Análisis estadístico en una población, muestra y tipos de muestreo

2. 

3.  Es un conjunto de sujetos o individuos con
determinadas características en común que se desean
estudiar. Pineda et al (1994 )
POBLACION

4. 
 POBLACIÓN FINITA: Cuando se conoce el tamaño
de la población.
Ejemplo:
 Habitantes de un lugar.
 Empleados de una fábrica.
TIPOS DE
POBLACIÒN

5. 
 POBLACIÓN INFINITA: Cuando no se conoce el
tamaño de la población.
Ejemplo:
 Los números Naturales.

6.  Población de Interés (“Target population”)
Conjunto total de casos acerca de los cuales el
investigador le gustaría hacer sus generalizaciones.

7. 
 Población Accesible : Conjunto total de casos que
están disponibles al investigador para llevar a cabo
su estudio.
Ejemplo:
 Aspirantes a un puesto de trabajo.
 Vendedores de una empresa.

8. 
 “Es una parte representativa de la población que es
seleccionada para ser estudiada, ya que la
población es demasiado grande para ser estudiada
en su totalidad “Allen Webster.
MUESTRA

9.  Es una representación significativa de las
características de una población.
 Se llama muestra a una parte de la población
a estudiar que sirve para representarla.
MUESTRA

10. 
La utilidad de usar muestras se puede ilustrar en el
ejemplo del ama de casa que desea saber si ha puesto
suficiente sal a la sopa.
Para ello toma una cuchara, la prueba y saca
conclusiones que se refieren no sólo a la pequeña
muestra que probó si no a toda la sopa preparada
(universo).
(Thomas Bayes California 2006)
La Sopa

11. 
 Ser representativa: Es decir, todos sus elementos deben
presentar las mismas cualidades y características.
 Ser suficiente: La cantidad de elementos seleccionados,
si bien tiene que ser representativa del universo, debe
estar libre de errores
Objetivos de la muestra
La muestra debe cumplir con las siguientes
características.

12.  Muestras probabilísticas Todas las unidades tienen una
probabilidad conocida, distinta de a cero, de ser incluidas en la
muestra. Walpole & Myers, 1996; Ávila Baray; Arias-Gómez et al )
 Muestreo aleatorio simple.
 Muestreo sistemático.
 Muestreo estratificado.
 Muestreo por grupos o conglomerados.
 Muestras no probabilísticas. En las técnicas de muestreo de tipo
no probabilísticas, la selección de los sujetos a estudio dependerá de
ciertas características, criterios, etc. que él (los) investigador (es)
considere (n) en ese momento.
 Muestreo de conveniencia.
 Muestreo por cuotas.
TIPOS DE MUESTRAS

13.  Menor tiempo: Se obtiene con mayor
rapidez la información, ya que sólo se
estudia una pequeña parte.
David Cox (2013)
 Control: Es fácil acudir a los resultados
finales del estudio con fines de consulta.
Thomas Bayes (1980)
 Menor costo: Los gastos se harán sobre
una mínima parte del universo.
Ventajas de usar
muestras

14. 
 Conjunto de operaciones encaminadas
a determinar una muestra, su tamaño y
demás características necesarios para
identificar a los elementos de la forma.
Benedeto Jorge Scielo (2019).
EL MUESTREO

15. 
TIPOS DE MUESTREO
PROBABI_
LISTICO
POR
CUOTAS
SUBJETIVO
POR
DECISION
RAZONADA
ALEATORIO
SIMPLE
ESTRATIFI-
CADO
SISTEMATICO
POR
ESTADIOS
MULTIPLES
POR
CONGLOME-
RADOS

16. 
 Muestreo sistemático
VENTAJAS DESVENTAJAS
Se recomienda cuando la
Población es numerosa. El proceso de selección puede
interactuar con un rasgo
periódico oculto dentro de la
población.
Cuando se puede disponer de
un listado de los elementos de
la población
La sencillez de la técnica y que
puede ser utilizado con
bastante grado de confiabilidad
en la práctica.
Si la técnica de muestreo coincide
con la periodicidad del rasgo, la
técnica de muestreo ya no será
aleatoria y la representatividad
de la muestra se ve
comprometida.Fácil de aplicar.

17. 
Ejemplo:
 Se tiene una población conformada por 50 estudiantes y
se desea tomar una muestra de 10personas.
IM = n /N
n = Población
N= Muestra

18. 
 Muestreo estratificado.
IMPORTANTE:
Es decir este método implica la identificación de características que dan lugar a
la conformación de sub-grupos homogéneos al interior, pero heterogéneos
entre sí. Los elementos dentro de cada estrato se seleccionaron al azar.

