Presentacin de PowerPoint

CASO

Una firma que produce software desea conocer Cul es la percepcin entre usuarios de PC, acerca de un producto que lanz al mercado un ao atrs?. Esta percepcin puede medirse en trminos de las caractersticas principales del producto como rapidez, facilidad de uso etc.

Un grupo de estudiantes de la UPN conjuntamente con el profesor, deciden trabajar junto a la firma realizando una investigacin para responder a la inquietud de la empresa.

Si Ud. fuera parte del equipo UPN que realizara el estudio, cuales serian sus primeras interrogantes: A quien voy a encuestar?Cul ser mi poblacin en estudio?Cul es la muestra?Cules son las variables que voy a evaluar?Cunto me demorare en hacer la investigacin?Cunto ser el costo ?Qu tcnica de recoleccin de datos aplicar?Qu tcnica estadstica utilizar para analizar los datos?Etc.INTERROGANTES

MUESTREOEquipo de Estadstica3Nacimiento del MUESTREO

UNIDAD DE ESTUDIO

POBLACIONMUESTRATiempoCostosDEFINICIONES PRELIMINARES1. Muestreo:Es una tcnica estadstica por la cual se realizan inferencias a la poblacin examinando solo una muestra.Es una tcnica empleada para seleccionar elementos de una poblacin. Por su gran importancia los investigadores lo utilizan en los diferentes campos de saber y tambin lo usamos en la vida diaria.

Ejemplos: En el uso domestico, utilizamos el muestreo para probar la calidad de algunos artculos o productos.Las empresas industriales seleccionan muestras para controlar la calidad de su produccin.Los ministerios gubernamentales seleccionan muestras para obtener informacin sobre empleo, distribucin del empleo, educacin, canasta familiar, etc.Las organizaciones de investigacin de mercados la utilizan para investigar productos preferenciales de consumo, efectividad del mismo, etc.DEFINICIONES PRELIMINARES2. Poblacin:Son conjuntos de elementos o unidades que comparten un grupo de caractersticas comunes.Conjunto de elementos relacionados entre s con alguna caracterstica del cual se desea informacin.Una poblacin siempre debe estar definida en trminos de:CONTENIDOEXTENSIONTIEMPO

DEFINICIONES PRELIMINARES3. Muestra:Es un subconjunto de elementos seleccionados convenientemente de la poblacin objetivo de tal manera que puede hacerse inferencias de ella respecto a la poblacin completa.Una muestra tiene las siguientes caractersticas:a. Representativa: es decir que refleje completamente las caractersticas de la poblacin.b. Adecuada: debe incluir un numero optimo y mnimo de individuos.

DEFINICIONES PRELIMINARES

4. Marco Muestral:Es el documento, donde estn los elementos de la poblacin y que vamos a utilizar para seleccionar a los elementos de la muestra.Pueden ser: Listas, registros, Mapas, etc.

DEFINICIONES PRELIMINARES5. Unidad elemental o unidad de anlisis:Es cada uno de los elementos en estudio.Es el objeto del cual se toman las mediciones.Ejm:Una persona, un alumno, un cliente, una empresa, una fabrica, una botella de cerveza, un PC, etc

DEFINICIONES PRELIMINARES6. Unidad Muestral:Esta formada por una o mas unidadesEs el elemento o conjunto de elementos sobre los cuales se va a obtener informacin.Es la unidad que permite llegar a la unidad elemental.Ejemplos:Una familia, una urbanizacin, una calle, una granja, etc.

DEFINICIONES PRELIMINARESTrminos tcnicos en el MuestreoUnidad muestralUnidad elemental

El diseo de una muestra tienen el siguiente proceso:DEFINIR LA POBLACIONDETERMINAR EL MARCO DE LA MUESTRASELECCIONAR LA TECNICA DE MUESTREODETERMINR EL TAMAO DE LA MUESTRAEJECUTAR EL PROCESO DEL MUESTREODEFINICIONES PRELIMINARES

TCNICAS DE MUESTREO: Tcnicas de MuestreoNo ProbabilsticoProbabilsticoSimpleSistemticoEstratificadoConglomeradosConvenienciaPor JuicioPor CuotaMirar video: https://www.youtube.com/watch?v=f_Hx0pOJEuY

