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Universo o población
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    Universo o población Universo o población Presentation Transcript

    •  
      • Universo o población: constituye la totalidad de un grupo de elementos u objetos que se quiere investigar, es el conjunto de todos los casos que concuerdan con lo que se pretende investigar.
      • Estudio de características de las/os estudiantes de Medicina Humana:
      • Se debe definir claramente:
        • Estudiantes de postgrado o pregrado,
        • Todas las inscritas en la carrera,
        • Solo las de 2º año,
        • Las de una escuela o de todas las del país,
        • Solo las mayores de 18 años,
        • etc.
      Ejemplo de universo
      • Muestra: es un subconjunto de la población  o parte representativa.
    • Conjunto de elementos que presentan una característica o condición común que es objeto de estudio POBLACIÓN Conjunto de elementos que presentan una característica o condición común que es objeto de estudio MUESTRA Generalización de hallazgos Extracción de muestra
    • Cualidades de una buena muestra.
      • Para que una muestra posea validez técnico estadística  es necesario que cumpla con los siguientes requisitos:
      • Ser representativa o reflejo general del conjunto o universo que se va a estudiar, reproduciendo de la manera más exacta posible las características de éste.
      • Que su tamaño sea estadísticamente proporcional al tamaño de la población.
      • Que el error de muestra se mantenga dentro de límites aceptables.
    • Muestra probabilística:
      • subconjunto donde  todos los elementos  de  la población  tienen la misma probabilidad de ser escogidos.
      • Dos pasos:
      • determinar el tamaño de la muestra
      • seleccionar sus elementos siempre    de    manera  aleatoria o al azar.
    • Entre los métodos de muestreo probabilístico más utilizados
      • muestra aleatoria simple
      • como su nombre lo indica, es una muestra donde se escogió al azar a los elementos que la componen. Por ejemplo a partir de listas.
      • muestra estratificada
      • Implica  el uso deliberado de submuestras para cada estrato o categoría que sea importante en la población.
      • muestra por racimo.
      • Existe una selección en dos etapas , ambas con procedimientos probabilísticos. En la primera se seleccionan los racimos (conjuntos), en la segunda  y dentro de los racimos a los sujetos que van a ser medidos.
    • Muestra no probabilística
      • Muestra dirigida, en donde la selección de elementos dependen del criterio del investigador.
    • Entre los métodos de muestreo no probabilístico más utilizados
      • Muestra por cuotas o proporcionales Consiste en establecer cuotas para las diferentes categorías del universo., que son réplicas del universo., quedando a disposición del investigador la selección de unidades.
      • Muestra intencionada
      • Este tipo de muestra exige un cierto conocimiento del universo, su técnica consiste en que es el investigador el que escoge intencionalmente sus unidades de estudio   
    • VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS
    • VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS Ventajas: Costo reducido: Mayor rapidez : Al no estudiar la totalidad de sujetos sino una muestra de ellos, los recursos financieros, materiales, personal, etc necesarios para hacer la investigación serán menores. de igual forma, la recolección de la información se hará en menos tiempo.
    • Mayor exactitud: Mayores posibilidades: al estudiar una muestra se reduce el volumen de trabajo, por lo cual es posible emplear personal más capacitado, supervisar con mayor cuidado las actividades de campo, el procesamiento de los datos, y de esta forma obtener resultados más exactos. Existen casos en los cuales no es posible estudiar toda la población, como por ejemplo, cuando ésta es infinita o muy grande En ese caso solo es posible estudiar una muestra VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS Ventajas:
    • VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS Limitaciones: No se debe emplear muestras cuando la población es muy pequeña La teoría del muestreo es compleja y no es del dominio de la mayoría de los investigadores, por lo que con frecuencia deben buscar apoyo en especialistas en la materia.
      • Para que una muestra proporcione datos confiables, éstos deben ser representativos de la población, es decir, que los errores del muestreo deben ser relativamente pequeños para que ésta no pierda su validez. Ninguna muestra da garantía absoluta en relación con la población de donde ha sido extraída, de ahí, la importancia de poder determinar el posible margen de error y la frecuencia de los mismos dentro del conjunto.
      • La selección de la muestra es uno de los pilares de la investigación.
      CONCLUSIONES
      • Existen diferentes ventajas que ofrece el uso de una muestra como un bajo costo, mayor rapidez en la obtención de datos, así como una mayor exactitud
      • Para poder estudiar todos los elementos o sujetos a los cuales se refiere el problema es necesario que la cantidad de sujetos y la forma como son seleccionados, sean adecuada.
      • Es importante apuntar que mediante este trabajo se le muestra a los investigadores cómo poder seleccionar el tamaño de una muestra para que sea representativa con relación a la población a trabajar.
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