TECNICAS DE MUESTREO PARA SEXTO SEMESTRE DE S.O INPAHU MUESTREOINPAHU
El documento describe diferentes técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve). También explica errores comunes como hacer conclusiones muy generales a partir de una pequeña muestra o inferir más allá de la población original.
Este documento describe los fundamentos del muestreo y diferentes tipos de procedimientos de muestreo. Define conceptos clave como elemento, población, unidad de muestreo y marco muestral. Identifica muestreos probabilísticos como aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, así como muestreos no probabilísticos como de juicio, por cuotas y de conveniencia. Explica las ventajas e inconvenientes de cada método.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para recopilar datos de una población, incluyendo métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, así como métodos no probabilísticos como el muestreo por cuotas y la bola de nieve. Explica los pasos involucrados en cada método y sus ventajas e inconvenientes relativos.
Este documento describe dos tipos de muestreo para seleccionar muestras de una población: muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado donde las unidades de muestra se seleccionan de manera aleatoria. El muestreo no probabilístico depende del juicio del investigador y incluye métodos como muestreo por conveniencia y por cuotas.
Este documento describe los conceptos básicos de medición, escalamiento y muestreo en investigación de mercados. Explica las diferentes escalas de medición como la nominal, ordinal, de intervalo y de razón, así como técnicas de escalamiento comparativas y no comparativas. También detalla los pasos para el diseño de muestreo, las técnicas de muestreo probabilísticas y no probabilísticas, y consideraciones para la investigación de mercados internacionales.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo. Explica las 10 etapas principales de un estudio por muestreo, incluyendo definir objetivos, la población, datos a recolectar, nivel de precisión, y análisis. También discute dos tipos de errores: de muestreo y ajenos al muestreo. Finalmente, destaca 7 ventajas del muestreo sobre censos, como menores costos, duración, y mayor precisión y calidad de información.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es una herramienta que permite estudiar una parte representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe dos tipos principales de muestreo: muestreo probabilístico, que selecciona la muestra al azar, y muestreo no probabilístico, que no garantiza que la muestra sea representativa. Finalmente, discute varios métodos específicos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y
TECNICAS DE MUESTREO PARA SEXTO SEMESTRE DE S.O INPAHU MUESTREOINPAHU
El documento describe diferentes técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve). También explica errores comunes como hacer conclusiones muy generales a partir de una pequeña muestra o inferir más allá de la población original.
Este documento describe los fundamentos del muestreo y diferentes tipos de procedimientos de muestreo. Define conceptos clave como elemento, población, unidad de muestreo y marco muestral. Identifica muestreos probabilísticos como aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, así como muestreos no probabilísticos como de juicio, por cuotas y de conveniencia. Explica las ventajas e inconvenientes de cada método.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para recopilar datos de una población, incluyendo métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, así como métodos no probabilísticos como el muestreo por cuotas y la bola de nieve. Explica los pasos involucrados en cada método y sus ventajas e inconvenientes relativos.
Este documento describe dos tipos de muestreo para seleccionar muestras de una población: muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado donde las unidades de muestra se seleccionan de manera aleatoria. El muestreo no probabilístico depende del juicio del investigador y incluye métodos como muestreo por conveniencia y por cuotas.
Este documento describe los conceptos básicos de medición, escalamiento y muestreo en investigación de mercados. Explica las diferentes escalas de medición como la nominal, ordinal, de intervalo y de razón, así como técnicas de escalamiento comparativas y no comparativas. También detalla los pasos para el diseño de muestreo, las técnicas de muestreo probabilísticas y no probabilísticas, y consideraciones para la investigación de mercados internacionales.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo. Explica las 10 etapas principales de un estudio por muestreo, incluyendo definir objetivos, la población, datos a recolectar, nivel de precisión, y análisis. También discute dos tipos de errores: de muestreo y ajenos al muestreo. Finalmente, destaca 7 ventajas del muestreo sobre censos, como menores costos, duración, y mayor precisión y calidad de información.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es una herramienta que permite estudiar una parte representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe dos tipos principales de muestreo: muestreo probabilístico, que selecciona la muestra al azar, y muestreo no probabilístico, que no garantiza que la muestra sea representativa. Finalmente, discute varios métodos específicos como el muestreo aleatorio simple, estratificado y
Este documento presenta una introducción al concepto de muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer ciertas poblaciones de manera más eficiente en términos de costo y tiempo. También define los conceptos clave de población, marco y muestra, y describe las etapas clave del proceso de muestreo como la delimitación de la población objetivo, el diseño de la muestra, el trabajo de campo y el procesamiento y presentación de resultados. Finalmente, introduce brevemente la teoría del muest
El documento describe diferentes conceptos y procedimientos relacionados con el muestreo estadístico. Explica los conceptos de universo, muestra y muestreo, y describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra en función del coeficiente de confianza, probabilidad de éxito, error de estimación y tamaño de la población.
