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Selección de una Muestra
Muestreo Probabilístico
Introducción
• Al estudiar la Estadística Descriptiva, el tipo de
muestreo que se va a trabajar es el probabilístico,
que se basa 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.
• Básicamente se limitará al Muestreo Aleatorio
Simple.
Tamaño de las Muestras
• Se deben considerar los factores siguientes:
– El porcentaje de confianza con el cual se quiere
generalizar los datos desde la muestra hacia la
población total. Comúnmente en las investigaciones
sociales se busca un 95%.
– El porcentaje de error que se pretende aceptar al
momento de hacer la generalización. Comúnmente se
aceptan entre el 4% y el 6% como error.
– El nivel de variabilidad que se calcula para comprobar
la hipótesis. Puede ser positiva y se denota por p; o
bien, negativa, y se denotada por q. Ambos son
complementarios, de tal suerte que p + q =1.
Muestra con Población desconocida
• n = tamaño de la muestra
• Z = nivel de confianza
• p = variabilidad positiva
• q = variabilidad negativa
• E = Precisión o Error
𝑛 =
𝑍2
𝑝𝑞
𝐸2
Muestra con Población conocida
• n = tamaño de la muestra
• Z = nivel de confianza
• p = variabilidad positiva
• q = variabilidad negativa
• N = tamaño de la población
• E = Precisión o Error
𝑛 =
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Seleccion de una muestra

  • 1. Selección de una Muestra Muestreo Probabilístico
  • 2. Introducción • Al estudiar la Estadística Descriptiva, el tipo de muestreo que se va a trabajar es el probabilístico, que se basa 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. • Básicamente se limitará al Muestreo Aleatorio Simple.
  • 3. Tamaño de las Muestras • Se deben considerar los factores siguientes: – El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar los datos desde la muestra hacia la población total. Comúnmente en las investigaciones sociales se busca un 95%. – El porcentaje de error que se pretende aceptar al momento de hacer la generalización. Comúnmente se aceptan entre el 4% y el 6% como error. – El nivel de variabilidad que se calcula para comprobar la hipótesis. Puede ser positiva y se denota por p; o bien, negativa, y se denotada por q. Ambos son complementarios, de tal suerte que p + q =1.
  • 4. Muestra con Población desconocida • n = tamaño de la muestra • Z = nivel de confianza • p = variabilidad positiva • q = variabilidad negativa • E = Precisión o Error 𝑛 = 𝑍2 𝑝𝑞 𝐸2
  • 5. Muestra con Población conocida • n = tamaño de la muestra • Z = nivel de confianza • p = variabilidad positiva • q = variabilidad negativa • N = tamaño de la población • E = Precisión o Error 𝑛 = 𝑍2 𝑝𝑞𝑁 𝑁𝐸2 + 𝑍2 𝑝𝑞