SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 12
*
                   MODALIDAD SEMIPRESENCIAL


    ESCUELA:                  CIENCIAS DE LA EDUCACIÒN


    ESTUDIANTES:              MARIANA TACURI


    ASIGNATURA:               ESTADISTICA EDUCATIVA


    NIVEL:                    SEXTO DE BÁSICA – ISPED


    CATEDRÁTICO:              ING. MAYRA MORALES


    AÑO LECTIVO:              2.011 – 2.012
*
*   En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una
    población.

*   Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este
    proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se
    realizase un estudio de toda la población.

*   Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado que consienta
    no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a
    dichas estimaciones, debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el
    resultado sea una muestra representativa , pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance
    con una probabilidad alta.

*   En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer
    dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población
    se denomina espacio muestra. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la
    llamada distribución muestral.
*   Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el
    muestreo aleatorio que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección.
EL CONOCIMIENTO
                                Y EL SENTIDO
                                   COMÚN




                   La información y la
               experiencia adquirida de
               personas u objetos nos
                llega en forma directa




                             Pueden ser experiencias
    Para llegar a una        directas que se adquieren
conclusión se toma una                                   Toda muestra debe ser
                              con la interrelación con
muestra de experiencia                                   evaluada con cautela.
                                otras personas o en
 relativamente pequeña            forma indirecta.
dentro de un universo de
       experiencias
LA NECESIDAD O
  CONVENIENCIA DE TOMAR
        MUESTRAS

 Extraer una muestra significativa
 con procedimientos técnicamente
       correctos y rigurosos.


   Todas las etapas de estudio
deberían tener un grado o nivel de
       rigurosidad similar.


 Se puede utilizar una técnica de
 pareo o una tabla de números
          aleatorios.
POBLACIÒN: Conjunto de
CONCEPTOS BÁSICOS DE                     individuos que tienen una o más
                                      propiedades en común ,se encuentran
 LA TEORÍA MAESTRAL                   en un espacio o territorio que es propio
                                       y varían en el transcurso del tiempo.




                                      MUESTRA REPRESENTATIVA: Es una
                                      muestra de un tamaño apropiado que
MUESTRA :        Es una fracción o     ha sido escogida, por procedimientos
subconjunto de cualquier tamaño de       aleatorios y se considera que las
                                            características observadas
  la población de la cual proviene.     “representan” o corresponden a la
                                        población de donde ella proviene.




                                             TABLA DE NÚMEROS A
                                       ALEATORIOS: Se encuentran como
  MUESTRA ALEATORIA O                  anexos en los numerosos textos de
MUESTRA AL AZAR: Los sujetos          investigación o estadística. Han sido
 de la muestra se eligen mediante        construidos con procedimientos
  sorteo con medios mecánicos o       electrónicos de sorteo que garantizan
   usando una tabla de números          la ( equiprobabilidad) de todos los
            aleatorios.                         números elegidos.
CONCEPTOS                          ERROR SISTEMÁTICO:
   BÁSICOS DE LA                      Error de medición o selección
  TEORÍA MAESTRAL                    que se produce reiteradamente
                                        en una misma dirección.




    POBLACIÓN BLANCO:
Corresponde a la población de             UNIDAD MUESTRAL:
donde se extrae la muestra y            Corresponden a personas.
hacia la cual se generaliza los       Objetos u otros elementos que
 hallazgos que se observen en          se pueden numerar para un
                                             sorteo aleatorio.
        dicha muestra.



                                     MORTALIDAD EXPERIMENTAL:
PROBABILIDAD: Se refiere a la            Se refiere a los sujetos
ocurrencia de un hecho o suceso       escogidos para someterse a
esperado y es la relación entre el   observación en una muestra en
 numero de casos favorables (p)      estudio y no se les ubica, o bien
  a este suceso con la cantidad          no es posible lograr que
   total de casos posibles (n).      proporcionen la información que
                                               se necesita.
ALEATORIAS O PROBABILÌSTICAS

 Simple


    Por conglomerado



          Estratificada


              Por áreas de superficie.
NO
PROBABILÌSTICAS


    Erráticas



   Por cuotas



  Bola de nieve



   Intencional
ESQUEMA DE RELACIONES ENTRE EL TIPO DE POBLACIÓN Y EL VALOR
      DE LAS GENERALIZACIONES QUE SE PUEDEN EXTRAER DE LA
                       MUESTRA ESCOGIDA.




