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Oropeza Chonta, Juana
Sánchez Romero, Melissa
Vargas Arévalo, Luis
                          www.themegallery.com
La población de una investigación está
 compuesta        por     todos       los
 elementos, personas, objetos que
 participan del fenómeno que fue
 definido y delimitado en el análisis del
 problema de investigación.
También se le conoce como universo.
• Que todos los miembros de la población tengan las
Homogeneidad   mismas características según las variables que se
               vayan a considerar en el estudio o investigación.

               Se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la
               población de interés. Determinar si el estudio es del
   Tiempo      momento presente o si se va a estudiar a una
               población de cinco años atrás o si se van a entrevistar
               personas de diferentes generaciones.

               Se refiere al lugar donde se ubica la población de
               interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y
  Espacio      por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un
               área o comunidad en específico.

                 Se refiere al tamaño de la población. El tamaño de
                la población es sumamente importante porque ello
 Cantidad       determina o afecta al tamaño de la muestra que se
                vaya a seleccionar, además que la falta de
                recursos y tiempo también nos limita la extensión
                de la población que se vaya a investigar.
Población de Interés (“Target population”)

Conjunto total de casos acerca de los cuales el
investigador le gustaría hacer sus generalizaciones




  Población Accesible

Conjunto total de casos que están disponibles al
investigador para llevar a cabo su estudio.
La muestra es una representación
 significativa de las características de una
 población, que bajo, la asunción de un error
 (generalmente no superior al 5%)
 estudiamos las características de un
 conjunto poblacional mucho menor que la
 población global.
Que sea representativa
 “Que comprendan                                   o reflejo fiel del
                       Que su amplitud sea      universo, de tal modo
parte del universo y     estadísticamente        que reproduzca sus
 no la totalidad de     proporcionada a la     características básicas
        éste.          magnitud del universo         en orden a la
                                                    investigación.
Definir la población causas que se van a
Estudiar, lo que hay que excluir y fijar límites.


Identificar el marco muestral, listas de los elementos
de la población a tomar la muestra.


Elección del procedimiento para tomar la
muestra.


Determinar el tamaño del muestreo.


Seleccionar y elegir los elementos por
estudiar.
Elemento

  Unidad sobre la         Conceptos
  que se necesita
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• Elementos disponibles
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  alguna    etapa   del
  proceso de muestreo.


   Marco muestral
•Lista de todas las
unidades de muestreo
disponibles para su
                           para el
selección en alguna       muestreo
etapa del proceso de
muestreo.
El tamaño de la muestra, un tema que siempre preocupa, no tiene
fácil solución y va estrechamente unido a la representatividad. No
obstante, en igualdad de otras condiciones, los estadísticos
calculados con muestras grandes son más precisos que los
calculados con muestras pequeñas, pero una muestra
representativa de 50 elementos es preferible a otra no
representativa de 100
No existe un tamaño ideal de la muestra. A efectos descriptivos, se
considera una muestra grande cuando n > 30. Una muestra debe
ser lo suficientemente grande como para ser representativa, pero
el número de elementos necesarios para lograr la
representatividad varía de una investigación a otra. Cuanto más
homogénea es una población en la/s característica/s objeto de
estudio, más fácil resulta obtener muestras representativas sin
necesidad de que sean grandes.
 Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos
  en los que todos los individuos tienen la misma
  probabilidad de ser elegidos para formar parte de una
  muestra y, consiguientemente, todas las posibles
  muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de
  ser elegidas.
 Las muestras se seleccionan al azar, no se seleccionan por los
  investigadores. Se conoce la probabilidad de ser elegido
 Cada elemento de la población              tiene   la   misma
  probabilidad de ser elegido.
 Se puede conocer el error muestral, el nivel de confianza y el
  nivel de precisión de las estimaciones.
 Los resultados se pueden generalizar.
 Es el único método que puede evaluar la representatividad de la
  muestra.
 Es más caro que el muestreo no probabilística.
 Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no
  probabilística.
Concepto                     Tipos

                Cuando se selecciona
                al    azar y    cada     Muestreo aleatorio
                miembro tiene igual      simple.
 ALEATORIA      oportunidad de ser
                incluido.


