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Presentacin de PowerPoint
Docente: Dr. Esp. Rafael Morales Vadillo
ESCUELA DE POSGRADO
Maestra en Gestin Pblica
Mtodos Estadsticos
Sesin 1
Conceptos Bsicos
Objetivos
Tamao de la muestra
Poblacin y muestra
Variables, Clasificacin
Frmulas
Mtodos de muestreo
Tcnicas
Mtodos no probabilsticos
Ciencia que proporciona un conjunto de mtodos o tcnicas que se utilizan para recolectar, clasificar, analizar e interpretar el comportamiento de los datos con el fin de obtener conclusiones y poder predecir algo respecto a un determinado hecho o fenmeno en estudio.
STATUS=ESTADO
funcin
Estadstica
Descriptiva
Anlisis
Prediccin
Muestra caractersticas significativas
Toma de decisiones
Anticipa los hechos
Mtodo estadstico
Recoleccin
Procesamiento
Anlisis
Interpretacin
Infiere o deduce leyes de comportamiento
Capacidad de prediccin de un evento
Analiza una muestra sin pretender obtener conclusiones
Clasificacin
Propsito
Funcin
Estadstica
Descriptiva
Inferencial
variables
son
se designan
se miden
...., X, Y, Z
x1, x2, x3, ... xn
Caractersticas que se modifican en un dominio determinado
Con las ltimas letras maysculas del abecedario, los valores con letras minsculas
Mediante la comparacin de sus caractersticas con otro grupo
ESCALAS
NOMINAL
ORDINAL (LIKERT)
INTERVALO
RAZN
A partir de su tema de investigacin, identifique las variables y su escala de medida.
CLASIFICACION DE VARIABLES SEGN NATURALEZA
VARIABLES CUALITATIVAS
NOMINAL
ORDINAL
VARIABLES CUANTITATIVAS
DISCRETA
CONTINUA
Ejm: Gnero, Estado Civil, Marca de computador, etc
Ejm: Grado de instruccin, de satisfaccin ,Jerarqua en una empresa, clase social, etc.
Ejm: Nmero de artculos vendidos, Nmero de estudiantes, etc.
Ejm: Edad, Talla, peso, precio, etc.
Pueden ser individuos o familias
Pases o ciudades
Empresas, instituciones, universidades, etc.
La poblacin es el conjunto de sujetos sobre el cual se realiza el estudio.
Una muestra es un subconjunto de la poblacin sobre el que se toma datos.
Poblaciones y muestras
Los objetos de los que uno toma medidas para generar datos son los sujetos del estudio:
POBLACION Y MUESTRA
POBLACION
MUESTRA
TODO TECNICA PARTE
Unidades de anlisis /elemento)
N
n
MUESTRA REPRESENTATIVA
MUESTRA ERRTICA
HOMOGENEA
HETEROGENEA
SIN ESTRATO
CON ESTRATO
Muestreo: conceptos bsicos
TIPOS DE POBLACIN
POBLACIN
HOMOGENEA
HETEROGENEA
SIN ESTRATOS
CON ESTRATOS
Es homognea porque la variable de estudio no depende de otra variable
La variable de estudio depende de uno o mas variables
Conceptos bsicos
La identificacin del tipo de poblacin se hace antes de extraer una muestra
Tamao de muestra
Poblacin desconocida
Poblacin conocida
Media poblacional
Proporcin poblacional
Cuantitativa Escala de razn
Las siguientes frmulas se utilizan para el calculo del tamao de la muestra:
Cualitativa Escala nominal: dicotmica
Media poblacional
Proporcin poblacional
Cuantitativa Escala de razn
Cualitativa Escala nominal: dicotmica
Nivel de confianza: 95%. (Estudios de percepciones 90%)
Tamao aproximado de la proporcin (p,q): Si no se conoce, asumir el 50% (p=0.5, q=0.5)
Tener en cuenta que mientras ms pequea sea la proporcin, menor ser el tamao de la muestra, as que es conveniente conocer la proporcin (prueba piloto).
Error mximo admisible: Amplitud del intervalo de confianza. Se acepta un error entre 5% y 7%.
TAMAO MUESTRAL EN PROPORCIONES
ANLISIS DE LOS FACTORES QUE GENERAN AUSENTISMO LABORAL EN EL PERSONAL DE ENFERMERAS DE ...