 Población                 Población                Muestra
 blanco                    accesible



                           Generalización
Generalización                                      Población
                           más segura.
más insegura
MUESTRAS ALEATORIAS

MUESTRAS              CONCEPTO                         VENTAJAS                   DESVENTAJAS


Muestras aleatorias   Son la base para los             Mas económica que          No provee suficientes
simples.              diferentes tipos de              otros procesos             casos de grupos
                      procedimientos aleatorios.       aleatorios.                minoritarios.
                                                       Asegura la
                                                       equiprobabilidad de la
                                                       selección .
Muestras por          Se utilizan cuando los           Son más rápidas y          Pueden tener cierta
conglomerado.         individuos constituyen           económicas que el          perdida de carácter
                      agrupaciones naturales.          procedimiento              aleatorio del
                                                       anterior, facilitando el   procedimiento.
                                                       trabajo de los             Disminución de la
                                                       investigadores de          precisión de sus
                                                       campo.                     resultados.
Muestras              Contiene dos casos de            Lograr una muestra
estratificadas.       muestras :                       más homogénea.
                      -estratificada proporcional.
                      -estratifica uniforme.
Muestras por áreas    Se aplica cuando la población    Para encuestas de gran     Exige tratamientos
de superficie.        blanco es de un tamaño           envergadura se ahorra      estadísticos más
                      indefinido y solo se conoce la   dinero.                    complejos.
                      ubicación geográfica.
MUESTRAS           INTENCIONADAS         O   O
                                                   RACIONALES.
MUESTRAS ERRÁTICAS O CASUALES: Es
una técnica típica de los reporteros de prensa o   Se selecciona a los sujetos de acuerdo a un
TV.                                                criterio establecido por un experto.
VENTAJAS: De bajo costo y no requieren de          VENTAJAS: Rápida y de bajo costo.
personal especializado.                            Es muy útil para estudios e exploratorios.
Se sacan conclusiones rápidamente.                 DESVENTAJAS:
DESVENTAJAS: Carencia de validez externa y         Hay problemas en los criterios de selección de
confiabilidad.                                     los sujetos.




                                      MUESTRAS NO
                                    PROBABILÍSTICAS.

 MUESTRAS BOLA DE NIEVE:
                                                   MUESTRAS POR CUOTAS.
 Utilizadas para el estudio de casos de interés
 especial. Es una técnica apropiada de la          A los entrevistados se les fijan cuotas de
 investigación cualitativa y estudios de casos.    individuos.
 VENTAJAS:                                         VENTAJAS:
 Acumula información enriquecedora para            Rápida y eficiente.
 construir marcos teóricos.                        Es un sustituto de las muestras estratificadas
 DESVENTAJAS:                                      útil para los estudiantes.
 la interpretación delos resultados tiene          DESVENTAJAS: El sesgo del entrevistador
 problemas de confiabilidad.                       para elegir a los sujetos es su defecto mas
                                                   evidente.
CONCLUSIONES:
El muestreo: es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es
determinar que parte de una realidad en estudio población o universo debe
examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población
El Muestreo: es más que el procedimiento empleado para obtener una o más
muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o
más muestras de población.
 Debe realizarse una vez que se ha establecido un marco muestral representativo
    de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque
    hay una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no
    necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra
    a otra.
Muestreo Estadístico: son aquellos que se basan en el principio de
equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra
y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño no tienen la misma
probabilidad de ser elegidas.

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRAguest8a3c19
 
Muestreo fermin toro
Muestreo fermin toroMuestreo fermin toro
Muestreo fermin toroYani De King
 
tamaño muestra-Administración de Operaciones
tamaño muestra-Administración de Operacionestamaño muestra-Administración de Operaciones
tamaño muestra-Administración de Operacionesreyesflores31
 
Tamaño de la muestra
Tamaño de la muestraTamaño de la muestra
Tamaño de la muestraAGENCIAS2
 
Muestra o análisis muestral
Muestra o análisis muestral Muestra o análisis muestral
Muestra o análisis muestral Daniela Saravia
 
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación CuantitativaSelección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativagambitguille
 
Muestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación CuantitativaMuestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación Cuantitativagambitguille
 
TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRAguest8a3c19
 
Tamaño de la muestra
Tamaño de la muestraTamaño de la muestra
Tamaño de la muestraALANIS
 
Ensayo de estadistica numero dos
Ensayo de estadistica numero dosEnsayo de estadistica numero dos
Ensayo de estadistica numero dosthomas669
 

Was ist angesagt? (15)

TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRA
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Presentación estadistica
Presentación estadisticaPresentación estadistica
Presentación estadistica
 
Muestreo fermin toro
Muestreo fermin toroMuestreo fermin toro
Muestreo fermin toro
 
tamaño muestra-Administración de Operaciones
tamaño muestra-Administración de Operacionestamaño muestra-Administración de Operaciones
tamaño muestra-Administración de Operaciones
 
Tamaño de la muestra
Tamaño de la muestraTamaño de la muestra
Tamaño de la muestra
 
Muestra o análisis muestral
Muestra o análisis muestral Muestra o análisis muestral
Muestra o análisis muestral
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación CuantitativaSelección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
Selección de la Muestra en Investigación Cuantitativa
 
