documento presenta definiciones y conceptos relacionados con el muestreo aleatorio simple. Explica que el muestreo aleatorio simple es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. También describe métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple, como el uso de tablas de números aleatorios. Finalmente, ofrece fórmulas para calcular el tamaño necesario de una muestra aleatoria simple.
Tipos de muestreo
El documento describe diferentes métodos de muestreo para investigación científica, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, intencional y bola de nieve. El objetivo del muestreo es seleccionar una parte representativa de una población para hacer inferencias.
Tipos de Muestreo
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.
Población y Muestra
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
Recomendados
Teoria de la muestra e importancia en educacion
Manual de estadística aplicada a la educación y cs. sociales, producido por los estudiantes de la Universidad Mayor de San Andres. Carrera Ciencias de la Educación.
Metodologia De La Investigacion
El documento presenta una guía metodológica para la investigación. Explica los pasos clave como la selección del tema, la preparación teórica, la formulación de objetivos e hipótesis, el diseño metodológico incluyendo la determinación de la muestra, la recolección y análisis de datos, y la presentación del informe final. Resalta la importancia de contar con un sólido marco teórico y metodología bien diseñada para llevar a cabo una investigación efectiva.
Procedimientos de muestreo
El documento describe la importancia del muestreo al analizar poblaciones grandes o infinitas que no es posible analizar en su totalidad. Explica que el muestreo permite obtener información sobre un fenómeno de manera más exacta y menos costosa que analizar la población completa. También define algunos conceptos clave del muestreo como población, marco muestral, muestra, y tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas.
Tipos de muestreos
Este documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, donde cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo no probabilístico incluye muestreo por conveniencia o juicio, donde los elementos no son seleccionados al azar. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra.
Muestreo aleatorio simple
Este documento presenta definiciones y conceptos relacionados con el muestreo aleatorio simple. Explica que el muestreo aleatorio simple es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. También describe métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple, como el uso de tablas de números aleatorios. Finalmente, ofrece fórmulas para calcular el tamaño necesario de una muestra aleatoria simple.
Tipos de muestreo
El documento describe diferentes métodos de muestreo para investigación científica, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, intencional y bola de nieve. El objetivo del muestreo es seleccionar una parte representativa de una población para hacer inferencias.
Tipos de Muestreo
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.
Población y Muestra
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
muestreo
Este documento describe los conceptos clave del muestreo estadístico, incluyendo la definición de muestreo, la importancia del muestreo, las ventajas y desventajas del muestreo, y los términos universo, población y muestra. El muestreo es una técnica estadística utilizada para seleccionar una muestra representativa de una población y generalizar los resultados a toda la población. Ofrece ventajas como ser económico, rápido y permitir obtener datos detallados, aunque también puede hab
Tipos de muestreo
El documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico permite la inferencia estadística y conocer el error muestral, mientras que el no probabilístico como el de conveniencia se basa en la disponibilidad y no se conoce la probabilidad de selección. Dentro del muestreo probabilístico se describen métodos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado.
Diapositivas sobre las variables e hipótesis en la investigación
Este documento trata sobre variables e hipótesis en la investigación. Explica qué son las variables, sus características y clasificaciones. Define variables independientes, dependientes e intervinientes. También explica la operacionalización de variables e indicadores. Por último, define qué son las hipótesis, sus características y clases, así como la operacionalización de las hipótesis.
Poblacion, Muestra Muestreo
El documento habla sobre conceptos relacionados con la población, la muestra y el muestreo en investigación. Define población, muestra, muestreo y muestra representativa. Explica los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y los métodos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado, multifásico y sistemático. También cubre factores que influyen en el tamaño de la muestra.
Las variables en una investigacion cientifica
Este documento define y clasifica las variables, que son características observables de un objeto de estudio que pueden adoptar diferentes valores. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que las cuantitativas pueden ser discretas o continuas. Además, las clasifica según su nivel de abstracción, posición en relación con otras variables, y escala de medición. Por último, describe el proceso de operacionalización para convertir variables generales en variables empíricas directamente observables y medibles.