Esta es una presentación original realizada por el Dr. Javier Gonzalo Rocabado Laguna y por lo tanto por derechos de autor no podrá ser descargada y solo podrá ser visualizada a través de esta plataforma.
2DO SEMINARIO UCB DE METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
SOCIEM UCB"SP"
El documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística. Explica que la población es el conjunto total de unidades de estudio, y la muestra es una parte representativa de esta. Luego detalla cinco tipos de muestreo como aleatorio simple, estratificado, por áreas, sistemático y discrecional. Finalmente da un ejemplo de calcular el tamaño de muestra para investigar el consumo eléctrico en una ciudad de 30,000 medidores con un error máximo del 5%.
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
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra Blanca Tapia
Este documento presenta diferentes métodos de muestreo para la determinación del tamaño de la muestra en estudios epidemiológicos. Describe el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y los muestreos no probabilísticos. Además, explica que el tamaño de la muestra depende de factores como la frecuencia del fenómeno estudiado y el error máximo admitido, y que diseños más complejos requieren muestras mayores.
1) El documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
2) Explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y la variabilidad de la población.
3) Señala que el tamaño de muestra depende del objetivo del estudio y debe ser lo suficientemente grande para tener potencia estadí
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico ofrece una muestra representativa de la población total a través de métodos como muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático. El muestreo no probabilístico selecciona muestras por conveniencia o juicio y no garantiza representatividad.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la selección de muestras en una investigación. Explica que la muestra es una parte representativa de la población total que se estudiará. Detalla diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, estratificado y por conveniencia. Además, señala que el tamaño de la muestra depende del error permitido, el nivel de confianza y los recursos disponibles.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.maryanbalmaceda
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, y muestreo sistemático. El autor explica cada método con ejemplos para ayudar a estudiantes a entender y seleccionar el método más adecuado para sus investigaciones de mercado.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial, y define conceptos clave como población, muestra, parámetros y estimadores. Luego, detalla los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población para hacer estimaciones sobre sus características.
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.
El documento presenta conceptos básicos sobre población y muestra. Define población como el conjunto de elementos de interés y muestra como un subconjunto de la población. Explica que las características de la población son parámetros y las de la muestra son estadísticos. Además, describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, y métodos como aleatorio simple, estratificado y sistemático.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático, por cuotas e intencionado. También distingue entre muestreo probabilístico y no probabilístico, y discute el tamaño apropiado de las muestras para ciencias sociales versus ciencias naturales.
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.
Este capítulo describe los diferentes tipos de muestras utilizadas en investigación cuantitativa, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica cómo definir las unidades de análisis, determinar el tamaño adecuado de la muestra, y los procedimientos para seleccionar muestras representativas de la población, dependiendo del tipo de muestreo elegido. Además, analiza conceptos clave como muestra, población, representatividad y error estándar.
El documento presenta información sobre técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar subconjuntos representativos de una población. Explica diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como muestreo intencional y por cuotas. También incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y un ejemplo de muestreo estratificado aplicado a docentes y estudiantes de educación secundaria.
El documento describe los tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. También cubre el cálculo del tamaño mínimo de la muestra y cómo depende de la prevalencia estimada, el error y el nivel de confianza deseado.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.Edison Coimbra G.
Enunciar los conceptos de muestra y población y describir los procedimientos para calcular y seleccionar los diferentes tipos de muestra en la investigación científica
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. También describe los tipos de muestreo no probabilístico como por cuotas, intencional u opinático, y bola de nieve. Finalmente, discute las ventajas y desventajas de cada método.
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 una introducción al concepto de muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer ciertas poblaciones de manera más eficiente en términos de costo y tiempo. También define los conceptos clave de población, marco y muestra, y describe las etapas clave del proceso de muestreo como la delimitación de la población objetivo, el diseño de la muestra, el trabajo de campo y el procesamiento y presentación de resultados. Finalmente, introduce brevemente la teoría del muest
El documento describe diferentes conceptos y procedimientos relacionados con el muestreo estadístico. Explica los conceptos de universo, muestra y muestreo, y describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra en función del coeficiente de confianza, probabilidad de éxito, error de estimación y tamaño de la población.
