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1. C
INSTITUTO SUPERIOR TECNOLOGICO
VICENTE LEÓN
ASIGNATURA
ESTADISTICA
TEMA:
DOCENTE:
ING. SYNTHIA ALVAREZ
POBLACION Y MUESTRA

2. “Toda investigación debe considerarse una búsqueda de datos
apropiados que permiten resolver ciertos problemas del
conocimiento, obtenidos a través de un conjunto de unidades
que constituyen el universo dentro del que opera la
investigación”. (SABINO: 1985)

3. OBJETIVO DEL APRENDIZAJE
Definir los conceptos de muestra, población o universo

4. POBLACIÓN (N)
• Es el conjunto de todos los individuos que cumplen
ciertas propiedades, de quien se quiere obtener
información, en algunos casos se obtiene
información de toda la población, es decir, de
todos los potenciales clientes. En otros casos no es
posible trabajar con todos y se debe segmentar.
• Es el conjunto de elementos que son objeto de
estudio estadístico.
• Se refiere al universo, conjunto o totalidad de
elementos sobre los que se investiga o hacen
estudios.
• Pueden ser personas, animales, registros médicos,
los nacimientos, las muestras de laboratorio , los
accidentes viales, entre otros.

5. POBLACIÒN
FINITA INFINITA
Cuya información
o elementos es
posible de
determinar.
Cantidad de
elementos o
información que no
se puede determinar
Puede ser

6. TIPOS DE POBLACIONES
POBLACION REAL: Información tangible
POBLACION HIPOTETICA: Se da en una población que puede ser
estudiada antes de una evaluación
POBLACION ALEATORIA: Aquella población que depende de las
alteraciones de sus cualidades, sin que exista una causa aparente
POBLACION DEPENDIENTE: Aquella población que depende de una
causa determinada.
POBLACION POLINOMINAL: Aquella población cuyas características
deben ser medidas y tomadas en cuenta.

7. MUESTRA (n)
o La muestra es una parte representativa de una
población donde comparten características similares y
comunes
o Se utiliza para estudiar una población de una forma
más factible, esto ayuda a poder contabilizar
fácilmente los datos.
o Realizamos la muestra para crear normas o en un
menor tiempo directrices que permitirán tomar
acciones o simplemente conocer más a la población
estudiada.
o La ventaja de la muestra es la reducción de los costos,
disminuye elementos a estudiar.

8. TIPOS DE MUESTRA
Básicamente, categorizamos las muestras en dos
grandes ramas:
las muestras no probabilísticas
y las muestras probabilísticas.

10. Muestra Probabilística
Subgrupo de la población en el que todos los elementos tienen la misma
posibilidad de ser elegidos.
Imagínese el procedimiento para obtener el número premiado en un
sorteo de lotería. Este número se va formando en el momento del sorteo.
En las loterías tradicionales, a partir de las esferas con un dígito que se
extraen (después de revolverlas mecánicamente) hasta formar el número,
de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser
elegidos.

11. Muestra no Probabilística
Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no
depende de la probabilidad, sino de las características de la investigación.
Aquí el procedimiento no es mecánico ni se basa en fórmulas de
probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de un
investigador o de un grupo de investigadores y, desde luego, las muestras
seleccionadas obedecen a otros criterios de investigación.
Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende
del planteamiento del estudio, del diseño de investigación y de la
contribución que se piensa hacer con ella. Para ilustrar lo anterior
mencionaremos un ejemplos que toman en cuenta dichas
consideraciones.

12. Ejemplo:
Se diseñó un experimento para determinar si los contenidos violentos de la televisión
generan conductas antisociales en los niños. Para lograr tal objetivo, se seleccionan en un
colegio 60 niños de cinco años de edad, de igual nivel socioeconómico e intelectual, y se
asignan aleatoriamente a dos grupos o condiciones. Así, 30 niños verían caricaturas sin
violencia y otros 30, caricaturas muy violentas. Inmediatamente después de la exposición,
los niños serían observados en grupos y se medirían sus conductas violentas y no violentas.
Comentario: ésta es una muestra no probabilística. Aunque se asignen los niños de manera
aleatoria a las dos condiciones experimentales, para generalizar a la población se
necesitarían experimentos repetidos. Un estudio así es valioso en cuanto a que el nivel
causa-efecto es más preciso al aislar otras variables; sin embargo, no es posible generalizar
los datos a todos los niños, pues sólo se aporta información sobre individuos con las
mencionadas características. Se trata de una muestra dirigida y “clásica” de un estudio de
este tipo. La selección de la muestra no es al azar, aunque la asignación de los niños a los
grupos sí lo es.

13. Determinación del tamaño de la muestra

14. • Es la probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste
a la realidad. Cualquier información que se pretenda
recoger está distribuida según una ley de probabilidad
(Gauss o Student).
• Nivel de confianza es la probabilidad de que el intervalo
construido en torno a un estadístico capte el verdadero
valor del parámetro.
El nivel de
confianza
• Se conoce como error muestral a la diferencia entre un
estadístico y su parámetro correspondiente. Esta es entonces una
medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras
repetidas en torno al valor de la población, proporciona una
noción de hasta dónde y con qué probabilidad, una estimación
basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido
por medio de un censo completo.
• Un estadístico será más preciso en tanto y en cuanto su error sea
más pequeño
Error muestral,
de estimación
o estándar

15. Fórmulas para el cálculo del tamaño de la muestra

18. Ejemplo:
• Con los siguientes datos determinar el tamaño de la muestra para una población de 24299 personas, el
nivel de confianza es del 95% el valor estadístico de Z = 1.96. Probabilidad de que ocurra el evento 50%
y la probabilidad de fracaso de 50%.