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Descripción sobre la población y los tipos de muestras
Tipo: Diapositivas
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TEMA DE INVESTIGACIÓ N
Unidad de aprendizaje: BIOESTADÍSTICA Docente: Elías Contreras Cordero
» (^) Pech Cach Yulissa del Carmen ® » (^) Mayo Pérez Diego Armando
» Rodríguez Burgos Brendy Yecenia » Saenz Masa Juan Pablo
ÍNDICE
UNIVERSO
POBLACIÓN o (^) Grupo limitado o ilimitado de personas, animales o cosas con características comunes a estudiar. En otras palabras, la población se define como la suma de los posibles valores de una población, animal o cosa en particular que desea estudiar en un momento dado. o (^) La población estadística, también conocida como universo, es un grupo o todos los elementos a estudiar, dado que cada elemento tiene unas características comunes, están compuestos por cada individuo relacionado. o (^) El tamaño de la población es un factor muy importante en el proceso de investigación estadística, en nuestro caso social el tamaño de la población depende del número de elementos que la componen, dependiendo de si la población puede ser finita o ilimitada.
DELIMITACIÓN DE LA POBLACIÓN o (^) La multitud debe estar claramente posicionada alrededor de su contenido, ubicación y características de tiempo. o (^) Una población grande no es una mejor investigación, sino una definición clara de su población basada en los objetivos de la investigación. o (^) Los estándares de cada investigador dependen de sus objetivos de aprendizaje, por lo que debes enunciarlos claramente.
MUESTRA
ELEMENTOS DEL MUESTREO Consta de: universo, base, unidad y la relación entre universo y muestra.
Universo, población o grupo: Está formado por todos los elementos a estudiar, y las puntuaciones utilizadas se denominan muestras.
Biblioteca de muestra: Compuesta por la base material que sustenta el universo o la población
Unidad muestral: Compuesta por cada elemento que compone la muestra. Simple (individual), colectivo (grupo, familia, pueblo, etc.). 1
TAMAÑO DE LA MUESTRA Use una fórmula para decirles la cantidad de personas que deben investigar o entrevistar. Lógica por la cual los investigadores deben elegir muestras. "Por ejemplo, si tiene 100 personas, debe extraer al menos el 30% para que no haya menos de 30 casos. Este es el número mínimo recomendado de muestras. Pertenece a la categoría de muestra pequeña, pero si la población es de 50.000 , es 30% La muestra representa 15.000, el 10% de la muestra representa 5.000 y el 1% de la muestra representa 500. Una muestra del 1% o menos se ajustará a cualquier tipo de análisis que deba realizarse ”(PINEDA, 1994: 112) 1 1 Recursos disponibles y requisitos de análisis de investigación. Por tanto, se recomienda utilizar la muestra más grande. Cuanto más grande es la muestra, más representativa es y menor es el error de muestreo. (Desde: 1994, 112).
1
M. PROBABILÍSTICO ESTRATIFICADO La característica de este tipo de muestreo es dividir la población en subgrupos o estratificación, porque las variables que se deben estudiar en la población tienen cierta variabilidad o distribuciones conocidas, y estas distribuciones deben ser consideradas al momento de extraer muestras. M. PROBABILÍSTICO CONGLOMERADO Especialmente cuando no es posible obtener una lista detallada de números para cada unidad que constituye la población, se utiliza este tipo de muestreo y la preparación es muy complicada. Se denomina empresa de grupo porque la población se divide en varias categorías, que incluyen manzanos, manzanas, regiones, regiones, etc. M. NO PROBABILÍSTICO En este tipo de muestreo, no todas las unidades que componen la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. "A esto también se le llama muestreo por conveniencia. No es aleatorio, por lo que se desconoce la probabilidad de seleccionar cada unidad o ítem. Población" (PINEDA et al 1994: 119). TIPOS DE MUESTRAS 1 PROBABILISTICO Y NO PROBABILÍSTICO
SELECCIÓN SISTEMÁTICA: o (^) Esto se denominará sistema o muestreo del sistema. o (^) Esto es muy útil y fácil de aplicar. Implica seleccionar el número de elementos "n" del intervalo "K" en el número total "N". o (^) K = N / n o (^) "K" se redondea al siguiente número entero superior. o (^) El intervalo será 1 / K y se seleccionarán elementos hasta que llegue a "n". o (^) Al seleccionar el elemento "n" para cada categoría y / o cada grupo, se pueden utilizar 1 / K elementos de muestreo seleccionados por el sistema.. LISTADOS: o (^) Enumere los elementos generales (existentes o por crear) y seleccione elementos de muestra de ellos. 1 SELECCIÓN DE LA MUESTRA
MARCO DE MUESTREO Cuando se necesita investigación, debemos recurrir a documentos (como documentos de la empresa) como marco de referencia para la obtención de muestras. ARCHIVOS Muy útil en la agrupación de muestras, le permite visualizar poblaciones y sus ubicaciones geográficas para que pueda elegir dónde estudiar las agrupaciones. MAPA Al analizar el contenido de los medios escritos, puede consultar el volumen anterior. Si no encuentra ningún volumen, explique en la encuesta y redefina la población y la muestra. VOLÚME N Cuando desee analizar el contenido de una estación de radio, puede investigar de inmediato. Utilice la división estratigráfica y seleccione muestras representativas al azar. TIEMPO Un marco de referencia que nos permite identificar físicamente elementos generales y la posibilidad de numerarlos para que se puedan seleccionar elementos muestrales
BIBLIOGRAFÍA 1 Hernández Sampieri, R. y otros. (2003) Metodología de la investigación. McGraw Hill, México. Scheaffer, Richard L. (1987) Elementos de muestreo. Edit. Iberoamérica, México Pineda, Beatriz; De Alvarado, Eva Luz; De Canales, Francisca 1994 Metodología de la investigación, manual para el desarrollo de personal de salud, Segunda edición. Organización Panamericana de la Salud. Washington. Mata, María Cristina; MACASSI, Sandro; 1997 Cómo elaborar muestras para los sondeos de audiencias. Cuadernos de investigación No 5. ALER, Quito. TORRES, Bardales C.; 1997 Orientaciones básicas de metodología de investigación científica, edición San Marcos. Lima, Perú. Calderón, T. (2014). Universo, población y muestra [Diapositivas]. SlideShare. Zita, A. (2020, 28 febrero). Diferencia entre población y muestra. Diferenciador. González, C. (2017, 28 octubre). Conceptos: Universo, Población y Muestra.
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