Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes...
-
Upload
rebeca-de-dios -
Category
Documents
-
view
156 -
download
0
Transcript of Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes...
![Page 1: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/1.jpg)
Concepto de Población:
Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio.
POBLACION Y MUESTRA
DONDE?
CUANDO?
TOTAL DEL UNIVERSO
![Page 2: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/2.jpg)
TIPOS DE POBLACION
POBLACION
FINITA
INFINITA
ACCESIBLE
![Page 3: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/3.jpg)
MUESTRA
CONCEPTO DE MUESTRA: La muestra es un conjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible.
CONCEPTO DE MUESTRA REPRESENTATIVA: Es aquella que por su tamaño y características similares a las del conjunto, permiten hacer inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un margen de error conocido.
TIPOS DE
MUESTRAS
REPRESENTATIVA (Ver que se cumpla en todo los sectores).
NO REPRESENTATIVA
![Page 4: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/4.jpg)
CLASIFICACION DEL TIPO DE MUESTREO
PROBALISTICO O ALEATORIOS
NO PROBALISTICOS
(Deterministico)
Casual o accidental
Intencional
Por cuotas
Azar simple
Azar sistemático
Estratificado
Conglomerados
![Page 5: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/5.jpg)
NO PROBALISTICAS
(CARÁCTER INFORMAL)
SUJETOS VOLUNTARIOS
MUESTRAS EXPERTOS
SUJETOS TIPOS
MUESTRAS POR CUOTAS
MUESTRAS
DIRIGIDAS
CONVENIENCIA
SELECTIVO
JUICIO O CRITERIO
Se dirige a un sector especifico
Resultado subjetivo, sin criterio, por facilidad
Subjetivo pero con criterio
![Page 6: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/6.jpg)
INVESTIGACIONES ESTADISTICAS
DIRECTAS
INDIRECTAS
CONTACTOS DIRECTOS
(ENTREVISTAS)
OBSERVACION DIRECTA
(SIN ENTREVISTA)
PERSONAL
TELEFONICA
CORREO
MENOS CONFIABLE
CONJETURALES
SECUNDARIAS
BASADOS EN: EXPERENCIAS, ANALOGIAS
(SUBJETIVA)
RECOPILACION DE DATOS
BANCOS DATOS
INSTITUCIONES
ESTUDIOS PREVIOS
PUBLICACIONES
![Page 7: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/7.jpg)
LA CLAVE ESTA EN REDUCIR LA POBLACIÓN DEL MODO MÁS CONVENIENTE CON EL FIN DE REDUCIR LA MUESTRA PERO QUE SIGA SIENDO REPRESENTATIVA
![Page 8: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/8.jpg)
N = tamaño de la población
Y = valor de la variable (por lo general es = 1)
V= Varianza Población
Se= Desviación Standard (típica 0,015 para 15%)
ρ = probabilidad de ocurrencia (tipa 95 %)
n = Tamaño de la muestra
n´ = Tamaño de la muestra provisional (sin ajustar)
s² = Varianza de la muestra
Formulas según KishFormulas según Kish
n´ = sn´ = s² / V² n = n´ / (1+ n´/ N)² / V² n = n´ / (1+ n´/ N)
v² = Se² s² = v² = Se² s² = ρρ ( 1 – ( 1 – ρρ ) )
![Page 9: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/9.jpg)
Ejemplo 1:
Caso directores empresa
N= 1.176 directores
Y= 1 director por empresa
Se = 15 % = 0,015
ρ =90 % = 0,9
n = ?
s² = s² = ρρ ( 1 – ( 1 – ρρ ) )
s² = 0.9 (1-0,9) = 0,09s² = 0.9 (1-0,9) = 0,09
V² = Se² = (0,015)² = 0,000225V² = Se² = (0,015)² = 0,000225
n´ = s² / V² = 0,09/ 0,000225 = 400n´ = s² / V² = 0,09/ 0,000225 = 400
n = n´ / (1+ n´/ N) = 400 / (1 + 400/ 1.176)n = n´ / (1+ n´/ N) = 400 / (1 + 400/ 1.176)
n = 298n = 298
Ejemplo 2:
Caso estudiantes UNE
N= 1.450 estudiantes
Y= 1 estudiante
Se = 15 % = 0,015
ρ =95 % = 0,95
n = ?