Esta es una presentación original realizada por el Dr. Javier Gonzalo Rocabado Laguna y por lo tanto por derechos de autor no podrá ser descargada y solo podrá ser visualizada a través de esta plataforma.
2DO SEMINARIO UCB DE METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
SOCIEM UCB"SP"
El documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística. Explica que la población es el conjunto total de unidades de estudio, y la muestra es una parte representativa de esta. Luego detalla cinco tipos de muestreo como aleatorio simple, estratificado, por áreas, sistemático y discrecional. Finalmente da un ejemplo de calcular el tamaño de muestra para investigar el consumo eléctrico en una ciudad de 30,000 medidores con un error máximo del 5%.
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
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra Blanca Tapia
Este documento presenta diferentes métodos de muestreo para la determinación del tamaño de la muestra en estudios epidemiológicos. Describe el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y los muestreos no probabilísticos. Además, explica que el tamaño de la muestra depende de factores como la frecuencia del fenómeno estudiado y el error máximo admitido, y que diseños más complejos requieren muestras mayores.
1) El documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
2) Explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y la variabilidad de la población.
3) Señala que el tamaño de muestra depende del objetivo del estudio y debe ser lo suficientemente grande para tener potencia estadí
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico ofrece una muestra representativa de la población total a través de métodos como muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático. El muestreo no probabilístico selecciona muestras por conveniencia o juicio y no garantiza representatividad.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la selección de muestras en una investigación. Explica que la muestra es una parte representativa de la población total que se estudiará. Detalla diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, estratificado y por conveniencia. Además, señala que el tamaño de la muestra depende del error permitido, el nivel de confianza y los recursos disponibles.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.maryanbalmaceda
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, y muestreo sistemático. El autor explica cada método con ejemplos para ayudar a estudiantes a entender y seleccionar el método más adecuado para sus investigaciones de mercado.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial, y define conceptos clave como población, muestra, parámetros y estimadores. Luego, detalla los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población para hacer estimaciones sobre sus características.
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.
El documento presenta conceptos básicos sobre población y muestra. Define población como el conjunto de elementos de interés y muestra como un subconjunto de la población. Explica que las características de la población son parámetros y las de la muestra son estadísticos. Además, describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, y métodos como aleatorio simple, estratificado y sistemático.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático, por cuotas e intencionado. También distingue entre muestreo probabilístico y no probabilístico, y discute el tamaño apropiado de las muestras para ciencias sociales versus ciencias naturales.
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.
Este capítulo describe los diferentes tipos de muestras utilizadas en investigación cuantitativa, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica cómo definir las unidades de análisis, determinar el tamaño adecuado de la muestra, y los procedimientos para seleccionar muestras representativas de la población, dependiendo del tipo de muestreo elegido. Además, analiza conceptos clave como muestra, población, representatividad y error estándar.
El documento presenta información sobre técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar subconjuntos representativos de una población. Explica diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como muestreo intencional y por cuotas. También incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y un ejemplo de muestreo estratificado aplicado a docentes y estudiantes de educación secundaria.
El documento describe los tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. También cubre el cálculo del tamaño mínimo de la muestra y cómo depende de la prevalencia estimada, el error y el nivel de confianza deseado.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.Edison Coimbra G.
Enunciar los conceptos de muestra y población y describir los procedimientos para calcular y seleccionar los diferentes tipos de muestra en la investigación científica
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. También describe los tipos de muestreo no probabilístico como por cuotas, intencional u opinático, y bola de nieve. Finalmente, discute las ventajas y desventajas de cada método.
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 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.
El documento habla sobre los conceptos de universo, población y muestra en el diseño de una investigación. Define universo como el conjunto total de elementos a estudiar, y muestra como un subconjunto de la población. Explica que la muestra debe ser representativa y debe seleccionarse a través de técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo es la selección de una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Detalla varios métodos como el muestreo estratificado, sistemático, por conglomerados y aleatorio simple. El objetivo del muestreo es reducir costos y obtener resultados con mayor rapidez y calidad.
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
Este documento presenta un grupo de 5 participantes para un proyecto. Los participantes son Jenny Montilla, Dastenia Casado, Lina, Orlando Holguin-Veras Sánchez e Ivette Troncoso.
Este documento describe conceptos clave relacionados con el muestreo de trabajo. Explica que una población es el conjunto total de unidades que se desea estudiar, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el por conglomerados. Finalmente, explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para obtener resultados significativos sobre una población.
