Septiembre

 Responde a quienes y cuantas personas se aplicará el instrumento de recolección de datos

 Estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.

 Población: Se refiere a la totalidad de los elementos que poseen las principales características objeto de análisis y sus valores son conocidos como parámetros.  Muestras: debe obtener toda la información deseada para tener la posibilidad de extraerla, esto sólo se puede lograr con una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadosos y de alta calidad en la recogida de los datos.  Muestreo: En la investigación social es la parte de una población.

 Objetos de estudio  Disponibilidad de recursos financieros, humanos y materiales.  Nivel de confianza y precisión para estimar los parámetros de la población.  La normalidad de la población de la cual se va a extraer la muestra: homogénea o heterogénea.  El tipo de preguntas abiertas o cerradas.  Número de preguntas, variables sujetas a investigación.  El plan de análisis estadístico.

 Muestreo probabilística  Muestreo aleatorio o simple  Muestreo estratificado  Por racimos  El sistemático

 Son seleccionadas en forma aleatoria, es decir al azar. Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido y es posible conocer el error de muestreo.  Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo:

 De igual forma puede hacerse de forma aleatoria siempre y cuando se consideren los siguientes pasos para el manejo de tablas de número aleatorios.  Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra. 1. Construir el marco de muestra (el listado de las personas en toda la población). 2. Disponer de una tabla de números aleatorios. 3. Conocer el tamaño de la muestra.

 Es un conjunto de cifras entre 0 y 9 cuyo orden no obedece ninguna regla de formación, ellas se pueden leer individualmente o en grupos y en cualquier orden, en columnas hacia abajo, columnas hacia arriba, en fila, diagonalmente, si se desea formar números aleatorios en un determinado rango, basta con calcular la proporción, otra forma de usarlo es sumando dos números tomados de alguna posición o multiplicarlos.   Para ser presentadas estas cifras se agrupan en números de 4 dígitos, formando bloques de 5 filas y 10 columnas facilitando de esta forma su lectura que puede iniciarse desde cualquier parte de la tabla.   Una tabla de números aleatorios es útil para seleccionar al azar los individuos de una población conocida que deben formar parte de una muestra.

 Consiste en dividir la población en estratos con el fin de obtener representatividad de la población y hacer comparaciones entre ellos. CRITERIOS: 1. Observar que existan las mayores diferencias posibles entre los estratos 2. Identificar la menor diferencia

 Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.  Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.  2, 6, 10, 14,..., 98

 Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.  En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D. DATOS 20 X 1 X Trabajadores A

Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita.  En todo el estudio se debe limitar a una población de partida infinita o a muestreo con reposición.  Se debe considerar a todas las posibles muestras de tamaño n en una población, para cada muestra se puede calcular un estadístico (media, desviación típica, proporción,...) que variará de una a otra.  Así se obtiene una distribución del estadístico que se llama distribución maestral.

Muestras complejas Población pequeña (menor de 10mil elementos) Grupos en que se afija la muestra (varios Cuestionario con muchas preguntas (+50) Preguntas abiertas

Datos: Z=1.96 E=5% P=0.6 q=0.4 N=4769 Estudio realizado a 10 Tiendas Departamentales con personal Masculino mayor a 30 años

Sustituir la formula anterior

Se simplifica la formula y se resuelve

Afijación proporcional de la muestra Muestra representativa de la población Define diferentes grupos Establecer diferencias significativas

Datos: Nh= N=4769 Estudio realizado a 10 Tiendas departamentales con personal Masculino mayor a 30 años Tiendas DepartamentalesTotal de Hombres mayores a 30 años (Nh) Liver Pool2508 Fabricas de Francia1205 Coopel235 Suburbia145 Samns59 J. Penny135 Health department198 Banana165 Soriana119

Elaborar una tabla con todos los datos Tiendas Departamentales Total de Hombres mayores a 30 años (Nh) Fracción de los grupos (Nh/N) Liver Pool Fabricas de Francia Coopel Suburbia Samns Meicy Health department Banana Soriana Liver Pool