POBLACIN SEGN TAMAYO TAMAYO Poblacin, es la totalidad del fenmeno a estudiar, donde las unidades de poblacin poseen una caracterstica comn, la que se estudia y da origen a los datos de la investigacin

POBLACINSEGN TAMAYO Poblacin, es la totalidad del fenmeno a estudiar, donde las unidades de poblacin poseen una caracterstica comn, la que se estudia y da origen a los datos de la investigacin. SEGN SAMPIERI: Define como poblacin o universo conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.TIPOS DE POBLACIN FINITA-ACCESIBLE-DE ESTUDIO: Es medible aquella que est formada por un limitado nmero de elementos.

INFINITA OBJETIVA-TEORICA: Imposible de medir, se refiere a todo el grupo de personas u objetos que le interesan a los investigadores para la generalizacin de las conclusiones, tienen distintas y diversas caractersticas.

MUESTRAEs un subconjunto de casos o individuos de una poblacinesestadstica. Es una porcin representativa de una determinada poblacin La muestra es un conjunto representativo y finito que se extrae de la poblacin accesible. TIPOS DE MUESTRAMUESTRA REPRESENTATIVA: se obtiene por una extraccin al azar que sea una imagen fiel de la poblacin en lo que respecta a todas las caractersticas estudiadases aquella que poseecalidad y tamaoapropiado para hacer mnimos los errores de muestreoMUESTRA NO REPRESENTATIVA: No es copia fiel para representar a todas las caractersticas estudiadas de la poblacin.

MUESTREO

Se a le conoce a la tcnica para la seleccin de una muestra a partir de una poblacin.

TIPOS DE MUESTREOA). Muestreo probabilstico (aleatorio):En este tipo de muestreo, todos los individuos de la poblacin pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y cientfico.

A.1. Muestreo aleatorio simple. En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La seleccin de la muestra puede realizarse a travs de cualquier mecanismo probabilstico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir.

A.2. Muestreo aleatorio estratificadoEl muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.Hay dos conceptos bsicos:

A.2.1. Estratificacin: A.2.2. Afijacin: A.2.2.1 Afijacin igual:A.2.2.2. Afijacin proporcionalA.2.2.3. Afijacin Neyman: A.3. Muestreo aleatorio sistemticoEs un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan segn un patrn que se inicia con una eleccin aleatoria.Considerando una poblacin de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamao n, partimos de un nmero h=N/n, llamado coeficiente de elevacin y tomamos un nmero al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen.A.4. Muestreo aleatorio por conglomerados o reasUn conglomerado se considera una agrupacin de elementos que presentan caractersticas similares a toda la poblacin.Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisin, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente.Para hacer una muestra probabilstica es necesario entender los siguientes trminos:Ejemplo: Todos los directores generales de empresas industriales y comerciales que , en el 2001 tenan un capital social superior a 30 millones de soles, con ventas superiores a los 100 millones de soles y con ms de 300 personas empleadas Con estas caractersticas se precis que la poblacin era de 1,176 directores generales ya que 1, 176 empresas reunan las mencionadas caractersticas. Cul es entonces el nmero de directores generales (n) que se debe entrevistar para tener un error estndar menor de 0.015, y dado que la poblacin total es de 1,176?N = Tamao de poblacin de y = Valor promedio de una variable Director Gral. por empresa se = Error estndar , es determinado por la nosotrosV2 = Varianza de la poblacin al cuadrado. Su definicin se2 : cuadrado de error estndarS2 = Varianza de la muestra expresada como la probabilidad de ocurrencia de y.P = Porcentaje estimado de la muestra, probabilidad de ocurrencia del fenmeno p de que si ocurra y q de que no ocurra (p + q = 1). De aqu se deriva 1 p.n = Tamao de la muestra sin ajustar.n = Tamao de la muestraResumiendo para determinada la varianza (V) de Y, Qu tan grande debe ser mi muestra? Se define en dos pasos :n = s2 V2n = n 1 + n/N 298 D.G.

MUESTREO NO PROBABILISTICO (NO ALEATORIO)

El muestreo probabilstico resulta excesivamente costoso y se acude a mtodos no probabilsticos

En este tipo de muestreo de poblacin, los miembros de la poblacin no tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados.

Algunos investigadores prefieren esta tcnica de muestreo porque es barata, rpida y fcil.

Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefnica por la maana, las personas que no tienen telfono o que estn trabajando, no podrn formar parte de la muestra.

CARACTERISTICAS COMUNES DE ESTE TIPO DE MUESTREONo se basa en la teora de la probabilidad; por lo tanto, no es posible calcular la exactitud.No es posible el clculo de la confianza de las estimaciones.

El investigador elige los casos que ms le interesan con el propsito de lograr informacin ms nutrida

Son los mas apropiados para las investigaciones cualitativas, ya que en este tipo de investigaciones no se busca la representatividad de los resultados, sino el punto de vista.

TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILISTICO

A. MUESTREO POR CUOTAS

Tambin denominado en ocasiones "accidental". Se basa en seleccionar la muestra despus de dividir la poblacin en grupos o estratos.Se utiliza cuando se tiene datos adicionales de los individuos (edad, sexo, etc.)

Por ejemplo, si la base de la cuota es de nivel de ao en la universidad y el investigador necesita una representacin igual, con un tamao de muestra de 100, debe seleccionar 25 estudiantes de 1 ao, 25 de 2 ao, 25 de 3 ao y 25 de 4 ao. Las bases de la cuota generalmente son la edad, el gnero, la educacin, la etnia, la religin y el nivel socioeconmico.

B. MUESTREO CONVENIENCIALEsta tcnica es considerada la ms fcil, la ms barata y la que menos tiempo lleva.Un ejemplo ms concreto es la seleccin de cinco personas de una clase.En este ejemplo, el investigador inadvertidamente excluye una gran proporcin de la poblacin. Una muestra de conveniencia es o bien una seleccin de sujetos que son accesibles para el investigador o una seleccin de personas que deseen participar como voluntarios.

C. MUESTREO CONSECUTIVOEl muestreo consecutivo es muy similar al muestreo por conveniencia, excepto que intenta incluir a TODOS los sujetos accesibles como parte de la muestra. Esta tcnica de muestreo puede ser considerada la mejor muestra no probabilstica, ya que incluye a todos los sujetos que estn disponibles, lo que hace que la muestra represente mejor a toda la poblacin.

Ejemplo: Todas aquellas mujeres embarazadas que acudan al curso de educacin prenatal de un determinado centro de salud, durante el periodo de embarazo y cumplan los criterios de seleccin establecidos.

D. MUESTREO CASUAL O INCIDENTALDonde los individuos se eligen de manera casual, sin ningn juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio y desde ah realizan el estudio a los individuos de la poblacin que accidentalmente se encuentren a su disposicin.

Ejemplo Una productora desea saber la opinin general de la poblacin de una ciudad respecto a su ltima pelcula. Para ello desplaza a los cines de la ciudad a un equipo de entrevistadores para preguntar directamente a la gente que sale de la sala si les gust su pelcula.

E. BOLA DE NIEVEEl muestreo se realiza sobre poblaciones en las que no se conoce a sus individuos o es muy difcil de acceder a ellos.Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido al de la bola de nieve.Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, grupos minoritarios, etc. F. MUESTREO DISCRECIONALEs ms comnmente conocido como muestreo intencional. En este tipo de toma de muestras, los sujetos son elegidos para formar parte de la muestra con un objetivo especfico. Ej. : muestreo por juicios; cajeros de un banco o un supermercado; etc.

DIFERENCIAS DE TIPOS DE MUESTREO

PROBABILISTICOS

Todas las unidades tienen igual probabilidad de participar en la muestraLa eleccin de cada unidad muestral es independiente de las demsSe puede calcular el error muestralPersigue la inferencia estadstica

NO PROBABILISTICOS

Cada unidad no tiene igual probabilidad de participar en la muestraAlto riesgo de invalidez producido por la introduccin de sesgos No se puede calcular el error muestralPersigue la inferencia lgica

CUANDO UTILIZAR EL MUESTREO NO PROBABILISTICOCuando se pretende estudiar una poblacin raro marginalCuando no hay un marco disponible para propsitos de muestreoCuando se considera que no se requieren cifras exactas sobre la representatividad estadstica de los resultadosTambin se puede utilizar cuando el investigador tiene como objetivo hacer un estudiocualitativo, piloto o exploratorio.Tambin es til cuando el investigador tiene un presupuesto, tiempo y mano de obra limitados.

INTEGRANTES DEL GRUPO : SANDRA ABILIA HUAMANI CHINCHAY MARUJA VILCATOMA SULCA