FUENTES Y TÉCNICAS DE LA INVESTIGACIÓN "Mi Glosario"

MI GLOSARIO

Instrucciones: Investiga la definición los siguientes conceptos estadísticos y envía la tabla al portafolio.

No olvides agrega la bibliografía como indica el ejemplo.

No. Concepto Definición

1. Muestreo no probabilístico

(Ejemplo) Técnicas de muestreo que no utilizan procedimientos de selección por casualidad, en su lugar se basan en el juicio personal del investigador. Integra fuentes de muestreo básicas; por Conveniencia, por Juicio, Por cuota y de Bola de nieve.

Fuente: Malhotra Naresh K. (2004) Investigación de Mercados, 3ª. Edición, Mc Graw-Hill, México. Pág.320.

2. Muestreo por conveniencia Es donde los sujetos son seleccionados dada la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador.

Fuente: Merino Sanz María Jesus. Introduccción a la investigación de mercados, 1ª. Edición, ESIC Editorial, España. Pág.213.

3. Muestreo por juicio Muestras que son seleccionadas con base en el hecho de ser “típicas”. La persona que elabora la muestra elige unidades que considera representativas de la población. La validez de los resultados de la muestra de juicio refleja lo solidez de juicio del recolector de datos.

Este no es un procedimiento estadístico aceptable.

Fuente: Johnson Robert, Kuby Patricia. (2008) Estadística elemental, 10ª Edición, CENGAGE Learning, México. Pág. 681.

4. Muestreo por cuota Es donde la muestra reunida tiene la misma proporción de individuos que toda la población con respecto al fenómeno enfocado, las características o los rasgos conocidos.

Fuente: Merino Sanz María Jesus. Introduccción a la investigación de mercados, 1ª. Edición, ESIC Editorial, España. Pág.213.

5. Muestreo de bola de nieve Es una técnica utilizada por los investigadores para identificar a los sujetos potenciales en estudios en donde los sujetos son difíciles de encontrar.

Fuente: Merino Sanz María Jesus. Introduccción a la investigación de mercados, 1ª. Edición, ESIC Editorial, España. Pág.213.

6. Muestreo probabilístico Son aquellas en las que los elementos a seleccionar se obtienen con base en la probabilidad. Cada elemento de una población tiene cierta probabilidad de ser elegido como parte de la muestra.

Fuente: Johnson Robert, Kuby Patricia. (2008) Estadística elemental, 10ª Edición, CENGAGE Learning, México. Pág. 681.

7. Muestreo aleatorio simple Surge cuando una muestra se selecciona de modo que todos los elementos de la población o marco muestral tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Del mismo modo, todas las muestras de tamaño n tienen igual probabilidad de ser elegidas.

Fuente: Johnson Robert, Kuby Patricia. (2008) Estadística elemental, 10ª Edición, CENGAGE Learning, México. Pág. 681.

8. Muestreo sistemático Es aquella en la que selecciona todo k-ésimo elemento del marco muestral , empezando con un primer elemento que se elige de manera aleatoria de los primeros k elementos.

Fuente: Johnson Robert, Kuby Patricia. (2008) Estadística elemental, 10ª Edición, CENGAGE Learning, México. Pág. 681.

9. Muestreo estratificado Es donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

Fuente: Merino Sanz María Jesus. Introduccción a la investigación de mercados, 1ª. Edición, ESIC Editorial, España. Pág.213.

10. Muestreo por agrupamientos Se obtiene al estratificar la población, o marco muestral, y luego seleccionar algunos o todos los elementos de alguno, pero no de todos los estratos.

Fuente: Johnson Robert, Kuby Patricia. (2008) Estadística elemental, 10ª Edición, CENGAGE Learning, México. Pág. 681.

11. Variable cualitativa Clasifica o describe un atributo o cualidad de los elementos de población o muestra. (Atributos).

Fuente: Peña Guerrero Adriana, Buitrago Victoria Maria, Paulete Curieses Maria de los Angeles. (2007) Estadística Básica, 1ª Edición, Instituto Tecnologico Metropolitano, Colombia. Pág. 24.

12. Variable cuantitativa Los datos recolectados cuantifican un elemento de la población o muestra.

Fuente: Peña Guerrero Adriana, Buitrago Victoria Maria, Paulete Curieses Maria de los Angeles. (2007) Estadística Básica, 1ª Edición, Instituto Tecnologico Metropolitano, Colombia. Pág. 24.

13. Variable cuantitativa discreta Cuando los valores que toma la variable son enteros que no se pueden partir.

Fuente: Peña Guerrero Adriana, Buitrago Victoria Maria, Paulete Curieses Maria de los Angeles. (2007) Estadística Básica, 1ª Edición, Instituto Tecnologico Metropolitano, Colombia. Pág. 24.

14. Variable cuantitativa continua Cuando los valores que toma la variable se pueden partir.

Fuente: Peña Guerrero Adriana, Buitrago Victoria Maria, Paulete Curieses Maria de los Angeles. (2007) Estadística Básica, 1ª Edición, Instituto Tecnologico Metropolitano, Colombia. Pág. 24.

15. Escalas métricas Son apropiadas para variables cuantitativas porque permiten interpretar cuatitativamente los resultados. Su cumplimentación ofrece un mayor nivel de exigencia y dificultad pero se amplia eneromemente la probabilidad de análisis estadístico.

Fuente: Fernandez Nogales Angel. (2004) Investigación y técnicas de mercado, 1ª Edición, ESIC Editorial, España. Pág.132.

16. Escalas no métricas Permiten medir variables cualitativas pero carecen de significado cuantitativo. Normalmente presentan un nivel de sencillez elevado en su cumplimentación pero sus posibilidades de análisis estadístico son más reducidas.

Fuente: Fernandez Nogales Angel. (2004) Investigación y técnicas de mercado, 1ª Edición, ESIC Editorial, España. Pág.132.

17. Escalas nominales Permite determinar solamente las categorías u opciones de respuesta

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