Muestreo No ProbabilsticoEs aquel donde cada elemento de la poblacin NO tiene la misma probabilidad de pertenecer a la muestra.Es un mtodo en los que algunos elementos de la poblacin se seleccionan en base al juicio criterio del investigador.No permiten estimar el error muestralNo podemos estar seguros de que la muestra sea representativa.Ejemplos: Muestreo de ExpertosMuestreo de ConvenienciaMuestreo de CuotasMuestreo bola de nieve

Muestreo por ConvenienciaLa muestra se selecciona, como el nombre lo indica, por conveniencia de la persona que realiza la investigacin.Los elementos de la muestra se auto-seleccionan o se seleccionan porque estan fcilmente disponibles.En este muestreo no esta claro de que poblacin se est obteniendo la muestra.Las muestras por conveniencia se utilizan en las primeras etapas de la investigacin como base para generar hiptesis de trabajo.

Muestreo por ConvenienciaEjemplos de este tipo de muestreo son:Pedir voluntarios para testear un producto y luego usar esos mismos voluntarios.Entrevistar gente en un shopping para obtener su opinion sobre algun tema en particular.Entrevistas en la calle para un canal de TV.

Muestreo por Juicio de ExpertoEs aquel cuando la muestra se selecciona de acuerdo a lo que algn experto piensa que son los mejores elementos para responder el objetivo particular de la investigacin.Ejemplos de este tipo de muestreo son:Seleccionar testigos para un juicio oral.Seleccin de sucursales de un supermercado donde presentar un nuevo producto.

Muestreo por CuotasLa idea bsica en el muestreo por cuotas es reproducir en la muestra ciertas caractersticas de la poblacin (por ejemplo gnero, edad etc.) llenando cuotas para cada una de esas caractersticas.El supuesto detrs de este procedimiento es que si la muestra reproduce a la poblacin en estas caractersticas, tambin podra hacerlo en las cantidades que se tratan de medir.

Muestreo bola de nieveEl muestreo se realiza sobre poblaciones en las que no se conoce a sus individuos o es muy difcil acceder a ellos. Podran ser los casos de sectas secretas, indigentes, grupos minoritarios, etc.Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido al de la bola de nieve.

Muestreo ProbabilsticoEs aquel donde los elementos de la muestra se seleccionan en forma aleatoria. Cada elemento de la poblacin tiene la misma probabilidad de pertenecer a la muestra (probabilidad conocida, no nula).Este tipo de muestreo origina mejores estimaciones de los parmetros.Permite estimar objetivamente el error de muestreo.Permite determinar matemticamente el tamao de la muestra, con cierto nivel de exactitud.

Una muestra aleatoria simple de tamao n, de una poblacin finita de tamao N, es una muestra tomada de tal forma que toda muestra posible de tamao n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada, este procedimiento de muestreo se denomina Muestreo Aleatorio Simple (MAS).Muestreo Aleatorio Simple

Existen muchos trabajos de investigacin en los cuales las unidades de estudio segn su principal o principales variables en estudio, tienen un comportamiento heterogneo.Pero que para efectos de realizar el estudio dicha poblacin puede reagruparse en grupos homogneos, denominndose a cada uno de estos grupos Estratos. Entonces si se realiza tal procedimiento, utilizaremos el Muestreo Aleatorio Estratificado para realizar el anlisis respectivo. Muestreo Estratificado

Un estrato: es un grupo de elementos que presentan caractersticas muy similaresDentro del estrato: HOMOGENEIDAD.Entre estratos: HETEROGENEIDADVariable de EstudioFactor de EstratificacinIngreso familiarGrado de Instruccin (Analfabeta, Primaria, Secundaria, etc.)Estado Civil (Soltera, Casada, etc.)Rendimiento acadmicoCicloCarrera profesional DEFINICIN.- Es una tcnica de muestreo aleatorio, donde la muestra se conforma eligiendo una unidad cada k elementos pertenecientes a un marco de muestreo donde existen N elementos , y que se inicia con uno de ellos elegido al azar del 1 al k hasta completar la muestra.Muestreo Aleatorio Sistematico