Población y muestra seminario de tesis
Este documento describe conceptos clave relacionados con la población y la muestra en investigación. Define población como el conjunto total de elementos que se estudian y describe sus características como homogeneidad, tiempo, espacio y cantidad. Explica los tipos de población como población de interés y población accesible. También define muestra y marco muestral, e identifica métodos de muestreo como probabilísticos y no probabilísticos.
Muestreo Probabilistico
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Explica que en el muestreo probabilístico cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y permite calcular el error muestral. Luego proporciona detalles sobre cada método como sus ventajas, fórmulas utilizadas y ejemplos. Finalmente contrasta los métodos probabilísticos con los no probabilísticos.
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Estadística Básica
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
Definición de hipótesis y variable dependiente e independiente
Este documento define la hipótesis y las variables dependientes e independientes. Explica que una hipótesis es una solución tentativa a un problema y debe contener una relación medible entre dos o más variables que puede confirmar o rechazar. También describe los requisitos de una hipótesis como ser clara, específica y susceptible de verificación. Define las variables como características que pueden cambiar de valor y clasifica las variables en dependientes e independientes, siendo la dependiente la consecuencia y la independiente la causa.
Identificación de Variables - Tema 5
Este documento describe los diferentes tipos de variables que se pueden utilizar en la investigación. Explica la diferencia entre conceptos y variables, y cómo convertir conceptos en variables mediante el uso de indicadores. También describe los tipos de variables según su origen, diseño del estudio y unidad de medida, así como las diferentes escalas de medida como escala nominal, ordinal, de intervalos y de razón. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cada tipo de variable y escala.
Población y Muestra
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
PoblacióN Y Muestra
El documento describe diferentes conceptos y métodos relacionados con la población, la muestra y el muestreo en investigación. Define población como el conjunto de elementos sobre los que se realizará el estudio e introduce la muestra como un subconjunto de la población. Explica las técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico y proporciona ejemplos de diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y por conglomerados.
Variables dependientes e independientes en el método científico
Explicación sobre las variables dependientes e independientes según el método científico para experimentos, ejemplos para aprender a reconocer y distinguir entre ambas.
Universo, población y muestra
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.
Conceptos Básicos de la Estadística
Este documento define conceptos básicos de estadística como universo, población, muestra, estadístico y parámetro. Explica que la estadística es el estudio de datos numéricos para sacar conclusiones y se clasifica en descriptiva e inferencial. También describe las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón usadas para clasificar variables.
Estadística: Conceptos básicos
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo su definición como la rama de las matemáticas que recopila y analiza datos para estudiar fenómenos. Explica los conceptos de población, muestra, variables, frecuencias, distribución de frecuencias e introduce gráficos estadísticos comunes como diagramas de barras y gráficos circulares.
Tipos de hipótesis,tipos de variables,marco de referencia
Este documento describe diferentes tipos de hipótesis que se utilizan en la investigación, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis de trabajo, la hipótesis conceptual y la hipótesis alternativa. También explica brevemente las hipótesis estadísticas, las hipótesis causales y las hipótesis correlacionales. Además, define conceptos clave como variables dependientes, independientes e indicadores.
Variables, problemas de investigación y preguntas
El documento define variables, que son características que pueden tomar diferentes valores en un estudio. Las variables independientes son aquellas que se manipulan o miden, y pueden ser activas o atributivas. Las variables dependientes son aquellas cuyos valores se ven afectados por las variables independientes.
Variables de investigación
Este documento describe los diferentes tipos de variables que se pueden utilizar en la investigación. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, individuales o colectivas, y discretas o continuas. Además, describe cómo las variables se pueden clasificar según su nivel de abstracción, la escala de variación y su posición en relación con otras variables. Finalmente, explica la importancia de definir las variables de manera conceptual y operacional para medirlas empíricamente.
Hablemos de ESI para estudiantes Cuadernillo
Cuadernillo Hablemos de ESI para estudiantes del nivel secundario
Más contenido relacionado
Destacado
muestreo
Este documento describe los conceptos clave del muestreo estadístico, incluyendo la definición de muestreo, la importancia del muestreo, las ventajas y desventajas del muestreo, y los términos universo, población y muestra. El muestreo es una técnica estadística utilizada para seleccionar una muestra representativa de una población y generalizar los resultados a toda la población. Ofrece ventajas como ser económico, rápido y permitir obtener datos detallados, aunque también puede hab
Tipos de muestreo
El documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico permite la inferencia estadística y conocer el error muestral, mientras que el no probabilístico como el de conveniencia se basa en la disponibilidad y no se conoce la probabilidad de selección. Dentro del muestreo probabilístico se describen métodos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado.