                Cuando se subdivide en
                estratos o subgrupos     • Afijación simple
ESTRATIFICADA   según las variables o    •Afijación proporcional
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                pretenden investigar
Concepto

                Este     procedimiento       exige,  como     el
                anterior, numerar todos los elementos de la
SISTEMÁTICA     población, pero en lugar de extraer “n” números
                aleatorios sólo se extrae uno.


                En el muestreo por conglomerados la unidad muestral
                es un grupo de elementos de la población que forman
     POR        una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las
CONGLOMERADOS   unidades        hospitalarias,   los     departamentos
                universitarios, una caja de determinado producto, etc.,
consistente en que el investigador
 selecciona la muestra que supone sea la
 más representativa, utilizando un criterio
 subjetivo y en función de la investigación
 que se vaya a realizar.
 La selección de la muestra no es aleatoria, sino
  que se basa, en parte, en el juicio del
  entrevistador   o   de   responsable    de     la
  investigación.


 No se basa en ninguna teoría de la probabilidad y,
  por lo tanto, no es posible calcular la precisión o
  acotar el error cometido.
 No es posible calcular estos errores ni la
  confianza de las estimaciones que, además, no
  siempre se reducen aumentando el tamaño de la
  muestra.
 En el muestreo no probabilístico los costes y la
 dificultad del diseño son más reducidos (al no
 ser necesario disponer de un marco). Este
 muestreo puede dar buenos resultados, pero
 también apareja el riesgo de proporcionar una
 información errónea.
También denominado en ocasiones "accidental".
Muestreo        Se asienta generalmente sobre la base de un buen
  por           conocimiento de los estratos de la población y/o
                de los individuos más "representativos" o
 cuotas         "adecuados" para los fines de la investigación.


  Muestreo      Este tipo de muestreo se caracteriza por un
intencional o   esfuerzo deliberado de obtener muestras
     de         "representativas" mediante la inclusión en la
conveniencia:   muestra de grupos supuestamente típicos.

                Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a
                otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una
Bola de         muestra suficiente. Este tipo se emplea muy
                frecuentemente cuando se hacen estudios con
 nieve          poblaciones     "marginales",   delincuentes,    sectas,
                determinados tipos de enfermos, etc.



 Muestreo       A criterio del investigador los elementos son elegidos
Discrecional    sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
Contents              Contents




Pueden combinarse técnicas aleatoreas con
               no aleatoreas.
  Si en una investigación se tienen varias
                muestras (de
  alumnos, docentes, expertos, padres de
familia) cada una de las muestras pueden se
   conformadas con técnicas distintas y
            combinarse entre sí.
La representatividad es la característica
                                 más importante de una muestra. El
Title in              Title in
 here                  here      muestreo adquiere todo su sentido en
                                 cuanto     que    garantiza   que     las
                                 características que se quieren observar
                                 en la población quedan reflejadas
                                 adecuadamente       en     la  muestra.
                                 Generalizar a la población a partir de la
                                 muestra sólo está justificado si ésta
                                 representa realmente a la población.
           Title in
            here
 Grado de precisión que
 Tipo de diseño            se quiere lograr

 Tipo de muestreo         Heterogeneidad de los
                            atributos
 Tipo de fórmula usada
  para determinar          Frecuencia con que el
  representatividad.        fenómeno ocurre

