la muestra de la investigacion cientifica
1.-Universo: Tambien se le conoces como poblacion , ya que es un
conjunto de elementos que poseen caracteristicas .
En la investigacion , la poblacion corresponde al conjunto de
referencia sobre el cual se va a desarrollar el estudio .
2.-Muestra.- Es una parte del universo ,ya q representa todas las
caracteristicas mas importantes de esta ( universo).
Si la muestra es representativa entonces se tienes q
inferir una serie de importantes conclusiones de la
`poblacion (estadistica inductiva o inferencia estadistica)
3.-Tamaño de la muestra .- Ay q suponer q no hay limitaciones de
costos ni otras limitaciones de orden practico ,el
investigador debe aclarar las variables q
analizara , el diseño muestral q utilizara y sobre
todo , el error q esta dispuesto a aceptar para las
desiciones q tome a partir de los resultados
encontrados en la muestra.
4.-Muestreo.- Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una
poblacion de elementos de los cuales vamos a tomar
ciertos criterios de decision , el muestreo es importante
porq a traves de el podemos hacer analisis de situaciones de
una empresa o de algun campo de la sociedad.
5.- clases .-
5.1 Probabilistico :Si cada elemento tiene la misma posibilidad de
formar parte de la muestra .A su ves se clasifica
en :
5.1.1 Muestra simple aleatorio :Cuando las unidades q
componen el universo son conocidas y tienen igual
posibilidad de ser seleccionadas en la muestra .
5.1.2 Estratificado: cuando hay estratos de impor_
tancia en la investigacion , como el sexo de las
personas o las regiones de un pais.
5.1.3 Conglomerados : Es aquella en q la unidad de
muestreo no es la unidad o elemento de la
poblacion sino el conglomerado ,por ejm los
cursos de un colegio .
5.2 NO prababilistico :
5.2.1 Accidental : Corresponde a la capacidad q tiene el
investigador a seleccionar como muestra un sub_
conjunto de la poblacion en un momento no previsto.
5.2.2 Intencional : Tambien es denominado desviado ya que
corresponde a seleccionar el peor o mejor de los
casos y analizar si funciona o no el estudio
correspondiente.
