PROYECTO 3 MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
Enviado por Olivia Peña • 23 de Noviembre de 2015 • Tareas • 1.095 Palabras (5 Páginas) • 211 Visitas
[pic 1]UNIVERSIDAD VIRTUAL DEL CNCI
PROYECTO 3
MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
ALUMNA: CLAUDIA SILVA PEÑA
TUTORA: AIDA LOZANO
29 DE MAYO DEL 2015
1. Lee detenidamente el tema 10 “Muestreo” y ubica las ideas relevantes.
2. Recuerda que puedes investigar en otras fuentes de información especializadas.
3. Llena la siguiente tabla con la información que se solicita.
4. Al finalizar tu tabla, realiza una conclusión personal del tema, en donde describas el aprendizaje obtenido y tu experiencia al elaborar este proyecto en media cuartilla.
5. Envía tu trabajo al tutor a través del espacio correspondiente para este proyecto en la sección Evaluación, de acuerdo a los criterios de la rúbrica de evaluación que aparece en la siguiente hoja
¿QUE ES UN MUETREO? | Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, 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. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos: El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento. Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en cuenta tres factores: El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar los datos desde la muestra hacia la población total. El porcentaje de error que se pretende aceptar al momento de hacer la generalización. El nivel de variabilidad que se calcula para comprobar la hipótesis. La confianza o el porcentaje de confianza es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un porcentaje del 100% equivale a decir que no existe ninguna duda para generalizar tales resultados, pero también implica estudiar a la totalidad de los casos de la población. |
TERMINOLOGIA | POBLACION ODJETO. Son las medidas o datos que se obtienen sobre la distribución de probabilidades de la población, tales como la media, la varianza, la proporción, etc. Un parámetro es una medida usada para describir alguna característica de una población, tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una población | UNIDADES DE MUESTREO Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier información que queremos recoger está distribuida según una ley de probabilidad (Gauss o Student), así llamamos nivel de confianza a la probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del parámetro. Varianza Poblacional. Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos. Inferencia estadística. Trata el problema de la extracción de la información sobre la población contenida en las muestras. Para que los resultados obtenidos de los datos muestrales se puedan extender a la población, la muestra debe ser representativa de la población en lo que se refiere a la característica en estudio, o sea, la distribución de la característica en la muestra debe ser aproximadamente igual a la distribución de la característica en la población. | UNIDADES DE ANALISIS La población puede ser infinita en cuyo caso sería imposible efectuar un censo.
| MARCO MUESTRAL Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier información que queremos recoger está distribuida según una ley de probabilidad (Gauss o Student), así llamamos nivel de confianza a la probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del parámetro. Varianza Poblacional. Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos. Inferencia estadística. Trata el problema de la extracción de la información sobre la población contenida en las muestras. |
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