 Instrumento usado        Presupuesto
                           Numero de variables
Cuando se extrae una muestra de una población es frecuente que los
resultados obtenidos de la muestra no sean exactamente los valores
reales de la población. El error de muestreo ocurre al estudiar una
muestra en lugar de la población total. La diferencia entre el valor del
parámetro de una población y el estadístico de una muestra recibe el
nombre de error muestral.
La única forma de poder conocer el error muestral real consiste en
realizar paralelamente la investigación con la muestra y, a la vez, con
toda la población. Esta realidad, a todas luces descartable en la
práctica, nos advierte acerca de la imposibilidad de conocer el error
muestral real. En primer lugar, la muestra perdería su razón de ser. Por
tanto, cuando nos referimos a error muestral no nos referimos al
concepto señalado en el párrafo anterior, no conocido, sino a un error
muestral determinado estadísticamente, de tipo genérico, válido para
todas las muestras posibles, del mismo tamaño. Este error
muestral, estadístico, sirve para darnos no un error específico y
determinado, sino únicamente para establecer el intervalo de confianza
dentro del que nos movemos en la muestra
 Identifcar la población y la muestra en la siguiente situación
  :En una institución educativa se quiere saber la ocupación de
  los egresados de laúltima década. Para esto se convoca a una
  reunión de egresados y de los asis-tentes, se encuesta a diez
  egresados de cada año. Determina la población y lamuestra.
 Solución
  Población: Todos los egresados de la última década.
  Muestra: Los 100 estudiantes seleccionados, 10 de
  cada promoción.Luego de establecer la población y la muestra, es
  importante determinar lascaracterísticas a estudiar en la población:
  temperatura, peso, asistencia, gusto por algo, ocupación, etc. Estas
  características se denominan variables y se cla-sifcan en
  cualitativas y cuantitativas
 1.- Seleccionar al azar a 5 estudiantes de un grupo de
  50 estudiantes: muestra aleatoria
 2.- La producción total de tela de una fábrica
  textil: población
 3.- Los alumnos de 2° y 5° semestre del colegio de
  bachilleres: muestra
 4.- Un camión repartidor de refrescos: Muestra de
  refrescos
 5.- El número de llamadas que entran a un conmutador
  entre las 11:00am y las 13:00hrs: Muestra
 6.- El número total de llamadas al día en un
  conmutador: población
7.- Preguntar a todo el personal de una
 fabrica sobre el deseo de implantar el
 servicio de comedor para sus
 empleados: encuesta, población
8.- seleccionar a 25 personas de 1000
 en una fábrica para preguntar por la
 comida que se da diariamente: muestra
 9.- Poco más de 100 mil turistas ocuparon 80% de los 28 mil
  cuartos de hotel, con motivo del “puente” de primavera
  quienes dejaron importantes ganancias a todos los
  prestadores de servicios, afirmo el secretario de turismo.
  Suponiendo que esos 22,400 cuartos de hotel son
  representativos del grupo de vacacionistas, ¿Cuál es la
  población? Los 28 mil cuartos de hotel
  ¿Cuál es la muestra? 22,400 cuartos de hoteles el 80% del total

 10.- Al realizar un estudio entre los 9,000,000 de jóvenes entre
  los 15 y los 19 años (1995) Al realizar un estudio en 225,000
  jóvenes del área metropolitana se encontró que un 95% de
  ellos desean seguir estudiando la universidad
 ¿Cuál es la población? 9000000 jóvenes
 ¿Cuál es la muestra? 225000 jóvenes
Muestreo probabilístico y no probabilístico en investigación

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Muestreo probabilístico y no probabilístico en investigación