Este documento trata sobre diferentes métodos de muestreo en estadística. Explica conceptos como población, muestra, error de muestreo y tipos de muestreo como probabilístico, no probabilístico, aleatorio simple, estratificado y sistemático. También describe técnicas como muestreo por conglomerados y de cuotas. Finalmente incluye ejemplos y ejercicios sobre cómo calcular el tamaño de la muestra.
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.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para obtener evidencia causal en una investigación. Explica los propósitos de la investigación causal, la terminología relacionada con el muestreo y los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo no probabilístico como de conveniencia y probabilístico como aleatorio simple, estratificado y por conglomerados. Detalla las etapas de selección de la muestra y cómo determinar el tamaño apropiado.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo utilizados en investigación científica. Explica que el muestreo consiste en seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como por cuotas e intencional. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los principales métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población más grande para su estudio. Estos incluyen muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. El muestreo probabilístico es el más recomendable para asegurar la representatividad de la muestra.
Este documento describe los métodos para seleccionar una muestra representativa de una población para un estudio de investigación. Explica que una muestra probabilística permite conocer el tamaño del error y reducirlo al mínimo, y que se selecciona aleatoriamente para asegurar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. También describe tres métodos comunes para seleccionar una muestra probabilística - la tombola, los números aleatorios y la selección sistemática - así como factores a considerar para determinar el t
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población más grande. Explica los métodos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los métodos no probabilísticos como por cuotas e intencional. Resalta que los métodos probabilísticos son los más recomendables para asegurar la representatividad de la muestra.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica que la muestra debe ser representativa de la población para hacer inferencias, y los errores comunes de muestreo y conclusión.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los principales tipos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve), comparando sus ventajas e inconvenientes.
El documento habla sobre los diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar en investigación científica. Explica que el muestreo consiste en seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los principales métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los métodos no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilí
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los principales tipos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve), comparando sus ventajas e inconvenientes.
Este documento resume las principales corrientes de la psicología pre-científica y científica. En la psicología pre-científica, Aristóteles estableció que el alma tenía tres tipos de psique. Platón y Pitágoras pensaban que el cerebro era el centro de la mente. Hipócrates explicaba las diferencias de temperamento a partir de los cuatro líquidos corporales. La psicología científica se instauró en el siglo XIX cuando se definió como la ciencia que estudia el comportamiento humano.
Fue un epistemólogo, psicólogo y biólogo suizo, considerado el padre de la epistemología genética (relativa a la generación de nuevos atributos fruto del desarrollo de funciones establecidas genéticamente, que solo requieren de estimulación o ejercitación), reconocido por sus aportes al estudio de la infancia y por su teoría constructivista del desarrollo de habilidades y la inteligencia, a partir de una propuesta evolutiva de interacción entre genes y ambiente.
Adolphe Ferriere fue un profesor suizo y fundador de la nueva educación que nació en 1879 en Ginebra y murió en 1960. En 1918 escribió los "30 puntos son una nueva escuela" donde propuso una educación basada en aprender haciendo y en 1921 creó la Liga Internacional para la nueva educación con otros pedagogos innovadores como Montessori y Freinet.
Adolphe Ferriere fue un profesor suizo y fundador de la nueva educación que nació en 1879 en Ginebra y murió en 1960. En 1918 escribió los "30 puntos son una nueva escuela" donde propuso una educación basada en aprender haciendo y en 1921 creó la Liga Internacional para la nueva educación con otros pedagogos innovadores como Montessori y Freinet.
This document outlines 10 key points for professional development. It recommends developing action steps and long term goals. It stresses the importance of continually updating technical knowledge, evaluating skills and performance, and exploring new contexts. It advises being ready and open to change, making lists of skills, and working effectively in a team. The overall message is the value of preparation, self-reflection, learning and adaptability for career growth.
The document discusses the integration of resources in education. It states that the teacher's role is to transmit resources to students in a way that helps them develop skills and knowledge in using information and communication technologies (ICT). It describes different types of educational resources including conventional materials, audiovisual materials, and ICT resources. The document also outlines the steps teachers should follow in planning lessons that incorporate resources, such as analyzing topics, stating objectives, preparing materials, and evaluating lessons. Finally, it discusses advantages like allowing creative, engaging classes where students can demonstrate technology skills.
