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© 1999 Prentice-Hall, Inc. Chap. 2 - 1

Estadistica Basica: Conceptos & Aplicaciones

Obtención de los DatosCapítulo 7.4


Objetivos de Aprendizaje

1. Establecer por qué necesitamos datos

2. Resumir la fuente de los datos

3. Describir los tipos de Datos y las Escalas

4. Describir el Proceso de Encuesta & Errores

5. Explicar los Tipos de Muestras


Reto al Pensamiento

¿Qué pasos usted tomaría para determinar las actitudes de los estudiantes

hacia los alimentos

servidos en la

cafetería?© 1984-1994 T/Maker Co.


¿Por qué Colectar Datos?

1. Obtener Insumos para Estudio Investigativo

2. Medir Desempeño

3. Asistir en Formular Alternativas para Decidir

4. Satisfacer la Curiosidad Conocer por Conocer


Fuentes de Datos

Fuentes deDatos

Primaria Secundaria

Experimento Publicada(& En-Linea)

Encuesta Observación


Tipo de Datos

Datos

Numéricos(Cuantitativo)

Categórico(Qualitativo)

Discreto Continuo


Ejemplos de Tipos de Datos

1. Numéricos Discreto

¿A Cuántas Revistas Te Suscribes Actualmente? ___ (Number)

Contínuo ¿ Cuánto Mides? ___ (Pulgadas)

2. Categórico¿ Posees Bonos de Ahorro? __ Sí __ No


¿Cómo se Miden los Datos?

3. Escala de Intérvalo Intervalos Iguales

No 0 Verdadero e.g., Grados Celsius Medición

4. Escala Racional (Tasa) Intervalos 0 Verdadero Tasas Significativas e.g., Estatura en Pulgadas

1. Escala Nominal Categorías

e.g., Hombre-Mujer Cuántos

2. Escala Ordinal Categorias

Orden Implícitoe.g., Altos-Bajo

Conteo


Ejercicio

¿Son Categóricos? Numéricos (Discretos or Contínuos)?¿Cuál Escala?

4. Temperatura 78, 64, 85 etc.

5. # Parientes 0-2, 3-5, 6+

6. Nota A, B, C etc.

1. Género¨ Masculino, Femenino

2. Peso¨ 123, 140.2 etc.

3. Velocidad¨ 78, 64, 45 etc.


4.Colectar Datos (Trabajo de Campo)

5.Preparar Datos Editar Codificar

6.Analizar Datos

7.Interpretar Hallazgos

8.Reportar Resultados

Pasos de la Encuesta

1.Definir el Propósito

2.Diseñar el Cuestionario

3.Seleccionar Diseño de la Muestra

Tipo de Muestra Tamaño de Muestra


Diseño del Cuestionario

1. Contenido de la Pregunta

2. Modo de Respuesta

3. Fraseo de la Pregunta

4. Secuencia de Preguntas

5. Estructura

6. Prueba Piloto© 1984-1994 T/Maker Co.


¿Porqué una Muestra?

1. Destrucción de las Unidades de Prueba

Control de Calidad

2. Resultados & Precisosy Confiables

3. Razones Prácticas Tiempo Costo


Definiciones Importantes

K : los elementos individuales contenidos en la Muestra o Población

N : todos los elementos de la Población

n : todos los elementos de la muestra

Marco: es una lista de los elementos que

constituyen la Población. Los marcos

son fuentes de datos, como listas,

directorios o mapas de población.

Si los marcos excluyen algunos grupos de la

población, los resultados serán inexactos.


Tipos de Muestras

Tipo deMuestra

ProbabilisticaNo

Probabilistica

AleatoriaSimple

EstratificadaSistematica Conglomerado

PorciónJuiciosubjetivo Cuota


Muestra Aleatoria Simple

1. Cada Elemento de la Población tiene la misma oportunidad de selección

2. Seleccionar un Elemento No Afecta Seleccionar Otros

3. Se utiliza Tabla de Números Aleatorios, Computadora o calculadora con función RND

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Muestra Sistemática

1.Los N elemntos del marco se dividen en n grupos de k elementos k = N/n

2. Se seleciona en forma aleatoria el primer elemento k

del marco (de entre los primeros). Luego se selecciona

Los restantes n-1 elementos a partir del primero hasta completar los n elementos.

3.Utilizado en encuestas de

Teléfono, y líneas de control de calidad © 1984-1994 T/Maker Co.


Ejemplo: Muestra Sistemática

Si n = 40 a partir de una Población de 800 empleados, divida el marco 800 entre 40 y asi obtenemos 20 intervalos de k=20 empleados cada uno. Luego seleccionamos aleatoriamente el primer elemento entre los primeros 20, y partimos de ahi seleccionando uno secuencialmente cada 20, hasta completar los 40 necesarios. Por ejemplo, si el primero es el 008, partimos de ahi, y seleccionamos el 028, 048, 088, 108,….,768 y 788.


Muestreo Estratificado

1.Dividir la Población en Subgrupos o Estratos

Mutuamente Exclusivos Exhaustivo Al Menos 1 Característica

de Interés Comun

2.Seleccionar una Muestra Aleatoria Simple de los Subgrupos o Estratos

All Students

Commuters Residents

Sample


Muestreo de Conglomerados

1.Dividir la Población en Conglomerados

Si los Gerentes sonElementos, entonces Compañías son Conglomerados

2.Seleccionar Aleatoriamente los Comglomerados

3.Encuestar Todos o una Muestra Aleatoria de Elementos en el Conglomerados

Compañías (Conglomerados)

Muestra


Tipos de Muestras

Tipo deMuestra

ProbabilisticaNo

Probabilistica

AleatoriaSimple

EstratificadaSistematica Conglomerado

PorciónJuiciosubjetivo Cuota


Muestreo No Probabilístico

1. Juicio Usted recopila las opiniones de expertos en el

tema pre-seleccionados e.g., Mercados de Prueba

2. Cuota Similar a Muestreo Estratificado Excepto

No es Muestreo Aleatorio

3. Porción (Conveniencia) Usa los Elementos Mas Disponibles (fáciles

de colectar). Los participantes se autoeligen.


Cuota

Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión. En primer lugar es necesario dividir la población de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribución conocida (como el género o la edad). Posteriormente se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tamaño de n de la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato. Se diferencia del muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato. Por eso no es aleatorio.


Errores de Encuesta

1. Error de Cobertura: cuando se omiten elementos ciertos grupos del marco. Esto provoca sesgo de selección.

2. Error de no respuesta: surge a partir de la omisión al recabar datos de todos los elementos de la muestra y tiene como resultado sesgo de no respuesta.


Errores de Encuesta

3. Error de muestreo: refleja la heterogeneidad o “diferencia de posibilidad” entre una muestra y otra. Esto simplemente significa que hay personas que quedaran fuera y no sabremos su respuesta. Se minimiza aumentando el tamaño de la muestra.

4. Error de medición: esto es una forma de decir que las respuestas no son confiables. Surgen de preguntas ambiguas, el encuestado se siente obligado a responder (halo) y la falta de interés en responder.

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