A k se le denomina intervalo de muestreo y se calcula dividiendo el tamao de la poblacin por el tamao de la muestra (k=N/n). luego se escoge al azar un nmero del primer intervalo de muestreo, por ejemplo r al que se le llama arranque aleatorio. 25El arranque aleatorio r se elige utilizando el m.a.s. y donde 1 r k . Los elementos de la muestra sistemtica aleatoria sern: r, r+k, r+2k, r+3k,...., N-(k-r) o hasta completar el tamao de la muestra.Muestreo Aleatorio SistematicoPOR EJEMPLO, En Cajamarca una empresa de investigacin de mercados por encargo de un consorcio culinario tiene como objetivo determinar los hbitos de consumo del docente de la UPN respecto a su men diario. El investigador cuenta con el listado de docentes nombrados y contratados de un semestre acadmico (marco muestral) numerado del 1 al N (tamao de la poblacin), es decir, cuenta con la poblacin de docentes numerada por departamento o por orden alfabtico, k sera 750/120 = 6 aproximadamente; es decir, cada seis (6) docentes escogeremos uno (1) del listado para ser entrevistado. para saber con que docente iniciamos, con m.a.s. escogeremos un nmero del 1 al 6, si este nmero fuera el 4, entonces el sgte. sera el numerado con el 10, luego con el 16, luego con el 22 y asi sucesivamente hasta completar la muestra. Muestreo Aleatorio Sistematico 1 2 3 - 4 5 6 7 - 8 - 9 - 10 - 11 - 12 13 - 14 - 15 - 16 - 17 - 18 19 - 20 - 21 - 22 - 23 - 24 25 - 26 - 27 - 28 - 29 - 30 745 746 747 748 749 - 750

CALCULO DE TAMAOS DE MUESTRAVARIABLECualitativa(Proporcin Poblacional)Cuantitativa(Promedio Poblacional)POBLACION INFINITA(Cuando no se conoce N)POBLACION FINITA(Cuando se conoce N)

Z= es el valor de la distribucin normal estandarizada para un nivel de confianza fijado por el investigador.

S= Desviacin estndar de la variable fundamental del estudio o de inters para el investigador. Obtenida por estudios anteriores, muestra piloto, criterio de experto o distribucin de la variable de inters.

P= es la proporcin de la poblacin que cumple con la caracterstica de inters.

E= % del estimador o en absoluto (unidades). Fijada por el investigador.N= Tamao de la poblacin.

DONDE:ESTIMACION DE LOS VALORES A APLICAR EN LAS FORMULASA. Valor de Z: es el valor de la abcisa de la distribucin normal estandarizada teniendo en cuenta el nivel de confianza fijado por el investigador, por lo tanto este valor se encuentra en las tablas estadstica respectiva. Para hacer el trabajo menos tedioso, presentamos a continuacin los diferentes valores de Z.TABLA N 01VALORES DE LA DISTRIBUCIN NORMALESTANDARIZADA(Z)Nivel de confianza(1-)Nivel de significancia()Valor Z (Bilateral)90% = 0.9010% = 0.101.6495% = 0.955% = 0.051.9698% = 0.982% = 0.022.3299% = 0.991% = 0.012.58B. Clculo del Valor de P: Se calcula este valor cuando la variable de estudio es cualitativa.TABLA N 02COMPORTAMIENTO DE P y Q

PQ=1-PPQ0.050.100.200.300.400.500.600.700.800.900.950.950.900.800.700.600.500.400.300.200.100.050.04750.0900.1600.2100.2400.2500.2400.2100.1600.0900.0475PASOS A SEGUIR PARA DETERMINAR LA MUESTRA PTIMA:1 Identificar el tipo de variable a analizar.2 Asumir que la poblacin es infinita y aplicar la formula respectiva sealadas anteriormente. Esta muestra se llama muestra previa.3 Luego si se conoce el tamao de la poblacin N, obtener la fraccin de muestreo

Si

, entonces la muestra definitiva es n0 (muestra previa) Si

, entonces se ajusta la muestra.4 Para ajustar la muestra se tiene que aplicar la siguiente formula:

, n es la muestra final. Muchas gracias