  • 1. Integrantes: Oropeza Chonta, Juana Sánchez Romero, Melissa Vargas Arévalo, Luis www.themegallery.com
  • 2. La población de una investigación está compuesta por todos los elementos, personas, objetos que participan del fenómeno que fue definido y delimitado en el análisis del problema de investigación. También se le conoce como universo.
  • 3. • Que todos los miembros de la población tengan las Homogeneidad mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación. Se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si el estudio es del Tiempo momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones. Se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y Espacio por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico. Se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente importante porque ello Cantidad determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar.
  • 4. Población de Interés (“Target population”) Conjunto total de casos acerca de los cuales el investigador le gustaría hacer sus generalizaciones Población Accesible Conjunto total de casos que están disponibles al investigador para llevar a cabo su estudio.
  • 5. La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global.
  • 6. Que sea representativa “Que comprendan o reflejo fiel del Que su amplitud sea universo, de tal modo parte del universo y estadísticamente que reproduzca sus no la totalidad de proporcionada a la características básicas éste. magnitud del universo en orden a la investigación.
  • 7. Definir la población causas que se van a Estudiar, lo que hay que excluir y fijar límites. Identificar el marco muestral, listas de los elementos de la población a tomar la muestra. Elección del procedimiento para tomar la muestra. Determinar el tamaño del muestreo. Seleccionar y elegir los elementos por estudiar.
  • 8. Elemento Unidad sobre la Conceptos que se necesita información Unidad de muestreo • Elementos disponibles para su selección en necesarios alguna etapa del proceso de muestreo. Marco muestral •Lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su para el selección en alguna muestreo etapa del proceso de muestreo.
  • 9. El tamaño de la muestra, un tema que siempre preocupa, no tiene fácil solución y va estrechamente unido a la representatividad. No obstante, en igualdad de otras condiciones, los estadísticos calculados con muestras grandes son más precisos que los calculados con muestras pequeñas, pero una muestra representativa de 50 elementos es preferible a otra no representativa de 100 No existe un tamaño ideal de la muestra. A efectos descriptivos, se considera una muestra grande cuando n > 30. Una muestra debe ser lo suficientemente grande como para ser representativa, pero el número de elementos necesarios para lograr la representatividad varía de una investigación a otra. Cuanto más homogénea es una población en la/s característica/s objeto de estudio, más fácil resulta obtener muestras representativas sin necesidad de que sean grandes.
  • 10.  Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
  • 11.  Las muestras se seleccionan al azar, no se seleccionan por los investigadores. Se conoce la probabilidad de ser elegido  Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.  Se puede conocer el error muestral, el nivel de confianza y el nivel de precisión de las estimaciones.  Los resultados se pueden generalizar.  Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.  Es más caro que el muestreo no probabilística.  Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no probabilística.
  • 12. Concepto Tipos Cuando se selecciona al azar y cada Muestreo aleatorio miembro tiene igual simple. ALEATORIA oportunidad de ser incluido. Cuando se subdivide en estratos o subgrupos • Afijación simple ESTRATIFICADA según las variables o •Afijación proporcional características que se •Afijación optima pretenden investigar
  • 13. Concepto Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la SISTEMÁTICA población, pero en lugar de extraer “n” números aleatorios sólo se extrae uno. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman POR una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las CONGLOMERADOS unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc.,
  • 14. consistente en que el investigador selecciona la muestra que supone sea la más representativa, utilizando un criterio subjetivo y en función de la investigación que se vaya a realizar.
  • 15.  La selección de la muestra no es aleatoria, sino que se basa, en parte, en el juicio del entrevistador o de responsable de la investigación.  No se basa en ninguna teoría de la probabilidad y, por lo tanto, no es posible calcular la precisión o acotar el error cometido.
  • 16.  No es posible calcular estos errores ni la confianza de las estimaciones que, además, no siempre se reducen aumentando el tamaño de la muestra.  En el muestreo no probabilístico los costes y la dificultad del diseño son más reducidos (al no ser necesario disponer de un marco). Este muestreo puede dar buenos resultados, pero también apareja el riesgo de proporcionar una información errónea.
