10 y 11 sesion poblacion y muestra tesis

LALA POBLACIONPOBLACION YY MUESTRAMUESTRA DEDE ESTUDIOESTUDIO

Sesión 10

“LA POBLACION Y LA MUESTRA DE ESTUDIO”, cubre desde la Objetividad y representatividad en una muestra hasta las técnicas de selección de la muestra así, podremos proporcionar procedimientos metodológicos para construir instrumentos de recolección y medición de datos en sus diferentes tipos, la administración de los mismos, el procedimiento y sistematización de los datos, el análisis de los datos y las conclusiones que se desprenden de tal análisis.

De esta forma explicaremos los sujetos que van a ser medidos, como determinar el tamaño adecuado de muestra y como proceder a obtener una muestra dependiendo del tipo de la selección elegida

EMPRESAS DE LIMA

EMPRESAS DE ATE

Objetividad y representatividad Objetividad y representatividad de la muestrade la muestra

La muestra de estudio tiene que ser objetiva porque será la representación esencial que se toma para un trabajo de investigación, ahora si queremos hablar de lo representativo de una muestra tenemos que hacernos la siguiente pregunta:

¿Cuándo se considera que la muestra es ¿Cuándo se considera que la muestra es representativa de la población ? representativa de la población ?

La representatividad debe estar presente en todas las etapas.

Si la primera interrogante que se hace el investigador (¿se puede considerar que la muestra es representativa de la población?) da por resultado una afirmación, éste pasa a seleccionar la muestra, la cual deberá ser representativa de la población; es decir deberá presentar las mismas características de la población en cuanto a las variables relacionadas con el estudio

Requisitos para que Requisitos para que sea representativasea representativa

Conocer las características que se relacionan Conocer las características que se relacionan con las variables en estudiocon las variables en estudio. Para ello se acostumbra reunir dos fuentes: la teoría y las investigaciones precedentes sobre el fenómeno en estudio.

Seleccionar la muestra de acuerdo a esas Seleccionar la muestra de acuerdo a esas características.características.

MuestrasMuestras Probabilísticas Probabilísticas y y

no Probabilísticasno Probabilísticas

Muestra Probabilística: Muestra Probabilística: Se basan en principios estadísticos y reglas aleatorias. No están sujetas a la voluntad y arbitrariedad del investigador. Este tipo de muestra es la más recomendable puesto que representa mejor a la población. En esta muestra todos los elementos de la población tienen la posibilidad de ser seleccionados.

Muestra No probabilística: Muestra No probabilística: No están sujetas ni a principios ni reglas estadísticas y sólo dependen de la voluntad y decisión del investigador. Esta se distorsiona a menudo por diversos factores psicosociales, por lo que carecen de objetividad. En este tipo de muestra determinados elementos de la población son descartados arbitraria e inevitablemente.

1.- Muestras Probabilísticas.1.- Muestras Probabilísticas.

1.1. Muestra Probabilística aleatoria simple: 1.1. Muestra Probabilística aleatoria simple:

En esta muestra todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos para ser parte en la muestra. Aquí cada miembro de la población tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado como parte de la muestra.

1.2. Muestra Probabilística Aleatoria 1.2. Muestra Probabilística Aleatoria sistemática: sistemática: Es la muestra que se determina y selecciona tomando un número de población, que corresponde al resultado de dividir la población entre el tamaño de la muestra.

1.3.Muestra Probabilística Aleatoria 1.3.Muestra Probabilística Aleatoria Estratificada: Estratificada: La muestra aleatoria simple es muy eficaz porque se le ha seleccionado adecuadamente .

Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se divide la población en grupos, llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un método sistemático de cada estrato. Las estimaciones de la población, basadas en la muestra estratificada, usualmente tienen mayor precisión (o menor error muestral) que si la población entera muestreada mediante muestreo aleatorio simple. El número de elementos seleccionado de cada estrato puede ser proporcional o desproporcional al tamaño del estrato en relación con la población.

