diseño completo al azar original

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MUESTRO ALEATORIO AL AZAR Es el método conceptualmente más simple. Consiste en extraer todos los individuos al azar de una lista (marco de la encuesta). Tabla N°1: Población de 18 – 70 años proyecta de la región Moquegua al 2015 Año Poblaci ón 2011 116,122 2012 117,928 2013 119,748 2014 121,549 2015 123,301 Fuente: INEI “estimación y proyección de la población”. Para determinar el tamaño de la población utilizamos los siguientes datos: Nivel de confianza al 95%, siendo así Z= 1.96 Error 5% Variabilidad positiva y negativa es de 0.5 La población a muestra fue 123310 personas de las edades entre 18 – 70 años. n= Z 2 xpxqxN NxE 2 +Z 2 xpxq …………… .. Ec. ( 1) Donde:

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diseño factorial

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Page 1: Diseño Completo Al Azar Original

MUESTRO ALEATORIO AL AZAR

Es el método conceptualmente más simple. Consiste en extraer todos los individuos al

azar de una lista (marco de la encuesta).

Tabla N°1: Población de 18 – 70 años proyecta de la región Moquegua al 2015

Año Población

2011 116,122

2012 117,928

2013 119,748

2014 121,549

2015 123,301

Fuente: INEI “estimación y proyección de la población”.

Para determinar el tamaño de la población utilizamos los siguientes datos:

Nivel de confianza al 95%, siendo así Z= 1.96

Error 5%

Variabilidad positiva y negativa es de 0.5

La población a muestra fue 123310 personas de las edades entre 18 – 70 años.

n= Z2 x p x q x NN x E2+Z2 x p xq

…………… .. Ec .(1)

Donde:

n _es el tamaño de la muestra;

Z _es el nivel de confianza;

p _es la variabilidad positiva;

q _es la variabilidad negativa;

N _es el tamaño de la población;

E _es la precisión o el error.

Page 2: Diseño Completo Al Azar Original

TAMAÑO DE LA MUESTRA

n=1.962 x 0.5x 0.5 x123310123310 x E2+Z2 x p x q

n=¿383 personas.

DISEÑO COMPLETO AL AZAR

El diseño completamente al azar es una prueba basada en el análisis de varianza, en

donde la varianza total se descompone en la “varianza de los tratamientos” y la

“varianza del error”. El objetivo es determinar si existe un diferencia significativa entre

los tratamientos, para lo cual se compara si la “varianza del tratamiento” contra la

“varianza del error” y se determina si la primera es lo suficientemente alta según la

distribución F.

y=f ( x )……………Ec (2)

Y = Gado de aceptabilidad.

X= niveles de °Brix

Cuadro N°1: diseño factorial al azar.

variable Niveles

°Brix

10

12

14

Fuente: Elaboración propia.

N° de tratamientos fue de 3 con 3 repeticiones cada uno.