  • 17. También denominado en ocasiones "accidental". Muestreo Se asienta generalmente sobre la base de un buen por conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o cuotas "adecuados" para los fines de la investigación. Muestreo Este tipo de muestreo se caracteriza por un intencional o esfuerzo deliberado de obtener muestras de "representativas" mediante la inclusión en la conveniencia: muestra de grupos supuestamente típicos. Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una Bola de muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con nieve poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc. Muestreo A criterio del investigador los elementos son elegidos Discrecional sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
  • 18. Contents Contents Pueden combinarse técnicas aleatoreas con no aleatoreas. Si en una investigación se tienen varias muestras (de alumnos, docentes, expertos, padres de familia) cada una de las muestras pueden se conformadas con técnicas distintas y combinarse entre sí.
  • 19. La representatividad es la característica más importante de una muestra. El Title in Title in here here muestreo adquiere todo su sentido en cuanto que garantiza que las características que se quieren observar en la población quedan reflejadas adecuadamente en la muestra. Generalizar a la población a partir de la muestra sólo está justificado si ésta representa realmente a la población. Title in here
  • 20.  Grado de precisión que  Tipo de diseño se quiere lograr  Tipo de muestreo  Heterogeneidad de los atributos  Tipo de fórmula usada para determinar  Frecuencia con que el representatividad. fenómeno ocurre  Instrumento usado  Presupuesto  Numero de variables
  • 21. Cuando se extrae una muestra de una población es frecuente que los resultados obtenidos de la muestra no sean exactamente los valores reales de la población. El error de muestreo ocurre al estudiar una muestra en lugar de la población total. La diferencia entre el valor del parámetro de una población y el estadístico de una muestra recibe el nombre de error muestral. La única forma de poder conocer el error muestral real consiste en realizar paralelamente la investigación con la muestra y, a la vez, con toda la población. Esta realidad, a todas luces descartable en la práctica, nos advierte acerca de la imposibilidad de conocer el error muestral real. En primer lugar, la muestra perdería su razón de ser. Por tanto, cuando nos referimos a error muestral no nos referimos al concepto señalado en el párrafo anterior, no conocido, sino a un error muestral determinado estadísticamente, de tipo genérico, válido para todas las muestras posibles, del mismo tamaño. Este error muestral, estadístico, sirve para darnos no un error específico y determinado, sino únicamente para establecer el intervalo de confianza dentro del que nos movemos en la muestra
  • 22.  Identifcar la población y la muestra en la siguiente situación :En una institución educativa se quiere saber la ocupación de los egresados de laúltima década. Para esto se convoca a una reunión de egresados y de los asis-tentes, se encuesta a diez egresados de cada año. Determina la población y lamuestra.  Solución Población: Todos los egresados de la última década. Muestra: Los 100 estudiantes seleccionados, 10 de cada promoción.Luego de establecer la población y la muestra, es importante determinar lascaracterísticas a estudiar en la población: temperatura, peso, asistencia, gusto por algo, ocupación, etc. Estas características se denominan variables y se cla-sifcan en cualitativas y cuantitativas
  • 23.  1.- Seleccionar al azar a 5 estudiantes de un grupo de 50 estudiantes: muestra aleatoria  2.- La producción total de tela de una fábrica textil: población  3.- Los alumnos de 2° y 5° semestre del colegio de bachilleres: muestra  4.- Un camión repartidor de refrescos: Muestra de refrescos  5.- El número de llamadas que entran a un conmutador entre las 11:00am y las 13:00hrs: Muestra  6.- El número total de llamadas al día en un conmutador: población
  • 24. 7.- Preguntar a todo el personal de una fabrica sobre el deseo de implantar el servicio de comedor para sus empleados: encuesta, población 8.- seleccionar a 25 personas de 1000 en una fábrica para preguntar por la comida que se da diariamente: muestra
  • 25.  9.- Poco más de 100 mil turistas ocuparon 80% de los 28 mil cuartos de hotel, con motivo del “puente” de primavera quienes dejaron importantes ganancias a todos los prestadores de servicios, afirmo el secretario de turismo. Suponiendo que esos 22,400 cuartos de hotel son representativos del grupo de vacacionistas, ¿Cuál es la población? Los 28 mil cuartos de hotel ¿Cuál es la muestra? 22,400 cuartos de hoteles el 80% del total  10.- Al realizar un estudio entre los 9,000,000 de jóvenes entre los 15 y los 19 años (1995) Al realizar un estudio en 225,000 jóvenes del área metropolitana se encontró que un 95% de ellos desean seguir estudiando la universidad  ¿Cuál es la población? 9000000 jóvenes  ¿Cuál es la muestra? 225000 jóvenes