Procedimiento para elegir las muestras a través de la tabla de números aleatorios

Se obtiene al azar , basándonos en números no superiores a  el tamaño de la población.

Los pasos para obtener una muestra aleatoria simple son:

1 Definir la población de estudio.

2 Enumerar a todas las unidades de análisis que integran la población, asignándoles un número de identidad o identificación.

3 Determinar el tamaño de muestra óptimo para el estudio.

4 Seleccionar la muestra de manera sistemática utilizando una tabla de números aleatorios generada por medios computacionales para garantizar que se tiene un orden aleatorio.Por ejemplo, para obtener una muestra de investigar sobre ¿cuál es color más común en mi colonia? .

Tendrás que entonces verificar de que color son 384 autos.

Lo primero que se hace determinar los números aleatorios. Se obtiene una lista de los alumnos matriculados y se les asigna un número a cada uno de ellos en orden alfabético y

ascendente. Suponiendo que el total de palabras es de 3000 se utilizan los números 000,001, 002, 003,...,383  Se determina el tamaño de muestra, suponiendo que en este caso es de tamaño 384.

Enseguida se utiliza la tabla de números aleatorios formando números de cuatro dígitos aceptando como unidad de análisis muestral a todos aquellos que estén comprendidos entre el 000 y el 384, números superiores deben ser eliminados.

Componentes que intervienen para determinar el tamaño de la muestra

 Determinar el nivel de confianza con que se desea trabajar. (Z ), donde
z = 1.96 para un 95% de confianza o z= 1.65 para el 90% de confianza

TABLA DE APOYO AL CALCULO DEL TAMAÑO DE UNA MUESTRA POR NIVELES DE CONFIANZA
Certeza	95%	94%	93%	92%	91%	90%	80%	62.27%	50%
Z	1.96	1.88	1.81	1.75	1.69	1.65	1.28	1	0.6745
*	3.84	3.53	3.28	3.06	2.86	2.72	1.64	1.00	0.45
e	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	0.10	0.20	0.37	0.50
*	0.0025	0.0036	0.0049	0.0064	0.0081	0.01	0.04	0.1369	0.25

como por ejemplo el 95% de estimación y que da por resultado z=1.96

entonces:

z=1.65 para el 90%.

2. Estimar las características del fenómeno investigado. Donde deberemos considerar la probabilidad de que ocurra el evento (p) y la de que no se realice (q); siempre tomando en consideración que la suma de ambos valores p + q será invariablemente siempre igual a 1, cuando no contemos con suficiente información, le asignaremos p = .50 q = .50
.
3. Determinar el grado de error máximo aceptable en los resultados de la investigación. Éste puede ser hasta del 10%; ya que variaciones superiores al 10% reducen la validez de la información.
4. Se aplica la fórmula del tamaño de la muestra de acuerdo con el tipo de población.

5.-sustitución de valores.

6.-el valor obtenido es el número muestra , osea el número a investigar.

Población infinita	Población Finita
*	*
Cuando no se sabe el número exacto de unidades del que está compuesta la población.	Cuando se conoce cuántos elementos tiene la población
En donde: Z = nivel de confianza. p = Probabilidad a favor. q = Probabilidad en contra.	N = Universo e = error de estimación. n = tamaño de la muestra

datos agrupados y datos no agrupados

DATOS AGRUPADOS

1.- Su fin es resumir la información.

2.- Generalmente, los elementos son de mayor tamaño, por lo cual requieren ser agrupados, esto implica: ordenar, clasificar y expresar los en una tabla de frecuencias.

3.- Se agrupa a los datos, si se cuenta con 20 o más elementos. Aunque contemos con más de 20 elementos, debe de verificarse que los datos n sean significativos, Esto es: que la información sea “repetitiva”, también debemos de verificar que los datos puedan clasificarse. Y que dicha clasificación tiene coherencia y lógica (de acuerdo a lo que se nos esta pidiendo) .
Una vez que ya hemos ordenado y clasificado, presentaremos la información obtenida mediante una ”tabla de frecuencias ”

4.- La agrupación de los datos puede ser simple o mediante intervalos de clase.

DATOS NO A GRUPADOS.

1.- Los datos son brutos( es decir, no se presentan clasificados)

2.- No es necesario clasificar ni generar una tabla de frecuentas, ya que no tiene “mucho sentido”. 

3.- elementos que menor tamaño (generalmente menor a 20 elementos).Esto no sucede así siempre.
Aunnque contemos con menos de 20 elementos, debe de verificarse que los datos no sean significativos, Esto es: que la información no sea “repetitiva”, de esta forma, sabremos que no se podrá clasificar y por lo tanto ser resumida en una “tabla de frecuencias”.
En caso de que una vez que hayamos ordenado los elementos, se cuente con datos significativos. Procedemos a clasificarlos (si es posible, ya que también debemos de buscar la lógica al clasificar los elementos) para convertirlos en “datos agrupados”.

Por ejemplo:

*si nos pidieran obtener la información del territorio de cada uno de los estados de México. No tiene mucho sentido que “que tratemos de agrupar”, ya que solo nos pide el nombre del estado de la republica mexicana y la extensión territorial. ¿Para que necesitaríamos una tabla de frecuencia de 32 elementos, cuando estos se repiten solo 1 vez ?


