SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 6
Republica Bolivariana de Venezuela 
Ministerio del poder popular para la educación 
Universidad Tecnológica “Antonio José De Sucre” 
Barquisimeto edo. Lara
Se ocupa de predecir, sacar conclusiones, para una población 
tomando como base una muestra (es decir , una parte) de dicha 
población. Como todas las predicciones, siempre han de hacerse 
bajo un cierto grado de fiabilidad o confianza. 
¿ Que es una población ? 
Es el conjunto de elementos de 
referencia sobre el que se 
realizan unas de las 
observaciones, es el conjunto 
sobre el que estamos interesados 
en obtener conclusiones . 
¿Que es una muestra ? 
Parte o cantidad pequeña de 
una cosa que se considera 
representativa del total y que 
se toma o se separa de ella 
con ciertos métodos para 
someterla a estudio.
ALEATORIOS 
Todos los miembros de la muestra han sido elegidos al azar, de forma que cada 
miembro de la población tuvo igual oportunidad de salir en la muestra. 
SIMPLE 
Elegido el tamaño de la muestra, los elementos que la compongan se han de 
elegir aleatoriamente 
entre los N de la población. 
situación donde aplicaría: En un fiesta donde se deben saber cuantas personas 
asistieron de los 120 persona invitadas a la fiesta, primero se analizaría los 
invitados que asistieron a la fiesta que serian (esa sería nuestra muestra), y todos 
tuvieron igual de oportunidad de salir en la muestra. 
SISTEMÁTICO 
Se ordenan previamente los individuos de la población; después se elige uno de 
ellos al azar. 
situación donde aplicaría: Para obtener una muestra de suscriptores telefónicos 
en una ciudad grande, puede obtenerse primero una muestra aleatoria de los 
números de las páginas del directorio telefónico; al elegir el vigésimo nombre de 
cada página obtendríamos un muestreo sistemático,
también podemos escoger un nombre de la primera página del directorio y 
después seleccionar cada nombre del lugar número cien a partir del ya 
seleccionado. Por ejemplo, podríamos seleccionar un número al azar entre 
los primeros 100; supongamos que el elegido es el 40, entonces 
seleccionamos los nombres del directorio que corresponden a los números 
40, 140, 240, 340 y así sucesivamente. 
ESTRATIFICADO 
Se divide la población total en clases homogéneas, llamadas 
estratos; por ejemplo, por grupos de 
edades, por sexo. Hecho esto la muestra se escoge aleatoriamente 
en número proporcional al de los componentes de cada clase o 
estrato. 
Situación donde aplicaría: por ejemplo se quiere legalizar la 
marihuana primero se analizaría la edad de la población para así 
sacar una muestra donde la población sea mayor de edad.
Guedez

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt? (7)

Seminario 5
Seminario 5Seminario 5
Seminario 5
 
Muestreo probabilístico
Muestreo probabilísticoMuestreo probabilístico
Muestreo probabilístico
 
Im 3
Im 3Im 3
Im 3
 
Simulacion muestreo
Simulacion muestreoSimulacion muestreo
Simulacion muestreo
 
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
MéTodo De  Muestreo  Por  ConglomeradosMéTodo De  Muestreo  Por  Conglomerados
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Reinventar la estadistica
Reinventar la estadisticaReinventar la estadistica
Reinventar la estadistica
 

Andere mochten auch

Hacia un modelo de comunicación
Hacia un modelo de comunicaciónHacia un modelo de comunicación
Hacia un modelo de comunicacióndispenseusted
 
Lucia sanitario
Lucia sanitarioLucia sanitario
Lucia sanitariolucia9904
 
Smart cities 2.0
Smart cities 2.0Smart cities 2.0
Smart cities 2.0cnunezd
 
Dia del planeta tierra
Dia del planeta   tierraDia del planeta   tierra
Dia del planeta tierraccoscco
 
Fases de la evolución de la tecnología
Fases de la evolución de la tecnología Fases de la evolución de la tecnología
Fases de la evolución de la tecnología ladyrodriguez129
 
Ejercicios matamtica iv_ecuaciones_diferenciales
Ejercicios matamtica iv_ecuaciones_diferencialesEjercicios matamtica iv_ecuaciones_diferenciales
Ejercicios matamtica iv_ecuaciones_diferencialespablogranadilloheredia
 