Estadística
EstadísticaEstadística
Estadística
 
Muestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación CuantitativaMuestra de Investigación Cuantitativa
Muestra de Investigación Cuantitativa
 
TAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRA
 
Tamaño de la muestra
Tamaño de la muestraTamaño de la muestra
Tamaño de la muestra
 
Ensayo de estadistica numero dos
Ensayo de estadistica numero dosEnsayo de estadistica numero dos
Ensayo de estadistica numero dos
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 

Ähnlich wie Estadistica 6

Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreoalirio123321
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreoalirio123321
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreoalirio123321
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreoalirio123321
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreoalirio123321
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreoalirio123321
 
poblacion y muestra
poblacion y muestrapoblacion y muestra
poblacion y muestraKaren Noelia
 
Geronimo
GeronimoGeronimo
GeronimoEQUIPO7
 
Conceptos basicos de estadistica
Conceptos basicos de estadisticaConceptos basicos de estadistica
Conceptos basicos de estadisticagreciadaena
 
8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt
8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt
8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.pptJhoelQM1
 
Estadistica MI-23
Estadistica MI-23Estadistica MI-23
Estadistica MI-23knoshie
 
muestreo y estimacion 2012
muestreo y estimacion 2012muestreo y estimacion 2012
muestreo y estimacion 2012jose_pabon_2012
 

Ähnlich wie Estadistica 6 (20)

Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreo
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreo
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreo
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreo
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreo
 
Concepto de muestreo
Concepto de muestreoConcepto de muestreo
Concepto de muestreo
 
poblacion y muestra
poblacion y muestrapoblacion y muestra
poblacion y muestra
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Población y muestra seminario de tesis
Población y muestra  seminario de tesisPoblación y muestra  seminario de tesis
Población y muestra seminario de tesis
 
Geronimo
GeronimoGeronimo
Geronimo
 
Población y muestra
Población y muestraPoblación y muestra
Población y muestra
 
Conceptos basicos de estadistica
Conceptos basicos de estadisticaConceptos basicos de estadistica
Conceptos basicos de estadistica
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt
8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt
8.- ASPECTOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION.ppt
 
Estadistica MI-23
Estadistica MI-23Estadistica MI-23
Estadistica MI-23
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
muestreo y estimacion 2012
muestreo y estimacion 2012muestreo y estimacion 2012
muestreo y estimacion 2012
 

Kürzlich hochgeladen

TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxlclcarmen
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaDecaunlz
 
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Lourdes Feria
 
Historia y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteHistoria y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteRaquel Martín Contreras
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADauxsoporte
 
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptxEcosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptxolgakaterin
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxjosetrinidadchavez
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadAlejandrino Halire Ccahuana
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMarjorie Burga
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfFrancisco158360
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCCesarFernandez937857
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdfBaker Publishing Company
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxzulyvero07
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.amayarogel
 

Kürzlich hochgeladen (20)

Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptxPower Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
Power Point: Fe contra todo pronóstico.pptx
 
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptxPower Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
 
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 2do Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
 
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdfTema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
Historia y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteHistoria y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arte
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptxEcosistemas Natural, Rural y urbano  2021.pptx
Ecosistemas Natural, Rural y urbano 2021.pptx
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PC
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
 