4.- Los datos no agrupados, también pueden ser ordenamos y de la misma forma, también se pueden obtener graficas, determinar media, desviación estándar, etc.
El hecho de que los datos “no agrupados” pueden ordenarse, no significa que se conviertan en “datos agrupados”.
Ejemplos:
Vas a investigar la edad a un grupo de 20 Niños en datos no agrupados (es decir, vienen los 20 niños y asi como te dan la edad asi la anotas

2,2,1,3,3,3,4,4,5,6,1,2,2,3,3,3,4,4,3,6 (Total 20 niños)
Estos son datos no agrupados por qué no los has clasificado y contado

1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,6 (Total 20 niños)
Los datos no agrupados también los puedes ordenar, por ejemplo de la edad menor a la edad mayor, no están contabilizados ni clasificados solamente están ordenados

Para que sean datos agrupados tienes que contarlos y clasificarlos, por ejemplo cuántos niños había de cada año. (y siguen siendo 20 niños)

Edad..........Frecuencia
1..................2
2..................4
3..................7
4..................4
5..................2
6..................1
Total............20

o también los puedes agrupar (Serie agrupada) en clases, rangos, grupos o intervalos por ejemplo de 2 años para este caso (y siguen siendo 20)

Edad..........Frecuencia
1-2...............6
3-4...............11
5-6...............3
Total.............20


SE PUEDE CONSULTAR LA SIGUIENTE BIBLIOGRAFÍA.
"estadistica", Murray R. Spiguel
Editorial schaum. Segunda edición

* Estadística aplicada SOTY, NORBERTO Guarin Salazar 
*"ESTADISTICA PASO A PASO", Howard B. Christense.

Procedimiento para números aleatorios

¿Describe el procedimiento para elegir las muestras a través de la tabla de números aleatorios?

Se Obtiene al azhar , basándonos en números no superiores a  el tamaño de la población.

Los pasos para obtener una muestra aleatoria simple son:

1 Definir la población de estudio.

2 Enumerar a todas las unidades de análisis que integran la población, asignándoles un número de identidad o identificación.

3 Determinar el tamaño de muestra óptimo para el estudio.

4 Seleccionar la muestra de manera sistemática utilizando una tabla de números aleatorios generada por medios computacionales para garantizar que se tiene un ordenaleatorio.Por ejemplo, para obtener una muestra de ainvestigar sobre ¿cua´l es color más común en mi colonia? .

Tendrás que entonces verificar de que color son 384 autos.

Lo primero que se hace determinar los números aleatorios. Se obtiene una lista de los alumnos matriculados y se les asigna un número a cada uno de ellos en orden alfabético y

ascendente. Suponiendo que el total de àlabras es de 3000 se utilizan los números 000,001, 002, 003,...,383  Se determina el tamaño de muestra, suponiendo que en este caso es de tamaño 384.

Enseguida se utiliza la tabla de números aleatorios formando númerosde cuatro dígitos aceptando como unidad de análisis muestral a todos aquellos que esten comprendidos entre el 000 y el 384, números superiores deben ser eliminados.

2-. ¿Menciona y explica los componentes que intervienen para determinar el tamaño de la muestra?

 Determinar el nivel de confianza con que se desea trabajar. (Z ), donde
z = 1.96 para un 95% de confianza o z= 1.65 para el 90% de confianza

TABLA DE APOYO AL CALCULO DEL TAMAÑO DE UNA MUESTRA POR NIVELES DE CONFIANZA
Certeza	95%	94%	93%	92%	91%	90%	80%	62.27%	50%
Z	1.96	1.88	1.81	1.75	1.69	1.65	1.28	1	0.6745
*	3.84	3.53	3.28	3.06	2.86	2.72	1.64	1.00	0.45
e	0.05	0.06	0.07	0.08	0.09	0.10	0.20	0.37	0.50
*	0.0025	0.0036	0.0049	0.0064	0.0081	0.01	0.04	0.1369	0.25

como por ejemplo el 95% de estimación y que da por resultado z=1.96

entonces:

z=1.65 para el 90%.

2. Estimar las características del fenómeno investigado. Donde deberemos considerar la probabilidad de que ocurra el evento (p) y la de que no se realice (q); siempre tomando en consideración que la suma de ambos valores p + q será invariablemente siempre igual a 1, cuando no contemos con suficiente información, le asignaremos p = .50 q = .50
.
3. Determinar el grado de error máximo aceptable en los resultados de la investigación. Éste puede ser hasta del 10%; ya que variaciones superiores al 10% reducen la validez de la información.
4. Se aplica la fórmula del tamaño de la muestra de acuerdo con el tipo de población.

5.-sustitución de valores.

6.-el valor obtenido es el número muestra , osea el número a investigar.

Población infinita	Población Finita
*	*
Cuando no se sabe el número exacto de unidades del que está compuesta la población.	Cuando se conoce cuántos elementos tiene la población
En donde: Z = nivel de confianza. p = Probabilidad a favor. q = Probabilidad en contra.	N = Universo e = error de estimación. n = tamaño de la muestra