La muestra tiene que se estrictamente representativa, para que sus resultados puedan generalizarse a toda la población. La muestra seleccionada será extraída de manera proporcional al tamaño de cada segmento o grupo poblacional determinado por categorías.

1.4. Muestra Probabilística por racimos: 1.4. Muestra Probabilística por racimos: Es un tipo de muestra que se utiliza cuando los recursos económicos son muy escasos y limitados. Para seleccionar la muestra se procede a:

1. Determinar las unidades muestrales (grupos de personas segmentadas por características comunes), se hace uso de la tabla de números aleatorios

2. Para cada grupo también se determina la submuestra, siguiendo el procedimiento anterior.

2. Muestras NO probabilística2. Muestras NO probabilística

2.1.Muestra no probabilística Intencionadas: 2.1.Muestra no probabilística Intencionadas: Es aquella que el investigador selecciona según su propio criterio sin ningún regla matemática o estadísticas.

2.2. Muestra no probabilística por cuotas: 2.2. Muestra no probabilística por cuotas: Consiste en clasificar a la población en grandes grupos o categorías, para luego seleccionar sobre la base de su propio criterio las unidades de análisis.

CONCLUSIONCONCLUSION

Es necesario identificar los diferentes tipos de muestras para cada trabajo de investigación, depende mucho de lo que se elige para que siga su curso. Existe la necesidad de determinar de manera correcta el tamaño de la muestra, para que el estudio realizado arroje resultados esperados. Obtener muestras adecuadas desde el punto de vista científico, aplicando diferentes métodos de selección.

Se suele denominar "muestra chica" a aquella que incluye un número de observaciones entre 30 y 40 ó menos, y "muestra grande" a la que incluye más de 40 observaciones. Las medidas o valores de las características de una población se llaman "parámetros", en tanto los valores o medidas de una muestra se conocen como "estadísticos".

En la investigación aplican fórmulas para determinar el tamaño de la muestra, el que va a estar dado por el nivel de precisión requerido y por el error de muestreo aceptable. La importancia de tener una muestra representativa y de tamaño adecuado, aplicando un método probabilístico, es que permite generalizar, es decir, permite inferir los parámetros de la población sobre la base de los estadísticos de la muestra.

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

DETERMINACIONDETERMINACION DEDE LALA MUESTRA MUESTRA PROBABILISTICAPROBABILISTICA

17/04/23

Cesar Millán Cesar Millán BazánBazán

Sesi

ón 1

1

PASOS PARA DETERMINAR UNA PASOS PARA DETERMINAR UNA MUESTRA PROBABILÍSTICAMUESTRA PROBABILÍSTICA

Primer Paso: Determinar la Muestra Sin Ajustar

Se calcula dividiendo dos valores que son aportados por el investigador a razón, tanto de las implicaciones significativas que se desprenden del tipo de variable que pretende medir y del margen de error con el que desea proyectar sus resultados.

17/04/23


Así tenemos que la la muestra sin ajustar muestra sin ajustar se conoce como se conoce como n`n` ; es decir, ene prima.

Y su fórmula es como sigue:

S2 Varianza de la Muestra

n`= ________________

V2 Varianza de la Población

17/04/23


S2 Varianza de la MuestraVarianza de la Muestra, no es otra cosa que la probabilidad de ocurrencia esperada de la variable que se pretende medir.

Este valor es asignado por el investigador atendiendo al nivel de significatividad que tiene la variable en función de la magnitud de ocurrencia; es decir, si consideramos la influencia letal de un determinado medicamento como una variable a medir en un grupo de pacientes, no necesitaríamos un nivel de ocurrencia muy alto en la misma para proyectar los resultados y obrar en consecuencia.

17/04/23


En este caso, quizá con un 5% de ocurrencia, o hasta menos, sería suficiente para declarar la ALARMA.

Ahora bien, si se trata de considerar la afluencia de estudiantes en una determinada calle o avenida, con miras a aperturar cabinas de internet en la misma, quizá tendría que medirse la variable a estudiar sobre una probabilidad de ocurrencia en el orden del 75%, de manera que una vez obtenidos los resultados, si son favorables, pudiera recomendar la apertura del referido negocio sin mayores inconvenientes.

