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POBLACIÓN Y MUESTRA

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by

Diva Marisol

on 17 May 2016

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Transcript of POBLACIÓN Y MUESTRA

POBLACIÓN Y MUESTRA
design by Dóri Sirály for Prezi
Universo
Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación.

M
uestra
Subconjunto o parte del universo en que se llevará a cabo la investigación.

TAMAÑO DE LA MUESTRA
Consideraciones el tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra estará condicionado por los objetivos del estudio que determinarán el diseño, las variables que deben considerarse y todo el método planteado para dar respuesta a dichos objetivos.


Goal
GRACIAS
MBA DIVA MARISOL AGUDO GONZÁLEZ.
MUESTRAS
Para que se puedan generalizar a la población los resultados obtenidos en la muestra, ésta ha de ser representativa de dicha población.
Para ello, se han de definir con claridad los criterios de inclusión y exclusión y, sobre todo, se han de utilizar las técnicas de muestreo apropiadas para garantizar dicha representatividad.
*Fraenkel,J.R. & Wallen, N.E. (2000). How to design & evaluate Research in education Boston: McGraw Hill

Según la profesora María de Jesús Berríos (marzo,2002,
www. ..............), J.R.Fraenkel*, recomienda:

Una población puede ser finita o infinita
.

Una
población finita
es cuando esta delimitada

Población infinita
es aquella que a pesar esta delimitada no se conoce el numero de los elementos que lo integran
POBLACIÓN
FORMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA
Representativa
Se refiere a que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma oportunidad de ser tomados en cuenta para formar dicha muestra.

Adecuada y válida

Se refiere a que la muestra debe ser obtenida de tal manera que permita establecer un mínimo de error posible respecto de la población.

Para que una muestra sea fiable, es necesario que su tamaño sea obtenido mediante procesos matemáticos que eliminen la incidencia del error.

Característica de la muestra
POBLACIÓN INFINITA
POBLACIÓN FINITA
POBLACIÓN INFINITA

El nivel de confianza o seguridad (1-a
)
.
El nivel de confianza prefijado de lugar a un coeficiente (Za). Para una seguridad del 95% = 1.96, para una seguridad del 99% =2.58

. La precisión ( d )

que deseamos para el estudio. puede tener los siguientes valores ( 3% a 5% )

Probabilidad ( p )

Una idea del valor aproximado del parámetro que queremos medir (en este caso una proporción). es la proporción o prevalencia estimada . En Casos de no tener dicha información el valor p= 0.5 ( , SI NO A CRITERIO DEL INVESTIGADOR
Probabilidad en contra ( q )
( 1-p ) o ( 1- 0.5 ) proporción de individuo que no poseen esa característica

EJEMPLO
POBLACIÓN INFINITA

n= (Za) 2 x p X q
_____________
(d)2
donde:
Za2 = 1.962 (ya que la seguridad es del 95%)
p = proporción esperada (en este caso 5% = 0.05)
q = 1 – p (en este caso 1 – 0.05 = 0.95)
d = precisión (en este caso deseamos un 3%)


1.962X 0.05 x 0.95
n = -- ------------------------ = 203
( 0.03) 2
POBLACIÓN FINITA
El nivel de confianza o seguridad (1-a)
. El nivel de confianza prefijado de lugar a un coeficiente (Za). Para una seguridad del 95% = 1.96, para una seguridad del 99% =2.58

. La precisión ( d )
que deseamos para el estudio. puede tener los siguientes valores ( 3% a 5% )

Probabilidad ( p )
Una idea del valor aproximado del parámetro que queremos medir (en este caso una proporción). Es la proporcion de individuo que poseen en la poblacion la caracteristica . En Casos de no tener dicha información utilizaremos el valor p= 0.05 ( 5%) SI NO A CRITERIO DEL INVESTIGADOR

Probabilidad en contra ( q )
( 1-p ) ( 1 - 0.05 ) ES LA PROPORCIÓN DE INDIVIDUO QUE NO POSEEN ESA CARACTERISTICA.

EJEMPLO
Si el objetivo de un estudio es:
determinar la prevalencia de diabéticas en un grupo de mujeres embarazadas de un determinado centro de salud
, lo que se desea
determinar es una proporción y, en este caso, se habla de «estimación de parámetros».
Según diferentes seguridades el coeficiente de Za varía, así:

· Si la seguridad Za fuese del 90% el coeficiente sería 1.645

· Si la seguridad Za fuese del 95% el coeficiente sería 1.96

· Si la seguridad Za fuese del 97.5% el coeficiente sería 2.24

· Si la seguridad Za fuese del 99% el coeficiente sería 2.576
EJEMPLO

¿A cuántas personas tendría que estudiar de una población de 280 habitantes
para conocer la prevalencia de diabetes?
Seguridad = 95%; Precisión = 3%; proporción esperada = asumamos que puede ser
próxima al 5% ; si no tuviese ninguna idea de dicha proporción utilizaríamos el valor
p = 0.05 que maximiza el tamaño muestra ,
SI NO QUEDA A CRITERIO DEL INVESTIGADOR