s² = s² = ρρ ( 1 – ( 1 – ρρ ) )
s² = 0,95 (1-0,95) = 0,0475s² = 0,95 (1-0,95) = 0,0475
V² = Se² = (0,015)² = 0,000225V² = Se² = (0,015)² = 0,000225
n´ = s² / V² = 0,0475/ 0,000225 = 211,11n´ = s² / V² = 0,0475/ 0,000225 = 211,11
n = n´ / (1+ n´/ N) = 211,11 / (1 + 211,11/ 1.450)n = n´ / (1+ n´/ N) = 211,11 / (1 + 211,11/ 1.450)
n = 184,28 n = 184,28 ~ 184 ~ 184
![Page 10: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/10.jpg)
N = tamaño de la población
Y = valor de la variable (por lo general es = 1)
Z= Varianza tipificada (típicas 95%, Z = 2; 99%, Z = 3)
S= Desviación Standard (típica 15 %)
e = error muestral (típico 5 % =0,05)
p = proporción de elementos que presentan la característica. (típico 50% = 0,5)
q = proporción de elementos que no presentan la característica. (típico 50% = 0,5)
n = Tamaño de la muestra
Media poblacionalMedia poblacional
Población finita:
n = (N . Zn = (N . Z² . S²) / (N. e + ² . S²) / (N. e + ZZ² . S² )² . S² )
Población infinita:
n = (n = (ZZ² . S²) / e² . S²) / e
Proporción poblacionalProporción poblacional
Población finita:
n = (N . Zn = (N . Z² . p. q) / ((N-1). e + ² . p. q) / ((N-1). e + ZZ² . p. q )² . p. q )
Población infinita:
n = (n = (ZZ² . p. q ) / e² . p. q ) / e
p + q = 1p + q = 1
![Page 11: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/11.jpg)
Ejemplo 1:
Caso familias
N= 1.750 familias
Z = 1,96 ~ 2 (95% confiabilidad)
e = 5 % = 0,05
p = 50 % = 0,5
q = 50% = 0,5
n = ?
Ejemplo 2:
Caso familias
N= 1.750 familias
Z = 2,575 ~3 (99% confiabilidad)
e = 1 % = 0,01
p = 70 % = 0,7
q = 30% = 0,3
n = ?
n = (N . Zn = (N . Z² . p. q) / ((N-1). e + ² . p. q) / ((N-1). e + ZZ² . p. q )² . p. q )
1.750 x (1,96)1.750 x (1,96)² x 0,5 x 0,5 ² x 0,5 x 0,5
(1.750-1 )x(0,05)² + (1,96)²x (0,5)x(0,5)(1.750-1 )x(0,05)² + (1,96)²x (0,5)x(0,5)
n = 315 aproxn = 315 aprox
n = (N . Zn = (N . Z² . p. q) / ((N-1). e + ² . p. q) / ((N-1). e + ZZ² . p. q )² . p. q )
1.750 x (2,575)1.750 x (2,575)² x 0,7 x 0,3 ² x 0,7 x 0,3
(1.750-1)x(0,01)² + (2,575)²x (0,7)x(0,3)(1.750-1)x(0,01)² + (2,575)²x (0,7)x(0,3)
n = 1.555 aproxn = 1.555 aprox
![Page 12: Concepto de Población: Es un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la.](https://reader035.fdocuments.mx/reader035/viewer/2022081715/54d98a184979598c398b4885/html5/thumbnails/12.jpg)
TABLA UNIVERSIDAD DE HARVARD
CONFIANZA = 95 % Y p = 50%