The document discusses the integration of technology resources in education. It states that teachers should transmit resources to students in a way that helps them develop skills and knowledge in using tools like ICT. It classifies resources as didactic material and educational resources. Resources have evolved from conventional materials and audiovisual materials to include ICT technologies. When using resources, teachers must plan activities, specify steps and objectives, choose appropriate resources, and evaluate students. The integration of resources allows for social interaction, motivation, openness to technology, and student-led learning. It gives teachers tools to create engaging classes where students can demonstrate skills.
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Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
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.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
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
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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.
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.
2. 2
El muestreo es utilizado en la estadística con la finalidad de optimizar
recursos (tiempo, mano de obra, materiales e insumos). Para lograrlo,
los métodos estadísticos ofrecen dos tipos de muestreo: probabilístico
y no probabilístico.
4. Metodo de muestreo probabilistico
4
Los métodos de muestreo probabilístico buscan que todos los elementos
que conforman la población tengan igual probabilidad al ser seleccionados
en la muestra. Es decir, todas las muestras de un tamaño determinado
que se puedan sacar de una población tendrán la misma probabilidad de
ser elegidas.
Este método de muestreo es el más recomendable, dado que aseguran de
alguna manera la representatividad de la muestra que se extrae; se dice
“de alguna manera” porque pueden emplearse técnicas para determinar el
tamaño representativo de la muestra para poblaciones finitas e infinitas, a
partir del nivel de confianza, error de muestreo y tamaño de la población. A
continuación se describen los principales métodos de muestreo
probabilístico.
5. Sub divisiones del muestreo Probabilistico
▰ Muestreo aleatorio Simple
El muestreo aleatorio simple es más utilizado por
su agilidad, sin embargo es poco útil cuando se
tienen poblaciones muy grandes. Los pasos a
seguir en este tipo de muestreo son los siguientes:
se asigna un número a cada elemento de la
población y, por medio de un mecanismo tal como
pelotas dentro de un recipiente o el uso de
numeros aleatorios, se elige el número de
elementos requeridos para la muestra
▰ Muestreo aleatorio Sistemático
El muestreo aleatorio sistemático consiste en asignar números a la
totalidad de elementos de la población. Martínez (2000, p. 2)
describe
el proceso para aplicar este tipo de muestreo:
Inicialmente se toma un número aleatorio i (elegido al azar) y los
elementos que conforman la muestra son aquellos que se ubican
en los sitios i, i+k, i+2k, i+3k,..., i+(n-1)k, o sea que se toman los
individuos de k en k, donde k es el resultado de dividir el número
de elementos de la población entre el número de elementos de
la muestra: k=N/n. El número i que se emplea como punto de
partida será un número al azar entre 1 y k.
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6. Sub divisiones del muestreo Probabilistico
▰ Muestreo Aleatorio estratificado
Este tipo de muestreo busca simplificar los procesos, con el objeto de minimizar el error muestral al determinar el tamaño óptimo de la muestra,
básicamente cuando la población es heterogénea y presenta gran variabilidad. El procedimiento consiste en determinar categorías (o estratos)
diferentes entre los elementos de la población.
Los estratos se definen con respecto a la similitud entre las características de los elementos, por ejemplo: estado civil, género y nivel salarial.
El objeto del muestreo estratificado garantiza que todos los estratos definidos por el investigador estarán representados en la muestra.
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7. La distribución de los elementos que serán muestreados en cada
estrato se conoce como afijación, y puede ser de diferentes tipos:
▰ Afijación simple:
Cuando el número de
elementos
muestreados se
reparte en iguales
cantidades en todos
los estratos.
▰ Afijación
proporcional:
El número de
elementos
muestreados en cada
estrato es la
proporción de su
tamaño con respecto
al de la población.
▰ Afijación óptima:
además de la proporción en cada
estrato, se tiene en cuenta la
variación(desviación típica). Este
tipo de afijación no es muy
usada, debido a que en la
mayoría de los procesos
muestrales no se conoce la
desviación.
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8. Sub divisiones del muestreo Probabilistico
▰ Muestreo aleatorio por conglomerados
En este tipo de muestreo, el marco muestral está integrado por varios elementos que forman una unidad, la cual se conoce como
conglomerado.
Por ejemplo:
Las unidades de salud, los departamentos de una empresa, los municipios de un departamento. Este tipo de muestreo
se realiza mediante la selección de un número de conglomerados de forma aleatoria y posteriormente se analizan todos los
elementos que pertenecen a los conglomerados seleccionados.
El muestreo por conglomerados suele confundirse con el muestreo estratificado. La diferencia radica en que el estratificado
presenta de manera natural las agrupaciones, mientras que el muestreo por conglomerados ya están definidos los grupos de
acuerdo a la finalidad del estudio.
