Población y Muestra

 

Población  y Muestra Docente:

Mg. Mario Farfán Ayala Universidad Señor de Sipan Chiclayo

 

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 Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

Población 

La población es el universo o totalidad de individuos, objetos, etc. De los que se desea conocer algo en una investigación. Está formado por el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.

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Muestra 

Es la pequeña porción representativa y adecuada de la  población, a partir de la cual el investigador va a obtener datos que son puntos de partida de las generalizaciones.

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Unidad de Análisis 





Para seleccionar una muestra primero hay que definir cual será la unidad de análisis; es decir, qué o quiénes serán medidos. Esto depende del problema a ser investigado y de los objetivos de la investigación. Una vez definida la unidad de análisis, se procede a delimitar la población.  Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

POBLACION MARCO MUESTRAL

CENSO UNIDAD MUESTRAL MUESTRA ELEMENTO MUESTRAL MUESTREO  Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

Son todas y cada una de las posibles observaciones o medidas que se estén considerando. De acuerdo a su tamaño, la población puede considerarse finita o infinita. La estatura de todos los niños en un



preescolar (finita), el puntaje obtenido en un test sobre estrés para todos los empleados del estado (finita), el total de vehículos que llegan a un peaje durante un mes (infinita), el número de computadores existentes en el Perú (finita), etc. Es útil aclarar que en estadística cuando la población es muy grande, se considera infinita. • 

El grupo que en realidad podemos estudiar se

  denomina población de estudio. estudio.

 Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

Es el recuento que se hace de una población finita; es decir, debe ser numerable y contable. Es claro que si la población es grande, los costos y el tiempo serán mucho mucho mayores que cuando se utiliza muestreo, no obstante, dado la naturaleza de la variable en estudio y de los objetivos de la investigación, es posible que en algunos casos se recomiende éste procedimiento. De cualquier manera, el censo no garantiza una confiabilidad en los resultados del 100%, precisamente por que existen otros factores que inciden en las diferentes mediciones en una investigación  Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

Es un subconjunto de la población estadística, es decir, es una parte de ella y por lo tanto tiene que  poseer las mismas características de la población objeto de estudio.

 Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

Muestra Representativa

Es aquella que representa adecuadamente la composición de la  población, es decir, que las diferentes categorías claves del estudio estén representadas en la muestra.  Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 



E s un conjunto de listas de todas las unidades de muestreo, estas listas, también pueden ser mapas u otras formas que sirvan de base para determinar las unidades de muestreo. En un estudio de percepción sobre calidad en los servicios, se puede pensar: para seleccionar usuarios de IPSs en municipios, se requiere:

1. Una lilist staa de de mu munic iciipios, 2. Una Una lis lista ta de la lass IPSs IPSs de ca cada da mun munic icip ipio io,, y 3. Li List staa de us usua uario rioss de ca cada da IPS IPSs. s. En En éste éste cas caso, o, las las listas son el marco muestral total, mientras que los elementos que las componen son los elementos muestrales.  Profesor Mario Farfán Farfán Ayala

 

Población y Muestra 



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La población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de característica característicass u especificaciones especificaciones.. La muestra es un subgrupo de la población a ser estudiada. Para seleccionar la muestra es necesario delimitar las características de la población.

 

Tamaño de la Muestra 



Se refiere al número de Unidades de  Análisis necesarias muestranec (n).esarias para conformar la Depende del error estándar o muestral (e) y del tamaño de la población (N).

 

Tamaño de la Muestra 

Cuando no se conoce el tamaño de la población, la fórmula utilizada es: 2



Donde: 

 

nº



 Z   

 

e

2  

2

2

α /2 Z1.96  = =aIndicador del nivel de confiabilidad (el cual es igual a 95% de confiabilidad) σ2= Varianza de la población. e = Error de la muestra o estándar. Normalmente entre 1%

(0.01) y 10% (0.10). 5% es lo más común.

 

Tamaño de la Muestra 

Cuando no se conoce el tamaño de la población, la fórmula utilizada es: 2

nº 





 Z   

 

e

2  

2

2

Cuando no se conoce el valor de σ2  entonces entonces se asume que es igual a p(1-p). p es la probabilidad de que el evento deseado ocurra, si no se conoce se asume que es igual a 50% (0.5).

 

Tamaño de la Muestra 

Sabiendo lo anterior, una variación de la fórmula es: 2

  Z    n         p 1   p    e    

º

2

 

Tamaño de la Muestra 

En caso de conocerse el tamaño de la población (N), entonces hay que ajustar nº  de de la siguiente forma:

n



n 1  nº  N  º

 

Tamaño de la Muestra 

Por ejemplo: 

¿Cuál sería el tamaño de muestra (n) representativa para 2300 agroindustrias si se requiere un error estándar (e) inferior de 5%, y un nivel de confianza de 95%?    

N= 2300 e2= (0.05)2=0.0025 (determinado por el investigador) Z = 1.96 al 95% de nivel de confianza. σ2  no no se conoce y se asume = p(1-p)= 0.5(1-0.5) = 0.25 0.25

 

Tamaño de la Muestra 

Por lo tanto: 2





nº= (1.96 x 0.25) / 0.0025 = 384.16

tamaño maño de la muestra:  Ajustando el ta 





n= 384.16 / (1+384.16/23 (1+384.16/2300) 00) (1+384.16/230 0) n= 329

Respuesta: se necesita una muestra de 329 unidades de estudio.