Así tenemos que: SS22 = pp ( 1 – pp) tal que pp=probabilidad de

ocurrencia, si la misma es estimada en 5% pp=0.05, si es estimada en un 75% pp=0.75, sustituimos los valores en consecuencia, y así sucesivamente. 17/04/23


Continuando con el divisor de la fórmula; es decir,

con VV22 Varianza de la Población, tenemos que la misma no es otra cosa que el margen de error estándar con el que queremos trabajar para proyectar nuestros resultados.

Generalmente, en este particular se trabaja con valores que oscilan ente 0.010 y 0.015, mientras menor sea el margen de error estimado, mayor confiabilidad inspirarán los resultados.

Si nuestro error estimado es de 0.015 lo elevamos al cuadrado y lo sustituimos en la fórmula.

17/04/23


Si retomamos la fórmula de la muestra sin ajustar, y a manera de ejemplo consideramos hipotéticamente trabajar con una variable “x” cuya probabilidad de ocurrencia esperada la ubicamos en 75% y un margen de error del 0.015, tenemos:

SS22 Varianza de la Muestra n`= _________________ VV22 Varianza de la Población

0.75 (1 – 0.75) 0.1875 n` = _______________ = ________ = (0.015)2 0.000225

17/04/23

PASOS PARA DETERMINAR UNA MUESTRA PASOS PARA DETERMINAR UNA MUESTRA PROBABILÍSTICAPROBABILÍSTICA

Una vez que hemos determinado la muestra sin ajustar, estamos en condiciones de dar nuestro Segundo Paso:

CALCULAR LA MUESTRA AJUSTADACALCULAR LA MUESTRA AJUSTADA

La Muestra Ajustada se simboliza con la letra n y su fórmula es como sigue:

n`

n = ___________ donde N = Número de la Población

1 + n` / N17/04/23


Supongamos que el tamaño de la población a estudiar se estima en unos 1.200 individuos.

Y sabiendo que nuestra muestra sin ajustar; es decir, n` = 833.3333. Procedemos a sustituir los valores en la fórmula de la Muestra Ajustada.

Así tenemos que: n` 833.3333 833.3333 833.3333n = ___________ = _________________ = ____________ = __________ =

1 + n` / N 1 + 833.3333/1.200 1 + 0.6944 1.6944

n = Lo que implica que nuestra muestra probabilística sería aproximadamente de 492 individuos 17/04/23


Ahora bien, cuando los individuos de la población están diseminados o esparcidos en varios estratos, estados o departamentos; es decir, cuando no están focalizados en una misma unidad física, corresponde entonces dar un:

Tercer Paso:Tercer Paso: Calcular la Muestra Estratificada.Calcular la Muestra Estratificada.

Supongamos a manera de ejemplo que la población a estudiar ( 1.200 individuos ) se encuentra esparcida en cinco distritos de lima, a saber:

Lince (180), Jesús María (220), La Victoria (200), El Agustino (200) y Lima Cercado (400)

¿De que distritos tendríamos que tomar la muestra aproximada de 492 individuos? 17/04/23


El procedimiento estadístico para hacerlo es el siguiente:

Calculamos el factor multiplicador f dividiendo la muestra aproximada n entre el número de la población N

n 492

f = __________ = ______ =

N 1.200

Una vez obtenido el factor, procedemos a multiplicar el mismo por la cantidad de individuos pertenecientes a cada estado discriminado.

Como sigue…17/04/23


Individuos por Distrito Factor Multiplicador Muestra Estratificada

Lince

1800.41

73.80

Jesús María

2200.41 90.20

La Victoria

2000.41 82.00

El Agustino

2000.41 82.00

Lima Cercado

4000.41 164.00

Total492.00

17/04/23


Claro está, que los valores determinados en la muestra estratificada como resultante de la operación anterior, deben ser redondeados en los casos en los que el primer decimal sea igual o mayor a 5.

17/04/23

10 y 11 sesion poblacion y muestra tesis

Documents