Diapositivas sobre las variables e hipótesis en la investigación
Este documento trata sobre variables e hipótesis en la investigación. Explica qué son las variables, sus características y clasificaciones. Define variables independientes, dependientes e intervinientes. También explica la operacionalización de variables e indicadores. Por último, define qué son las hipótesis, sus características y clases, así como la operacionalización de las hipótesis.
Poblacion, Muestra Muestreo
El documento habla sobre conceptos relacionados con la población, la muestra y el muestreo en investigación. Define población, muestra, muestreo y muestra representativa. Explica los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y los métodos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado, multifásico y sistemático. También cubre factores que influyen en el tamaño de la muestra.
Las variables en una investigacion cientifica
Este documento define y clasifica las variables, que son características observables de un objeto de estudio que pueden adoptar diferentes valores. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que las cuantitativas pueden ser discretas o continuas. Además, las clasifica según su nivel de abstracción, posición en relación con otras variables, y escala de medición. Por último, describe el proceso de operacionalización para convertir variables generales en variables empíricas directamente observables y medibles.
Población y muestra seminario de tesis
Este documento describe conceptos clave relacionados con la población y la muestra en investigación. Define población como el conjunto total de elementos que se estudian y describe sus características como homogeneidad, tiempo, espacio y cantidad. Explica los tipos de población como población de interés y población accesible. También define muestra y marco muestral, e identifica métodos de muestreo como probabilísticos y no probabilísticos.
Muestreo Probabilistico
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Explica que en el muestreo probabilístico cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y permite calcular el error muestral. Luego proporciona detalles sobre cada método como sus ventajas, fórmulas utilizadas y ejemplos. Finalmente contrasta los métodos probabilísticos con los no probabilísticos.
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Estadística Básica
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
Definición de hipótesis y variable dependiente e independiente
Este documento define la hipótesis y las variables dependientes e independientes. Explica que una hipótesis es una solución tentativa a un problema y debe contener una relación medible entre dos o más variables que puede confirmar o rechazar. También describe los requisitos de una hipótesis como ser clara, específica y susceptible de verificación. Define las variables como características que pueden cambiar de valor y clasifica las variables en dependientes e independientes, siendo la dependiente la consecuencia y la independiente la causa.
Identificación de Variables - Tema 5
Este documento describe los diferentes tipos de variables que se pueden utilizar en la investigación. Explica la diferencia entre conceptos y variables, y cómo convertir conceptos en variables mediante el uso de indicadores. También describe los tipos de variables según su origen, diseño del estudio y unidad de medida, así como las diferentes escalas de medida como escala nominal, ordinal, de intervalos y de razón. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cada tipo de variable y escala.
Población y Muestra
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
PoblacióN Y Muestra
El documento describe diferentes conceptos y métodos relacionados con la población, la muestra y el muestreo en investigación. Define población como el conjunto de elementos sobre los que se realizará el estudio e introduce la muestra como un subconjunto de la población. Explica las técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico y proporciona ejemplos de diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y por conglomerados.
Variables dependientes e independientes en el método científico
Explicación sobre las variables dependientes e independientes según el método científico para experimentos, ejemplos para aprender a reconocer y distinguir entre ambas.
Universo, población y muestra
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.
Conceptos Básicos de la Estadística
Este documento define conceptos básicos de estadística como universo, población, muestra, estadístico y parámetro. Explica que la estadística es el estudio de datos numéricos para sacar conclusiones y se clasifica en descriptiva e inferencial. También describe las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón usadas para clasificar variables.
Estadística: Conceptos básicos
Este documento introduce conceptos básicos de estadística, incluyendo su definición como la rama de las matemáticas que recopila y analiza datos para estudiar fenómenos. Explica los conceptos de población, muestra, variables, frecuencias, distribución de frecuencias e introduce gráficos estadísticos comunes como diagramas de barras y gráficos circulares.
