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SELECCIÓN DE LA MUESTRA, th (5), th (6), th (7), th (9), th (8), th (10) -…
SELECCIÓN DE LA MUESTRA
Muestra
Delimitar la Población
Planteamiento del problema
Representatividad
Calidad del estudio
Selección
Elegir la estrategia adecuada
Enfoques
Elección
Método de muestreo
Adaptada a objetivos
No probabilístico
Características específicas
Probabilístico
Métodos aleatorios
Calcular el tamaño
STATS®
Representar población
Nivel máximo de error
Parámetros específicos
Tamaño adecuado de la muestra
Delimitar la población
Subsección
Delimitación precisa
Inclusión/Exclusión
Precisión
Seleccionar las unidades de análisis
Elegir método de muestreo
Aleatorio simple/ Estratificado / Sistemático /Por conglomerados
Seleccionar la muestra
Aleatoriamente
Determinar el tamaño de la muestra
Métodos estadísticos
Recopilar datos
Métodos y técnicas apropiadas
Definir población de interés
Conjunto de elementos a estudiar
Determinar la unidad de muestreo
Datos extraíbles
Establecer criterios
Evitar errores
Desestimar casos importantes
Elegir casos inelegibles
Incluir cosas irrelevantes
Muestreos
Sistemático
Partida aleatoria
Elementos subsiguientes
Sistemática
Intervalos regulares
Evita sesgos
Población/Muestra
Conglomerado
Escalas
Empresas
Elementos de estudio
Grupos naturales
Estratificado
Subgrupos
Homogéneos
"Estratos"
Objetivos de estudio
Mayor precisión y representación
Aleatorio simple
Al azar
Cada elemento igual de probable
Evita sesgos
Mapa muestral
Unidades de estudio
Población
Identifica datos
Marco muestral
Geolocalización
Tamaño óptimo
Tipo de análisis
Equilibrio
Representatividad
Muestra
Descriptivo o correlacional
30 casos por grupo
Causal
15 casos por variable
Mejora la aproximación
Desitribución a la aproximación
Cuando supera los 100 elementos
Posibilidad
Pruebas estadísticas
Inferencial
Generalizar resultados
Al Universo
Garantiza
Validez y flexibilidad
Hallazgos de investigación