19. 
Procedimiento en El muestreo aleatorio estratificado:
 Se establecen las variables para formar estratos
 Se divide a la población en estratos exclusivos.
 Selección de la muestra a través del M.A.S
VENTAJAS DESVENTAJAS
Se recomienda cuando se tiene un
conocimiento a priori de la
población.
Puede ocurrir que los miembros de
una unidad superior se parezca,
reduciendo la representatividad de
otros en la muestra final
Cuando se trata de elementos
poblacionales susceptibles a ser
clasificados.
Cuando interés en obtener
información a nivel de las
subpoblaciones. Necesita mayor atención por ende
consume mayor tiempo
Se obtiene estimaciones más
precisas
Su objetivo es conseguir una
muestra lo más semejante posible a
la población en lo que a la o las
variables estratificadas se refiere.
Es complicado porque hay que tener
en cuenta el número y el tamaño de
la población de los estratos.
Es Caro porque algunas muestras no
son accesibles.

20. 
 Muestreo por grupos o conglomerados.
En este método se procede como se indica a continuación:
Clasificar o dividir en áreas o manzanas.
Escoger al alzar la muestra donde se va a comenzar el muestreo.
Determina la frecuencia del muestreo.
VENTAJAS DESVENTAJAS
Se recomienda cuando la población está
diseminada en grandes áreas geográficas.
Como principal inconveniente, al usar
este tipo de muestreo, es que los
conglomerados no sean realmente
homogéneos entre ellos.No es preciso tener un listado de toda la
población, sólo de las unidades primarias
de muestreo.

21. 
 Tipos de muestreo conglomerado:
 Monoetápico: Se estudian todas las residencias de una manzana.
 Bietápico: Se escogen primero las muestras de manzanas y luego, se
elige al azar los elementos dentro de las manzanas seleccionadas.

22. 
 MUESTREO DE CONVENIENCIA
Se eligen las unidades maestrales teniendo en cuenta criterios
de selección.
MUESTRAS NO
PROBALÍSTICAS
VENTAJAS DESVENTAJAS
Menos costoso
Difícil generalizar a otros sujetos
No requiere mucho tiempo
Menos representativa de una
población específica
Fácil de administrar Los resultados dependen de las
características únicas de la
muestraAsegura alta tasa de
participación
Posible generalización a
sujetos similares
Mayor probabilidad de error
debido a la influencia de
sujetos(sesgos)

23. 
MUESTREO DE CONVENIENCIA

24. 
 Muestreo por juicio u opinión
La muestra se elige sobre la base de conocimientos que el
investigador tenga de la población, sus elementos y la naturaleza
de los objetivos de la investigación.

25. 
 MUESTREO POR CUOTAS
Es la selección (proceso de acumulación) de unidades
maestrales por categorías (sexo, raza, religión, etc.) hasta
completar la cuota fijada con anterioridad

26. 
 Muestreo por Bola de Nieve
La población se fracciona en subpoblaciones y de cada
población se fija una cuota, que consiste en un número de
individuos, que reúnen unas determinadas condiciones.

27. 
Es una propiedad interrelacionante y cuya variación
es susceptible de medirse u observarse.
Ej. El sexo, el atractivo físico, el aprendizaje de
conceptos, la religión , la agresividad verbal, la
personalidad autoritaria, etc-
VARIABLES

28. 
TIPOS DE VARIABLES

29. 
 Variable numérica (Cuantitativa):
Característica de la unidad de análisis que se expresa
numéricamente.
Cuantificable en una escala aritmética.
Discretas: Escala finita de valores, toma valores enteros.
Ejm: Numero de hijos, edad, etc.
Continuas: Escala infinita de valores dentro de un rango,
puede tomar valores decimales.
Ejm: Talla, peso, etc. Como 60.5 o 45.6

30. 
 Variable numérica (Cuantitativa):

31. 
FÓRMULA DE TAMAÑO DE MUESTRA
PARA ESTIMAR UNA MEDIA
CUANTITATIVA

32. Variable categórica (cualitativa): Característica de la
unidad de análisis que se expresa cualitativamente.
No susceptibles de ser cuantificadas.
Nominales: Son aquellos cuyo dominio de variación son objeto de
clasificación.
Ejm: Sexo: Masculino, Femenino .
Ordinales: Son aquellos cuyo dominio de variación son objeto de
clasificación y orden.
Ejm: División Política, Región, Provincia, etc.
TIPOS DE VARIABLES

33.  La estadística permite: recolectar, organizar, procesar,
analizar , interpretar datos
 Población : Conjunto total de elementos a estudiar
 Variable: Es una característica susceptible de ser medida
 Muestra: Es una parte de la población
A MODO DE RESUMEN