Presentación acompañamiento ava janeth umaña avila
Presentación acompañamiento ava  janeth   umaña  avilaPresentación acompañamiento ava  janeth   umaña  avila
Presentación acompañamiento ava janeth umaña avilaJaneth Umaña
 
Autoestima concep.
Autoestima concep.Autoestima concep.
Autoestima concep.cnunezd
 
Generaciones de la computadora
Generaciones de la computadoraGeneraciones de la computadora
Generaciones de la computadorapaty aldana
 
Funciones basicas de una computadora
Funciones basicas de una computadoraFunciones basicas de una computadora
Funciones basicas de una computadorapaty aldana
 
U3 t3 4-aa1_armando_cm
U3 t3 4-aa1_armando_cmU3 t3 4-aa1_armando_cm
U3 t3 4-aa1_armando_cmarmacmen
 
Diferencias entre el campo de la AF y EF
Diferencias entre el campo de la AF y EF Diferencias entre el campo de la AF y EF
Diferencias entre el campo de la AF y EF PaulaYLloyd
 
Juego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedag
Juego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedagJuego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedag
Juego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedagjessicaarcos24
 
Nuevo presentación de microsoft power point
Nuevo presentación de microsoft power pointNuevo presentación de microsoft power point
Nuevo presentación de microsoft power pointangieygrey
 

Andere mochten auch (20)

Hacia un modelo de comunicación
Hacia un modelo de comunicaciónHacia un modelo de comunicación
Hacia un modelo de comunicación
 
Lucia sanitario
Lucia sanitarioLucia sanitario
Lucia sanitario
 
Smart cities 2.0
Smart cities 2.0Smart cities 2.0
Smart cities 2.0
 
Dia del planeta tierra
Dia del planeta   tierraDia del planeta   tierra
Dia del planeta tierra
 
Bienvenidos
BienvenidosBienvenidos
Bienvenidos
 
Fases de la evolución de la tecnología
Fases de la evolución de la tecnología Fases de la evolución de la tecnología
Fases de la evolución de la tecnología
 
Ejercicios matamtica iv_ecuaciones_diferenciales
Ejercicios matamtica iv_ecuaciones_diferencialesEjercicios matamtica iv_ecuaciones_diferenciales
Ejercicios matamtica iv_ecuaciones_diferenciales
 
Escuela normal superior leonor álvarez pinzón
Escuela normal superior leonor álvarez pinzónEscuela normal superior leonor álvarez pinzón
Escuela normal superior leonor álvarez pinzón
 
El sistema digestivo
El  sistema digestivoEl  sistema digestivo
El sistema digestivo
 
Presentación acompañamiento ava janeth umaña avila
Presentación acompañamiento ava  janeth   umaña  avilaPresentación acompañamiento ava  janeth   umaña  avila
Presentación acompañamiento ava janeth umaña avila
 
Autoestima concep.
Autoestima concep.Autoestima concep.
Autoestima concep.
 
Tecnología de la Información
Tecnología de la Información Tecnología de la Información
Tecnología de la Información
 
Trabajo final
Trabajo finalTrabajo final
Trabajo final
 
Generaciones de la computadora
Generaciones de la computadoraGeneraciones de la computadora
Generaciones de la computadora
 
Funciones basicas de una computadora
Funciones basicas de una computadoraFunciones basicas de una computadora
Funciones basicas de una computadora
 
U3 t3 4-aa1_armando_cm
U3 t3 4-aa1_armando_cmU3 t3 4-aa1_armando_cm
U3 t3 4-aa1_armando_cm
 
Diferencias entre el campo de la AF y EF
Diferencias entre el campo de la AF y EF Diferencias entre el campo de la AF y EF
Diferencias entre el campo de la AF y EF
 
Juego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedag
Juego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedagJuego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedag
Juego y tecnologias_educativas_en_la_intervencion_psicopedag
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Nuevo presentación de microsoft power point
Nuevo presentación de microsoft power pointNuevo presentación de microsoft power point
Nuevo presentación de microsoft power point
 

Ähnlich wie Guedez (20)

Técnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreoTécnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreo
 
Técnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreoTécnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreo
 
7. técnicas de muestreo
7. técnicas de muestreo7. técnicas de muestreo
7. técnicas de muestreo
 
Técnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreoTécnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreo
 
Técnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreoTécnicas de-muestreo
Técnicas de-muestreo
 
Tipos de-muestreo
Tipos de-muestreoTipos de-muestreo
Tipos de-muestreo
 
Técnicas de-muestreo (1)
Técnicas de-muestreo (1)Técnicas de-muestreo (1)
Técnicas de-muestreo (1)
 
presentación estadística Leonel
presentación estadística Leonelpresentación estadística Leonel
presentación estadística Leonel
 
Conceptos Básicos de Estadísticas Jaiver Araujo
Conceptos Básicos de Estadísticas Jaiver AraujoConceptos Básicos de Estadísticas Jaiver Araujo
Conceptos Básicos de Estadísticas Jaiver Araujo
 
Estadistica Jose Antonio Leon
Estadistica Jose Antonio LeonEstadistica Jose Antonio Leon
Estadistica Jose Antonio Leon
 
ESTADÍSTICA.pptx
ESTADÍSTICA.pptxESTADÍSTICA.pptx
ESTADÍSTICA.pptx
 
guia estadística sexto.pdf
guia estadística sexto.pdfguia estadística sexto.pdf
guia estadística sexto.pdf
 
Estadística
EstadísticaEstadística
Estadística
 
Presentación1
Presentación1Presentación1
Presentación1
 
Estadística
EstadísticaEstadística
Estadística
 
Conceptos basicos de la estadistica genesis dos santos
Conceptos basicos de la estadistica genesis dos santosConceptos basicos de la estadistica genesis dos santos
Conceptos basicos de la estadistica genesis dos santos
 
Estadística
EstadísticaEstadística
Estadística
 
Estadistica eivi
Estadistica eiviEstadistica eivi
Estadistica eivi
 
Presentación1
Presentación1Presentación1
Presentación1
 
Muestra y Población
Muestra y PoblaciónMuestra y Población
Muestra y Población
 

Guedez

  • 1. Republica Bolivariana de Venezuela Ministerio del poder popular para la educación Universidad Tecnológica “Antonio José De Sucre” Barquisimeto edo. Lara
  • 2. Se ocupa de predecir, sacar conclusiones, para una población tomando como base una muestra (es decir , una parte) de dicha población. Como todas las predicciones, siempre han de hacerse bajo un cierto grado de fiabilidad o confianza. ¿ Que es una población ? Es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan unas de las observaciones, es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones . ¿Que es una muestra ? Parte o cantidad pequeña de una cosa que se considera representativa del total y que se toma o se separa de ella con ciertos métodos para someterla a estudio.
  • 3.
  • 4. ALEATORIOS Todos los miembros de la muestra han sido elegidos al azar, de forma que cada miembro de la población tuvo igual oportunidad de salir en la muestra. SIMPLE Elegido el tamaño de la muestra, los elementos que la compongan se han de elegir aleatoriamente entre los N de la población. situación donde aplicaría: En un fiesta donde se deben saber cuantas personas asistieron de los 120 persona invitadas a la fiesta, primero se analizaría los invitados que asistieron a la fiesta que serian (esa sería nuestra muestra), y todos tuvieron igual de oportunidad de salir en la muestra. SISTEMÁTICO Se ordenan previamente los individuos de la población; después se elige uno de ellos al azar. situación donde aplicaría: Para obtener una muestra de suscriptores telefónicos en una ciudad grande, puede obtenerse primero una muestra aleatoria de los números de las páginas del directorio telefónico; al elegir el vigésimo nombre de cada página obtendríamos un muestreo sistemático,
  • 5. también podemos escoger un nombre de la primera página del directorio y después seleccionar cada nombre del lugar número cien a partir del ya seleccionado. Por ejemplo, podríamos seleccionar un número al azar entre los primeros 100; supongamos que el elegido es el 40, entonces seleccionamos los nombres del directorio que corresponden a los números 40, 140, 240, 340 y así sucesivamente. ESTRATIFICADO Se divide la población total en clases homogéneas, llamadas estratos; por ejemplo, por grupos de edades, por sexo. Hecho esto la muestra se escoge aleatoriamente en número proporcional al de los componentes de cada clase o estrato. Situación donde aplicaría: por ejemplo se quiere legalizar la marihuana primero se analizaría la edad de la población para así sacar una muestra donde la población sea mayor de edad.