Poblaci n y muestra
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POBLACIÓN Y MUESTRA. Dra. Luzmila Troncoso Corzo 2009. Población y Muestra. CONTENIDOS : Concepto. Tipos de muestreo . Ventajas y desventajas. Criterios de selección. Condiciones de una buena muestra. Tamaño de muestra. Error de muestreo. CONCEPTO. UNIVERSO O POBLACIÓN

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POBLACIÓN Y MUESTRA

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Poblaci n y muestra

POBLACIÓN Y MUESTRA

Dra. Luzmila Troncoso Corzo

2009


Poblaci n y muestra1

Población y Muestra

  • CONTENIDOS:

    • Concepto.

    • Tipos de muestreo.

    • Ventajas y desventajas.

    • Criterios de selección.

    • Condiciones de una buena muestra.

    • Tamaño de muestra.

    • Error de muestreo.


Concepto

CONCEPTO

UNIVERSO O POBLACIÓN

Conjunto de elementos que comparten una característica.

MUESTRA

Subconjunto de esa población.


Muestreo

MUESTREO

  • Es la selección de algunas unidades de análisis entre una población definida correspondiente a un estudio o investigación.


Tipos de muestreo

TIPOS DE MUESTREO


Tipos de muestreo1

TIPOS DE MUESTREO

Muestreo no Probabilístico

Muestreo Probabilístico

  • De Conveniencia.

  • Por Cuotas.

  • Aleatorio simple.

  • Aleatorio sistemático.

  • Aleatorio estratificado.

  • Por grupos o Conglomerados.

  • Bietápico.

  • Multietápico.


Muestreo no probabil stico

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO


Muestreo no probabil stico1

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO


Muestreo probabil stico

MUESTREO PROBABILÍSTICO


Muestreo probabil stico1

MUESTREO PROBABILÍSTICO


Muestreo probabil stico2

MUESTREO PROBABILÍSTICO


Muestreo probabil stico3

MUESTREO PROBABILÍSTICO


Muestreo probabil stico4

MUESTREO PROBABILÍSTICO


Poblaci n y muestra

MUESTREO PROBABILÍSTICO

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

  • Ventajas:

    • Tiene fundamento esta- dístico matemático.

    • Es más representativo, porque es más exacto.

    • El error con el que se trabaja es menor y es posible decidir con que error* trabajar. 

  • Desventajas:

    • Es costoso.

    • Requiere el conocimien- to previo del universo.

  • Ventajas:

    • Es menos costoso.

    • De selección más simple.

    • No requiere conocimiento previo del universo.

    • No requiere tener identifi-

      cadas las unidades de

      análisis.

  • Desventajas:

    • Se trabaja con un error

      desconocido.

    • No se puede calcular el

      error.

    • Es menos representativo.


Criterios de selecci n

CRITERIOS DE SELECCIÓN

a) Todos los individuos de la muestra debe ser parte del conjunto total de la población estudiada.

b) Todos los individuos de la población tiene igual probabilidad estadística de ser seleccionados en la muestra.

c) El tamaño de la muestra será adecuado al tipo de estudio. Un tamaño menor pierde fiabilidad, un tamaño mayor implica derroche de recursos.

d) La técnica de recolección debe permitir el logro de los objetivos.


Condiciones de una buena muestra

CONDICIONES DE UNA BUENA MUESTRA

  • Las condiciones fundamentales que ha de cumplir una muestra son cuatro:

    1.Que comprendan parte del universo y no la totalidad de éste.

    2.Que su amplitud sea estadísticamente proporcionada a la magnitud del universo. Esta condición se halla en relación con el punto práctico de determinación del tamaño de la muestra y sirve para decidir si, según las unidades que comprende respecto al universo, una muestra es o no admisible.


Condiciones de una buena muestra1

CONDICIONES DE UNA BUENA MUESTRA

3. La ausencia de distorsión en la elección de los elementos de la muestra. Si esta elección presenta alguna anomalía, la muestra resultará por este mismo hecho viciada.

4.Que sea representativa o reflejo fiel del universo, de tal modo que reproduzca sus características básicas en orden a la investigación. Esto quiere decir que si hay sectores diferenciados en la población que se supone ofrecen características especiales, a efectos de los objetivos de la investigación, la muestra también deberá comprenderlos y precisamente en la misma proporción, es decir, deberá estar estratificada como el universo”. (Sierra Bravo, 1988: 175)


Etapas del proceso de muestreo

ETAPAS DEL PROCESO DE MUESTREO

  • Fox (1981):

    • Definición o selección del universo o especificación de los posibles sujetos o elementos de un determinado tipo;

    • Determinación de la población o parte de ella a la que el investigador tiene acceso;

    • Selección de la muestra invitada o conjunto de elementos de la población a los que se pide que participen en la investigación;

    • Muestra aceptante o parte de la muestra invitada que acepta participar;

    • Muestra productora de datos; la parte que aceptó y que realmente produce datos.


Tama o de muestra

TAMAÑO DE MUESTRA

n = Z2.p.q.N

e2. (N-1) + Z2.p.q


Tama o de muestra1

TAMAÑO DE MUESTRA

Distribución poblacional de los estudiantes de la UNMSM según EAP :


Tama o de muestra2

TAMAÑO DE MUESTRA

n = Z2.p.q.N

e2. (N-1) + Z2.p.q

n = 1.962 x 0.5 x 0.5 x 458

(0.052 x 457) + (1.962 x 0.5 x 0.5)

n= 210


Tama o de muestra3

TAMAÑO DE MUESTRA

  • Afijación: estratificado o conglomerados.

    Distribución poblacional según EAP de los estudiantes de la UNMSM:


Error de muestreo

ERROR DE MUESTREO

  • El error muestral o ‘error típico’, es la desviación típica de las distintas medias obtenidas alrededor de la media de la población, suele designarse por Ф y mide la importancia de las variaciones de las medias muestrales en torno a la de la población.El error típico se define en estadística como la desviación típica de la distribución muestral de un estadístico. (Jiménez Fernández, 1983)

  • Los errores muestrales son debidos a dos causas principales:

    • Error de sesgo, es debido a que la muestra no es representativa de la población.

    • Error aleatorio, debido al azar.


Error de muestreo1

ERROR DE MUESTREO

s

  • Muestras con “S”: e = ----------

    √n

    p (1-p)

  • Muestras con proporciones:e = √ ---------

    n


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