Selección de muestra y técnica de recopilación de información
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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
CARRERA: GESTION DE LA INFORMACION GERENCIAL
SEGUNDO SEMESTRE
TAREA: Selección de muestra y técnica de recopilación de información
ESTUDIANTE: Kevin Washington Traverso de la Torre
MATERIA: Metodología de la Investigación
DOCENTE: ECO. EVELYN VANESSA GARCIA MOREIRA
Curso: 2-1 MA
CICLO II
2020 – 2021
Contenido
1. Población y muestra. 3
1.1. Población. 3
1.2. Muestra. 3
2. Tamaño de la población. 4
3. Cálculo de la muestra. 4
5. Conclusión. 4
Referencias 5
Figura 1 Módulo de TIC de la Encuesta Estructural Empresarial (ENESEM) 2016, 2017 y 2018. 3
Selección de muestra y técnica de recopilación de información
Población y muestra.
Población.
Arias-Gómez, Villasís-Keever, & Miranda Novales, 2016 afirman que:
La población de estudio es un conjunto de casos, definido, limitado y accesible, que formará el referente para la elección de la muestra, y que cumple con una serie de criterios predeterminados. Es necesario aclarar que cuando se habla de población de estudio, el término no se refiere exclusivamente a seres humanos sino que también puede corresponder a animales, muestras biológicas, expedientes, hospitales, objetos, familias, organizaciones, etc. (pág. 202)
En estadística la población se divide en finita e infinita:
Población infinita: no conoce el tamaño y no se tiene la posibilidad de contar o construir un marco muestral.
Población finita: : Se conoce el tamaño, a veces son tan grandes que se comportan como infinitas y existe un marco muestral donde hallar las unidades de análisis.
Muestra.
El diseño de la muestra corresponde a una tarea específica, de implicaciones metodológicas y requerimientos técnicos, destinada a elegir una representación adecuada de unidades de nuestra población objeto de estudio. Una muestra no es más que la elección de una parte de un todo que es la población. (López-Roldán & Fachelli, 2017, pág. 5)
Técnicas de muestreo.
Una muestra puede ser obtenida de dos tipos: probabilística y no probabilística. Las técnicas de muestreo probabilísticas permiten conocer la probabilidad que cada individuo a estudio tiene de ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. En cambio, en las técnicas de muestreo de tipo no probabilísticas, la selección de los sujetos a estudio dependerá de ciertas características, criterios, etc. (Otzen & Manterola, 2017, pág. 228)
Código tamaño de empresa | Descripción tamaño de empresa | Año de referencia de estudio | Número de empresas | Valor invertido en TIC | ||
Total empresas | Empresas con inversión en TIC | % | ||||
3 | Mediana Empresa A | 2016 | 5,877 | 1,719 | 29.3% | 17,709,092 |
2017 | 6,327 | 2,898 | 45.8% | 37,614,421 | ||
2018 | 6,327 | 2,012 | 31.8% | 11,705,339 | ||
4 | Mediana Empresa B | 2016 | 4,049 | 2,305 | 56.9% | 41,460,074 |
2017 | 4,305 | 2,153 | 50.0% | 36,436,835 | ||
2018 | 4,431 | 2,628 | 59.3% | 36,038,736 | ||
5 | Grande Empresa | 2016 | 2,635 | 1,909 | 72.4% | 475,388,319 |
2017 | 3,062 | 2,196 | 71.7% | 892,870,002 | ||
2018 | 3,240 | 2,324 | 71.7% | 629,018,503 |
Figura 1 Módulo de TIC de la Encuesta Estructural Empresarial (ENESEM) 2016, 2017 y 2018.
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