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9. EJEMPLO
Se menciona un caso en el cual es posible utilizar el muestreo polietápico: se requiere tomar una muestra
de 400 estudiantes de grado once de los colegios públicos ubicados en la zona urbana de la ciudad de
Medellín, para indagar sobre los programas e instituciones de educación superior preferidos por ellos.
Para seleccionar la muestra se utilizarán cuatro etapas, las cuales se describen a continuación:
▰ Primera etapa: selecciona al azar 8 de las 16 comunas que conforman la zona urbana del municipio
de Medellín.
▰ Segunda etapa: tomar aleatoriamente 5 instituciones educativas en cada una de las 8 comunas.
▰ Tercera etapa: en cada institución educativa, se toma aleatoriamente un grupo de grado once.
▰ Cuarta etapa: en cada grupo de grado once seleccionado, se toman al azar 10 estudiantes.
▰ Finalmente, la muestra estará constituida por 400 estudiantes (8x5x1x10), a los cuales les será
aplicado el instrumento.
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10. Aspectos importantes del
muestreo probabilístico
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Los métodos de muestreo probabilístico, en su mayoría,
utilizan como instrumento de recolección de información la
encuesta, la cual posibilita errores como los que se
mencionan a continuación.
11. Aspectos importantes del muestreo probabilístico
▰ Error de cobertura o sesgo en
la selección
El éxito de lograr una selección adecuada de la muestra
está determinado por la claridad en los datos de la
población que entran a participar en el muestreo. El error
de cobertura se presenta cuando se omiten algunos
elementos que hacen parte de la población, de forma que
no tienen posibilidad de entrar en la muestra,
conduciendo la selección de la muestra a un proceso
sesgado. Si en la lista de la población no se incluyen
todos los elementos, la muestra orientará la estimación a
una parte de la población y no a la población real.
▰ Error o sesgo de no
respuesta
El error de no respuesta se presenta al no obtener
los datos de todos los elementos de la muestra. En
este caso debe intentarse varias veces usando
diferentes medios (por teléfono o correo
electrónico), para la aplicación de la encuesta.
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12. Aspectos importantes del muestreo probabilístico
▰ Error de muestreo
El error de muestreo es usual cuando se aplica el
instrumento a una muestra y no a la totalidad de la
población; es decir, cuando no se realiza un censo.
A pesar de que este error no se puede evitar, es
posible controlarlo mediante la selección de un
diseño de muestreo adecuado. Este tipo de error
representa la variación o las diferencias aleatorias
entre las posibles muestras de la población.
▰ Error de medición
El error de medición está asociado con la baja
precisión de las respuestas obtenidas en la
aplicación del instrumento.
Básicamente se debe a errores cometidos al
formularse las preguntas o al grado de incidencia
que pudo tener el entrevistador sobre el
entrevistado.
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14. Métodos de muestreo no probabilístico
▰ Para algunos tipos de estudios, el muestreo probabilístico puede llegar a generar altos costos, y es en
estos casos donde se acude a métodos no probabilísticos. Pese a que estos métodos no permiten
generalización, porque todos elementos de la población no poseen la misma probabilidad de ser
seleccionados, es posible elegir las unidades muestrales bajo determinados criterios buscando mayor
representatividad en la muestra.
Los métodos más usados en el muestreo probabilístico son:
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15. ▰ Muestreo por
cuotas
También se conoce como
muestreo “accidental”, por ser
muy utilizado en las encuestas
de opinión. Tiene como premisa
el conocimiento amplio de los
estratos o grupos relevantes de
la población, es por eso que se
asemeja al muestreo
estratificado, pero difiere al no
tener el carácter aleatorio.
▰ Muestreo
intencional u
opinático
Este tipo de muestreo se utiliza
cuando la población es
desconocida y se requiere
obtener “representativas”. Para
ello, se incluyen en la muestra
grupos típicos que permitan
suministrar la información
requerida, por ejemplo sondeos
preelectorales o gustos sobre un
evento.
▰ Muestreo bola de nieve
Este tipo de muestreo es utilizado en
estudios con poblaciones en las cuales no se
conocen los elementos que la integran, pero
se sabe que existen.
En este proceso se localizan algunos
individuos que permitan
la vinculación con otros, y así hasta obtener
una muestra representativa, por ejemplo:
estudios de graduados de una institución, de
personas que han cometido un determinado
delito, de miembros de una secta religiosa,
entre otros.
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