Resumen de la unidad

conjunto de elementos, individuos o fenómenos

Población Finita

cuando se conoce su número

Población Infinita

cuando no se conoce el número

Población de estudio

Donde se recoge los datos

Población accesible

Numero de individuos facilita el estudio

población Diana

Elementos al cual se pretende inferir resultados

Tiene parte prescindible

n = muestra

N = población

Z = nivel de confianza

P = porbabilidad de éxito

q = probabilidad de fracaso

E = margen de error

Mertens (2010) y Borg y Gall (1989)

Hesser biber (2010) Y Onwuegbuzie y Collins (2007)

Muestreo aleatorio

Es sistemática, muestreo conglomerado y por etapas.

Muestreo no aleatorio

Es causal , se trabaja con juicio de

Muestreo aleatorio sistemático

técnica de muestreo probabilístico, se toma la muestra de forma directa y ordenada.

Se escoge un individuo al azar. y selecciona para el marco muestral.

Muestreo aleatorio simple

Se maneja de forma cuantitativa, no tiene ciencia, se extrae una muestra representativa al azar.

Permite al investigador saber la cantidad de individuos es necesaria estudiar para estimar un parámetro de confianza

Probabilístico

permite todos participen en la muestra

No probabilsitico

El nivel de validez es bajo,

También llamado muestreo aleatorio restringido, existe la homogeneidad.

Tenemos tres tipos: Afijación uniforme, Afijación proporcional, afijación optima

Afijación uniforme: la muestra total de divide para el número de estratos

Afijación proporcional: los estratos están representados proporcionalmente de acuerdo a su tamaño

Afijación Optima: toma el grado de dispersión, de los datos para cada estrato establecido.

Se trabaja con población heterogenia

La población se reparte en grupos que tengan una característica específica.