Es la parte de la población que se
selecciona, de la cual realmente se
obtiene la información para el
desarrollo del estudio y sobre la cual se
efectuaran la medición y la observación
de las variables objeto de estudio.
TENER REPRESENTATIVIDAD
Todos los elementos deben representar las
mismas cualidades y características del universo
SER SUFICIENTE
La cantidad de elentos seleccionados deben
tener la validez necesaria de acuerdo al
tamaño de la muestra.
MUESTREO
proceso de extracción de una
muestra a partir de la población
PROBABILISTICO
Es aquel en el cual todos los
elementos tienen la misma
posibilidad de ser elegidos.
ALEATORIO SIMPLE:
En los que los elementos
son seleccionados al azar
ESTRATIFICADO
Se utiliza cuando el universo
es demasiado heterógeneo,
se requiere primero formar
grupos homogéneos antes de
seleccionar al azar
POR ÁREAS O POLITÁPICO
Se debe seguir una gran
diversidad de etapas de
selección antes de llegar a
la muestra
SISTEMÁTICO
Se utiliza cuando la población es muy
grande, entonces el universo se clasifica
en zonas., antes de seleccionar al azar.
NO PROBABILÍSTICO
la muestra se obtiene
atendiendo al criterio o
criterios del investigador o
bien por razones de
economía, comodidad, etc
INTENCIONAL O SELECTIVO
Aquel que en base de
las necesidades y
posibilidades del
investigador es elegido
por él directamente
POR CUOTAS
Aquél que es necesario primero
hacer una clasificación antes que el
investigador selecciones su muestra
en forma intencional.
ACCIDENTAL O CASUAL
se caracteriza por utilizar las
muestras que tiene a su alcance, no
responden a una planificación previa
en cuanto a los sujetos a elegir
VENTAJAS
ahorro de tiempo en
la realización de la
investigación
reducción de costos y la
posibilidad de mayor
profundidad y exactitud en
los resultados
INCONVENIENTES
dificultad de
utilización de la
técnica de muestreo
una muestra mal
seleccionada o sesgada
distorsiona los
resultados
limitaciones propias del tipo de
muestreo y tener que extraer una
muestra de poblaciones que poseen
pocos individuos con la característica
que hay que estudiar
tamaño de la muestra
representativa
Muestreo aleatorio simple
Si se conoce el tamaño
de la población
N = tamaño de la población n = tamaño necesario de la muestra
Z = margen de confiabilidad o número de unidades de desviación
estándar en la distribución normal que producirá un nivel
deseado de confianza S = desviación estándar de la población
conocida o estimada a partir de anteriores estudios o de una
prueba piloto. E = error o diferencia máxima entre la media
muestral y la media de la población que se está dispuesto a
aceptar con un nivel de confianza que se ha definido
Si no se conoce el tamaño de la población
FÓRMULA
n = tamaño necesario de la muestra
Z = margen de confiabilidad o
número de unidades de desviación
estándar en la distribución normal
que producirá un nivel deseado de
confianza S = desviación estándar de
la población conocida o estimada a
partir de anteriores estudios o de
una prueba piloto. E = error o
diferencia máxima entre la media
muestral y la media de la población
que se está dispuesto a aceptar con
un nivel de confianza que se ha
definido.
Muestreo proporcional
FÓRMULA
n = tamaño necesario de la muestra
Z = margen de confiabilidad P =
probabilidad de que el evento ocurra
Q = probabilidad de que el evento no
ocurra E = error de estimación N =
tamaño de la población
Muestreo estratificado
FÓRMULA
n = tamaño total de la muestra
nA = tamaño óptimo de la
muestra que se extrae del
estrato A NA = número de
elementos en el estrato A SA =
desviación estándar de los
elementos del estrato A. NB =
número de elementos en el
estrato B SB = desviación
estándar de los elementos del
estrato B. NC = número de
elementos en el estrato C SC =
desviación estándar de los
elementos del estrato C
POBLACIÓN
conjunto para el cual serán válidas las
conclusiones que se obtengan: a los elementos
o unidades (personas, instituciones o cosas) a
las cuales se refiere la investigación.
procesamiento de la información
consiste en procesar los datos (dispersos, desordenados,
individuales) obtenidos de la población objeto de estudio
durante el trabajo de campo, y tiene como finalidad
generar resultados (datos agrupados y ordenados)
PASOS
Obtener la información de
la población o muestra
objeto de la investigación
Definir las variables o los
criterios para ordenar los datos
obtenidos del trabajo de campo
Definir las herramientas
estadísticas y el programa de
computo que va a utilizarse en
el procesamiento de datos
Introducir los datos en
el computador y activar el
programa para que
procese la Información
Imprimir los
resultados
procesamiento de los resultados
principales herramientas estadísticas
Análisis de Pareto
Técnica para estudiar fuentes
de problemas y las prioridades
relativas de sus causas.
Diagrama de
causa/efecto (espina
de pescado)
Gráfica mediante la cual los
miembros de un equipo
representan, categorizan y
evalúan todos los posibles motivos
de un resultado o una reacción
Gráficas de control
Se utilizan para hacer control
de calidad de procesos
Distribución de
frecuencias y
representaciones
gráficas
es el agrupamiento de datos
en categorías que muestran
el número de observaciones
de cada categoría
Medidas de
tendencia central
La media
es la sumatoria de un
conjunto de puntajes
dividida por el número
total de éstos
La moda
es el puntaje que
ocurre con mayor
frecuencia en una
distribución de datos
La mediana
es el valor que divide a una
distribución de frecuencias
por la mitad, una vez
ordenados los datos de
manera ascendente o
descendente
Medidas de dispersión
Varianza
es la suma de las desviaciones
de la media elevadas al
cuadrado, dividida entre el
número de observaciones
menos uno
Desviaciones
estándares
es la cantidad
promedio en que cada
uno de los puntajes
individuales varía
respecto a la media del
conjunto de puntajes
análisis de resultados
consiste en interpretar los
hallazgos relacionados con el
problema de investigación, los
objetivos propuestos, la hipótesis
y/o preguntas formuladas, y las
teorías o presupuestos planteados
en el marco teórico
con el objetivo de
evaluar si confirman
las teorías o no, y se
generan debates con la
teoría ya existente
se debe indicar si el
estudio respondió o no a las
hipótesis o preguntas
planteadas para desarrollar
los objetivos del estudio