Estadistica 6

  • 1. * MODALIDAD SEMIPRESENCIAL ESCUELA: CIENCIAS DE LA EDUCACIÒN ESTUDIANTES: MARIANA TACURI ASIGNATURA: ESTADISTICA EDUCATIVA NIVEL: SEXTO DE BÁSICA – ISPED CATEDRÁTICO: ING. MAYRA MORALES AÑO LECTIVO: 2.011 – 2.012
  • 2. * * En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. * Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población. * Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones, debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa , pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta. * En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestra. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral. * Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección.
  • 3. EL CONOCIMIENTO Y EL SENTIDO COMÚN La información y la experiencia adquirida de personas u objetos nos llega en forma directa Pueden ser experiencias Para llegar a una directas que se adquieren conclusión se toma una Toda muestra debe ser con la interrelación con muestra de experiencia evaluada con cautela. otras personas o en relativamente pequeña forma indirecta. dentro de un universo de experiencias
  • 4. LA NECESIDAD O CONVENIENCIA DE TOMAR MUESTRAS Extraer una muestra significativa con procedimientos técnicamente correctos y rigurosos. Todas las etapas de estudio deberían tener un grado o nivel de rigurosidad similar. Se puede utilizar una técnica de pareo o una tabla de números aleatorios.
  • 5. POBLACIÒN: Conjunto de CONCEPTOS BÁSICOS DE individuos que tienen una o más propiedades en común ,se encuentran LA TEORÍA MAESTRAL en un espacio o territorio que es propio y varían en el transcurso del tiempo. MUESTRA REPRESENTATIVA: Es una muestra de un tamaño apropiado que MUESTRA : Es una fracción o ha sido escogida, por procedimientos subconjunto de cualquier tamaño de aleatorios y se considera que las características observadas la población de la cual proviene. “representan” o corresponden a la población de donde ella proviene. TABLA DE NÚMEROS A ALEATORIOS: Se encuentran como MUESTRA ALEATORIA O anexos en los numerosos textos de MUESTRA AL AZAR: Los sujetos investigación o estadística. Han sido de la muestra se eligen mediante construidos con procedimientos sorteo con medios mecánicos o electrónicos de sorteo que garantizan usando una tabla de números la ( equiprobabilidad) de todos los aleatorios. números elegidos.
  • 6. CONCEPTOS ERROR SISTEMÁTICO: BÁSICOS DE LA Error de medición o selección TEORÍA MAESTRAL que se produce reiteradamente en una misma dirección. POBLACIÓN BLANCO: Corresponde a la población de UNIDAD MUESTRAL: donde se extrae la muestra y Corresponden a personas. hacia la cual se generaliza los Objetos u otros elementos que hallazgos que se observen en se pueden numerar para un sorteo aleatorio. dicha muestra. MORTALIDAD EXPERIMENTAL: PROBABILIDAD: Se refiere a la Se refiere a los sujetos ocurrencia de un hecho o suceso escogidos para someterse a esperado y es la relación entre el observación en una muestra en numero de casos favorables (p) estudio y no se les ubica, o bien a este suceso con la cantidad no es posible lograr que total de casos posibles (n). proporcionen la información que se necesita.
  • 7. ALEATORIAS O PROBABILÌSTICAS Simple Por conglomerado Estratificada Por áreas de superficie.
  • 8. NO PROBABILÌSTICAS Erráticas Por cuotas Bola de nieve Intencional
  • 9. ESQUEMA DE RELACIONES ENTRE EL TIPO DE POBLACIÓN Y EL VALOR DE LAS GENERALIZACIONES QUE SE PUEDEN EXTRAER DE LA MUESTRA ESCOGIDA. Población Población Muestra blanco accesible Generalización Generalización Población más segura. más insegura
  • 10. MUESTRAS ALEATORIAS MUESTRAS CONCEPTO VENTAJAS DESVENTAJAS Muestras aleatorias Son la base para los Mas económica que No provee suficientes simples. diferentes tipos de otros procesos casos de grupos procedimientos aleatorios. aleatorios. minoritarios. Asegura la equiprobabilidad de la selección . Muestras por Se utilizan cuando los Son más rápidas y Pueden tener cierta conglomerado. individuos constituyen económicas que el perdida de carácter agrupaciones naturales. procedimiento aleatorio del anterior, facilitando el procedimiento. trabajo de los Disminución de la investigadores de precisión de sus campo. resultados. Muestras Contiene dos casos de Lograr una muestra estratificadas. muestras : más homogénea. -estratificada proporcional. -estratifica uniforme. Muestras por áreas Se aplica cuando la población Para encuestas de gran Exige tratamientos de superficie. blanco es de un tamaño envergadura se ahorra estadísticos más indefinido y solo se conoce la dinero. complejos. ubicación geográfica.
  • 11. MUESTRAS INTENCIONADAS O O RACIONALES. MUESTRAS ERRÁTICAS O CASUALES: Es una técnica típica de los reporteros de prensa o Se selecciona a los sujetos de acuerdo a un TV. criterio establecido por un experto. VENTAJAS: De bajo costo y no requieren de VENTAJAS: Rápida y de bajo costo. personal especializado. Es muy útil para estudios e exploratorios. Se sacan conclusiones rápidamente. DESVENTAJAS: DESVENTAJAS: Carencia de validez externa y Hay problemas en los criterios de selección de confiabilidad. los sujetos. MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS. MUESTRAS BOLA DE NIEVE: MUESTRAS POR CUOTAS. Utilizadas para el estudio de casos de interés especial. Es una técnica apropiada de la A los entrevistados se les fijan cuotas de investigación cualitativa y estudios de casos. individuos. VENTAJAS: VENTAJAS: Acumula información enriquecedora para Rápida y eficiente. construir marcos teóricos. Es un sustituto de las muestras estratificadas DESVENTAJAS: útil para los estudiantes. la interpretación delos resultados tiene DESVENTAJAS: El sesgo del entrevistador problemas de confiabilidad. para elegir a los sujetos es su defecto mas evidente.
  • 12. CONCLUSIONES: El muestreo: es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio población o universo debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población El Muestreo: es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población.  Debe realizarse una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra. Muestreo Estadístico: son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño no tienen la misma probabilidad de ser elegidas.