POBLACION Y MUESTRA-1

+38

No comments posted yet

Comments

ecdro (3 years ago)

bueno

Slide 1

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)   FACULTAD DE EDUCACIÓN UNIDAD DE POSTGRADO MAESTRIA EN EDUCACIÓN   LA POBLACIÓN Y MUESTRA DE ESTUDIOS MG. OFELIA C. SANTOS JIMENEZ

Slide 2

INTRODUCCION “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.

Slide 5

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 representativa de la población y del universo?

Slide 6

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

Slide 7

REQUISITOS PARA QUE SEA REPRESENTATIVA Conocer las características que se relacionan con 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 características.

Slide 9

MUESTRA Es un subconjunto, subgrupo o fragmento representativo, de la población, cuyas características esenciales son las de ser objetivas y reflejo fiel del conjunto de ella. Así los resultados obtenidos en la muestra se puedan generalizarse a todos los elementos que conforman la población.

Slide 10

Tipos de Muestra 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 se seleccionados. 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.

Slide 11

1.- Muestras Probabilísticas. 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.

Slide 12

Muestras Probabilísticas 1.2. Muestra Probabilística Aleatoria 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 Estratificada: La muestra aleatoria simple es muy eficaz porque se le ha seleccionado adecuadamente .

Slide 13

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.

Slide 14

Muestras Probabilísticas: 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. Es un tipo de muestra que se utiliza cuando los recursos económicos son muy escasos y limitados. Para seleccionar la muestra se procede a:

Slide 15

Determinar las unidades muestrales (grupos de personas segmentadas por características comunes), se hace uso de la tabla de números aleatorios Para cada grupo también se determina la submuestra, siguiendo el procedimiento anterior.

Slide 16

2. Muestras NO probabilística 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: 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.

Slide 18

Cálculo de tamaño muestral 1 2 3 4

Slide 19

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".

Slide 20

Los expertos 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.

Slide 21

Tamaño de muestra:(Una población) 1. Para estimar una media poblacional

Slide 22

Donde: Z = coeficiente de confianza = 1,96, para un nivel de confianza = 95% Se = desviación estándar esperada en la población de estudio. Puede ser obtenida de: Revisión bibliográfica Estudio piloto E = error absoluto de muestreo o precisión = debe ser asumido por el investigador = representa (x - ) N = tamaño de la población nf = tamaño de muestra final.

Slide 23

Ejemplo: En una población de 1200 escolares de la Oroya se desea estimar el nivel promedio de Pb en sangre con 95% de confianza. En el estudio piloto se encontró: x= 22,3 y s = 8,6 µg/dl. El investigador asume un E =  1,5 µg/dl , calcular n. Solución: Datos:

Slide 24

Interpretación: El número mínimo de escolares para realizar el estudio es de 115, si se desea estimar el nivel promedio de Pb en sangre en la población estudiantil, con una precisión de  1,5 µg/dl y un nivel de confianza de 95%.

Slide 25

2. Para estimar una proporción poblacional

Slide 26

Donde: pe = proporción esperada de elementos con la característica de interés en la población de estudio. Se puede obtener de: Revisión bibliográfica Estudio piloto pe = qe = 50% = 0,5 qe = 1 - pe E = error absoluto de muestreo o precisión = representa (p-  ), debe ser asumido por el investigador y, tratándose de proporciones debe asignarse más o menos 5% ó 0,05.

Slide 27

Ejemplo: Se desea estimar la proporción de pacientes no satisfechos de la atención recibida en el servicio de emergencia de un hospital. En la bibliografía se encontró una p =80%, si se asume E =  5%, calcular n. Solución: Datos: Z = 1,96 pe =0,8 qe =0,2 E =  0,05

Slide 30

Consiste en enumerar todos los elementos que conforman la población, escribir esos números en bolas o papelitos echarlos en una ánfora o bolsa mezclarlos bien removiéndolos y sacar uno a uno tantos como lo indique el tamaño de la muestra. En este caso los elementos de la muestra lo constituirán los elementos de la población cuyos número coincidan con los extraídos de la bolsa o ánfora.

Slide 31

La tabla de números aleatorios corresponde a la CORPORACION RANDOM, y contiene un millón de dígitos que fueron generados electrónicamente . Estas tablas por lo general se adjuntan al final de los libros de estadísticas como anexos. Para poder seleccionar una muestra mediante este procedimiento se deben tener en cuenta los siguientes procedimientos.

Slide 33

Esta tabla de números aleatorios solamente es usada para poblaciones finitas, la utilización de estas tablas puede realizarse de diferentes modos pero en el presente trabajo expondremos el que consideramos mas eficiente ya que no se necesita de la búsqueda de una gran cantidad innecesaria de números aleatorios en la tabla, el cual será ejemplificado.

Slide 35

CONCLUSIONES 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.

Slide 36

BIBLIOGRAFIA Metodología de la Investigación, Roberto Hernández Sampieri, Carlos Fernández Collado, Pilar Baptista Lucio, Impreso en México, 2da Edición 1998. Editorial Ultra S.A de CV Investigación Educacional B, Carlos Barriga Hernández, Texto Auto instructivo. Metodología y Diseños en la Investigación Científica, Hugo Sánchez Carlessi, Carlos Reyes Meza, , 2da Edición 1996, Editorial Mantaro. www.monografias.com www.rincondelvago.com

URL:
More by this User
Most Viewed
Previous Page Next Page
el_valioso_tiempo_de_los_maduros
el_valioso_ti...
 
 
 
Previous Page Next Page