280x1.962X0.05X 0.95
n =----------------------------------- = 117
0.032 x ( 280 -1) +1.962X0.05X 0.95

MUESTREO
MUESTREO
: es el proceso de elegir una porción de la población que representa la totalidad

TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO
Los métodos de muestreo probabilístico
son , 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 n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
Ventajas
Sirve para cantidades, cuantifica.
Todos los casos presentes en el marco muestral tienen la probabilidad de estar en el marco final
Es ciego a la hora de seleccionar elementos de las muestras finales
No requiere un conocimiento elevado de la población a estudiar
Permite inferencias estadísticas
Desventajas
-Elementos perdidos
Marco muestral inadecuado
No cubrir toda la población
-Elementos extraños
-Duplicaciones
MUESTREO NO PROBABILISTICO

El muestreo
probabilístico
resulta excesivamente costoso y se acude a métodos
no probabilístico
, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones.

La muestra extraída no sea representativa, no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos.


Ventajas

Útil cuando se quiere cualificar
Todos los casos no tiene la misma probabilidad de ser seleccionados para la muestra
El investigador elige los casos que más le interesan para una información mas rica.
Requiere un conocimiento elevado de la población
Permite hacer inferencias lógicas
Desventajas

Dificultad de diseñar un sistema de estratificación(para construir las cuotas) que considere más de tres variables de control
MUESTREO PROBABILISTICO
VENTAJAS DEL USO DE MUESTREO
SE REALIZA EN MENOS TIEMPO

MENOS GASTOS

FACILITA PROFUNDIZAR EL ANALISIS

MAYOR CONTROL A VARIABLE A ESTUDIAR

MUESTREO SISTEMATICO

La selección se hace con el método simple o al sistematico
.
Enumerar los elementos de la población de la 1 a N. Luego calcular el espaciamiento o muestreo que es el cociente de elevación entre N y n o sea K= N/n ejemplo 2000/100= 20
Elegir al azar un numero comprendido entre 1 y k, el cual se denominará numero de arranque
MUESTREO ALEATORIO
Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser incluido . Es el elemento probabilístico básico .
Pasos : enumerar los elementos de 1 a N
Utilizar un bolillero o una tabla de números al azar.
Iniciar la selección en cualquier punto de la tabla .Se lee de izquierda a derecha
Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo
Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la población (N) y queremos escoger de esa población un número más pequeño el cual es la muestra (n), dividimos el número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número escogemos los demás siguiendo el orden
MUESTREO POR ESTRATOS
El muestreo estratificado se produce cuando los elementos de una población se estructuran en clases (o estratos).
Se respeta también, de forma proporcional, la variabilidad de la población en el estrato. Es decir, se toman menos elementos de estratos donde la característica tenga menor dispersión
La muestra se estratifica calculando el factor de estratificación con la fórmula
siguiente:
n / N
Donde: n: es el tamaño de la muestra
N: es el tamaño de la población
MUESTREO POR ESTRATOS
Veamos un ejemplo:
Se ha estimado un tamaño de
muestra de n= 909
pacientes de 4 hospitales.
sabemos que la
población es de N = 5,000
pacientes de la siguiente forma:
HOSPITALES

No. PACIENTES
NICÓLAS SOLANO 270
LUIS FÁBREGA 1940
GUSTAVO NELSON COLLADO 2000
RAFAEL ESTEBES 790
Total = 5000
¿ Cómo distribuiremos los 909 elementos muestrales en los colegios?
Se calcula así: n / N 909 / 5000= .1818
.1818 es el factor de estratificación y se multiplica por la población de cada colegio
así
MUESTREO POR ESTRATOS
Hospital Población Factor de Muestra No. (Pacientes) Estratificación

1 270 x .1818 = 50
2 1940 x .1818 = 353
3 2000 x .1818 = 363
4 790 x .1818 = 143

Total = 5000 909
MUESTREO POR
CUOTAS
BOLAS DE NIEVE
POR OBJETIVOS
MUESTREO POR CONVENIENCIA
MUESTREO NO
PROBABILISTICO
Es aquél que no se puede calcular la probabilidad de extracción de una determinada muestra.

Por tal motivo, se busca seleccionar a individuos que tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio y se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.


Es la técnica más difundida sobre todo en
estudios de mercado y sondeos de opinión.


Es parecido al de conveniencia solo se identifica por estratos


Indicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí.

Consiste en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los propios entrevistados.

Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los requisitos necesarios, servirán como localizadores de otros con características análogas

Emplea los conocimientos del investigador acerca de la población y sus elementos para elegir los casos que se ponen en la muestra.
Se emplean personas u objetos
disponibles como sujetos de estudios
En este caso las unidades de la muestra se eligen en función de algunas de sus características de manera racional y no casual.
Muestreo subjetivo por
decisión razonada
TALLER
OBJETIVO CALCULAR LA MUESTRA


Indicaciones Generales:


Se desconoce la población
• N Seguridad P Precisión
• ? 95% .5 5%
• ? 95% .3 3%
• ? 97% .5 4%



Se conoce la población calcule la muestra

N Seguridad P Precisión
400 90%. .3 3%
400 97.5% .5 5%
600 95% .5 3%

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