Tipos de hipótesis,tipos de variables,marco de referencia
Este documento describe diferentes tipos de hipótesis que se utilizan en la investigación, incluyendo la hipótesis nula, la hipótesis de trabajo, la hipótesis conceptual y la hipótesis alternativa. También explica brevemente las hipótesis estadísticas, las hipótesis causales y las hipótesis correlacionales. Además, define conceptos clave como variables dependientes, independientes e indicadores.
Variables, problemas de investigación y preguntas
El documento define variables, que son características que pueden tomar diferentes valores en un estudio. Las variables independientes son aquellas que se manipulan o miden, y pueden ser activas o atributivas. Las variables dependientes son aquellas cuyos valores se ven afectados por las variables independientes.
Variables de investigación
Este documento describe los diferentes tipos de variables que se pueden utilizar en la investigación. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, individuales o colectivas, y discretas o continuas. Además, describe cómo las variables se pueden clasificar según su nivel de abstracción, la escala de variación y su posición en relación con otras variables. Finalmente, explica la importancia de definir las variables de manera conceptual y operacional para medirlas empíricamente.
Destacado (20)
Diapositivas sobre las variables e hipótesis en la investigación
Diapositivas sobre las variables e hipótesis en la investigación
Definición de hipótesis y variable dependiente e independiente
Definición de hipótesis y variable dependiente e independiente
Variables dependientes e independientes en el método científico
Variables dependientes e independientes en el método científico
Tipos de hipótesis,tipos de variables,marco de referencia
Tipos de hipótesis,tipos de variables,marco de referencia
Último
Hablemos de ESI para estudiantes Cuadernillo
Cuadernillo Hablemos de ESI para estudiantes del nivel secundario
Business Plan -rAIces - Agro Business Tech
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
Presentación simple corporativa degradado en violeta blanco.pdf
Presentación proyecto solución aforo carnaval
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
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.
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
CONCURSOS EDUCATIVOS 2024-PRESENTACIÓN ORIENTACIONES ETAPA IE (1).pptx
Desripción de concursos educativos 2024
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Carnavision: anticipa y aprovecha - hackathon Pasto2024 .pdf
Carnavision: anticipa y aprovecha - hackathon Pasto2024 .pdf
Último (20)
Presentación simple corporativa degradado en violeta blanco.pdf
Presentación simple corporativa degradado en violeta blanco.pdf
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
CONCURSOS EDUCATIVOS 2024-PRESENTACIÓN ORIENTACIONES ETAPA IE (1).pptx
CONCURSOS EDUCATIVOS 2024-PRESENTACIÓN ORIENTACIONES ETAPA IE (1).pptx
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Activo FLACSO Ccesa007.pdf
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Activo FLACSO Ccesa007.pdf
Carnavision: anticipa y aprovecha - hackathon Pasto2024 .pdf
Carnavision: anticipa y aprovecha - hackathon Pasto2024 .pdf
Cronica-de-una-Muerte-Anunciada - Gabriel Garcia Marquez.pdf
Cronica-de-una-Muerte-Anunciada - Gabriel Garcia Marquez.pdf
200. Efemerides junio para trabajar en periodico mural
200. Efemerides junio para trabajar en periodico mural
RETROALIMENTACIÓN PARA EL EXAMEN ÚNICO AUXILIAR DE ENFERMERIA.docx
RETROALIMENTACIÓN PARA EL EXAMEN ÚNICO AUXILIAR DE ENFERMERIA.docx
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
Técnicas de muestreo para educación
- 1. TÉCNICAS DE MUESTREO PARA EDUCACIÓN INTEGRANTES: CASTILLO, LISSETTE ORTEGA, JAAN CARLOS RODRÍGUEZ, RICHARD
- 2. Conceptos básicos de la teoría muestral Población Muestra Muestra representativa Muestra aleatoria Tabla de números aleatorios Error sistemático Probabilidad
- 3. Muestras aleatorias o probabilísticas Muestreo aleatorio simple Muestreo por conglomerado Muestreo estratificado Muestreo por áreas de superficie
- 4. Muestras no probabilísticas Muestras erráticas o casuales Muestras intencionadas o racionales Muestras por cuotas Muestras “bolas de nieve”
- 5. Gracias por su atención