ESCUELA PROFESIONAL CIENCIA POLITICA Y GOBIERNO 1961 UNIVERSIDAD CATOLICA SANTA MARIA FACULTAD DE CIENCIAS JURIDICAS Y POLITICAS ESCUELA PROFESIONAL CIENCIA POLITICA Y GOBIERNO POBLACION Y MUESTRA CALCULO DE TAMAÑO DE MUESTRA Dr. Alberto Cáceres Huambo Estadístico para la Investigación UNSA-UNMSM-UPCH albertocaceresh@gmail.com

POBLACION Y MUESTRA Población: es el conjunto de todos los elementos que poseen una determinada característica. En general supondremos que la población es muy grande. Muestra: es un subconjunto de la población.

POBLACION Y MUESTRA Marco muestral POBLACION MUESTRA MUESTRA M. Probabilístico M. No probabilístico POBLACION OBJETIVO: Criterios de inclusión Criterios de exclusión Criterios de eliminación Marco muestral

METODOS DE MUESTREO PROBABILISTICOS Posible calcular la probabilidad de selección de cada elemento poblacional. Las muestras probabilísticas: Tienen una alta representatividad Permiten calcular los errores de muestreo Permiten realizar inferencias válidas Los principales son: MAS, MS, ME y M por conglomerados.

TIPOS DE MUESTREO MAS: Muestreo aleatorio simple MAE: Muestreo aleatorio estratificado MS: Muestreo sistemático MC: Muestreo por conglomerados (mono etápico y bietapico)

METODOS DE MUESTREO 2. NO PROBABILISTICOS Prácticos y económicos Las muestras no probabilísticas: No tienen representatividad No permiten calcular errores de muestreo No permiten realizar inferencias válidas Los principales son: de voluntarios, de casos (accidental), intencional, etc.

TIPO DE MUESTREO NO PROBABILISTICOS Intencional.- La muestra o mejor dicho el grupo de estudio se toma superditándola integramente a la preferencia del investigador. Este es quien decide que elementos conformarán la muestra. Evidentemente los resultados muestrales con este tipo de muestreo no podran generalizarse a la población. Sin norma.- Se toma una porción de la población de cualquier manera o por razones de comodidad. Los resultados no son extrapolables. Por ejemplo, los primeros diez de la lista o todas las madres de familia de una manzana.

TIPO DE MUESTREO NO PROBABILISTICOS c. Accidental.- El grupo de estudio esta compuesto por un conjunto de sujetos acumulado durante mucho tiempo, corresponde a enfermedades raras (casuística). Ejemplo casos de familias con hijos que no asisten al colegio. d. De voluntarios.- La muestra o grupo de estudio está conformado por todos los sujetos que voluntariamente se someten al trabajo de investigación y que además participan hasta el final del mismo. Mujeres con impedimento físico.

Selección de las unidades de la muestra Tabla de los números aleatorios Software – calculadora (Ran #) Caja de bolos

Muestreo Aleatorio Simple (MAS) VARIABLE POBLACION FORMULA   CUALITATIVA (categórica) Infinita Finita CUANTITATIVA (numérica) n = Tamaño de la muestra N = Total de la población Zα/2 = Nivel de confianza al 95%=1.96 p = Proporción esperada del evento q = 1-p S2 = Varianza muestral piloto 2= Varianza poblacional piloto E = Error de estimación (muestral) FORMULA DE AJUSTE

Marco muestral Juan Perez Maria Fernandez Julio Rojas . N=200 n=60

Calculo del tamaño de muestra Una empresa desea realizar un estudio para evaluar la intención de votos en una ciudad. Si se cuenta con una población de 10000 pobladores. Cual seria el tamaño de muestra a elegir con un margen de error de 2% y una proporción del 50%.

Calculo con el software CALCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA PARA UNA POBLACION FINITA Y VARIABLE CUALITATIVA Tamaño población 10000 P esperada 0,5 n= 1936 n ajustada 1622 q esperada Error estimación 0,02 http://www.encuestas.com.pe/category/encuestas-datum/

Encuestas presidenciales

DESARROLLO 1. Identifique el tipo y escala de medición de variables de la encuesta opinión adjunta.

2. Adjunte las fichas técnica de la ultima encuesta de CPI, DATUM, IMASEN y IPSOS PERU.

3. Compare los errores muestrales de cada encuestadora; diga usted cual de ellas tiene mayor precisión.

4. Calcule una tamaño de muestra para realizar una encuesta en una población infinita y una variable cualitativa sin considerar ningún antecedente. P=50% y un margen de error del 3%.