Factores:
Enfermedad
Insatisfaccin laboral
Falta de liderazgo
Bajos salarios
Falta de control interno
Ausencia de supervisin
Ausentismo Laboral
Si (Tasa 12%)
No
Ejemplo 1
Proporcin
Poblacin conocida
Poblacin desconocida
n = tamao de muestra
z = nivel de confianza elegido (95% = 1,96)
p = porcentaje de inasistencia (12%)
q = porcentaje complementario (p - q = 88%)
N = tamao de la poblacin (N=315)
d = precisin (3%)
Calcular el tamao de la muestra si se conoce que el ausentismo laboral en las 315 enfermeras es de 12% en una institucin mdica conocida, con un nivel de confianza del 95% y un error mximo permitido del 3%.
ANLISIS DE LOS FACTORES QUE GENERAN AUSENTISMO LABORAL EN EL PERSONAL DE ENFERMERAS DEL HOSPITAL . . .
EPIDAT 4.1
Variacin debida a la precisin
Variacin debida a la proporcin
SISTEMA DE GESTIN ... PARA REDUCIR EL TIEMPO DE ATENCIN AL CLIENTE Y AUMENTAR EL MARGEN DE UTILIDAD ...
Sistema de Gestin:
Usar
No usar
Tiempo de atencin:
Minutos
Mnimo: 4
Mximo: 22
Promedio: 11,35
D.E.: 0,4
Margen de utilidad:
Monto (S/.)
Mnimo: 4
Mximo: 42
Promedio: 21,80
D.E.: 0,6
n = tamao de muestra
z = nivel de confianza (95% = 1,96)
s = desviacin estndar: 0,4
N = tamao de la poblacin (N=164)
d = error mximo permitido (5%)
Ejemplo 2
TECNICAS DE MUESTREO
Tcnicas de muestreo
PROBABILISTICO
NO PROBABILISTICO
Aleatorio
Estratificado
Sistemtico
Conglomerado
Por cuotas
Ocasional
N. homognea
N. heterognea
El tamao de la muestra depende de:
Porcentaje de confianza para generalizar los datos.
Porcentaje de error
Nivel de variabilidad que se calcula para la comprobacin de la hiptesis
Experto
Muestreo: conceptos bsicos
Muestreo: conceptos bsicos
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Muestreo: conceptos bsicos
Extraer una muestra de una gua telefnica con el propsito de visitar y entrevistar a la familia seleccionada, es una manera representativa para estudiar a los habitantes de una ciudad?
Identificar el tamao de la poblacin (N)
Codificar las unidades de anlisis como: 1, 2, 3, .
Fijar el tamao muestral (n)
Utilizar la tabla de nmeros aleatorios
Identificar los cdigos bajo un criterio
Ejemplo:
Para realizar un estudio sobre un determinado tema, la poblacin homognea tiene 7521 unidades de anlisis. Se desea extraer una muestra de tamao 13. se procede.
N = 7521
Codificando: 0001, 0002, 0003, , 7521
n= 13
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Muestreo: conceptos bsicos
Establecer el N de dgitos de la poblacin
Ubicar un punto de partida
Decidir la ruta de eleccin
Muestreo aleatorio simple
(N = 7521) 4 dgitos
MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo: conceptos bsicos
Muestra
Tomar en cuenta variables influyentes:
V1: Gnero
V2: Edad
V3: Estado civil
V4: Grupo sanguneo
V5: Procedencia
V6: Estrato social
PROGRAMA DE DESARROLLO PERSONAL PARA MEJORAR LA AUTOESTIMA DE LOS ESTUDIANTES DEL...
AUTOESTIMA
Test N -25 de Csar Ruiz Alva, que mide los niveles de Autoestima
Escala Numrica:
0-100
Escala Ordinal:
Baja: (0-25)
Media: (26-75)
Alta: (76-100)
PDP
Aplicar el programa
Dimensiones:
Auto concepto
Comunicacin
Relaciones interpersonales
Resolucin de conflictos
MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo: conceptos bsicos
Ejemplo 3
n = tamao de muestra
z = nivel de confianza elegido (95% = 1,96)
p = porcentaje de autoestima (24%)
q = porcentaje complementario (p - q = 76%)
N = tamao de la poblacin (N=5000)
d = precisin (5%)
Calcular el tamao de la muestra, teniendo en cuenta que a partir de una muestra piloto, se determin que el nivel de autoestima alto se encuentra en el 24% del personal evaluado. La poblacin del estudio est constituida por 5000 personas divididas en tres estratos: 1586 de un centro penitenciario, 1713 de un hospital y 1701 de una institucin educativa. Utilizar un nivel de confianza del 95% y un error mximo permitido del 5%.
PROGRAMA DE DESARROLLO PERSONAL PARA MEJORAR LA AUTOESTIMA DE LOS ESTUDIANTES DEL . . .
MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo: conceptos bsicos
A Na = 1586
B Nb = 1713
C Nc = 1701
MUESTREO ESTRATIFICADO
F
F
MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo: conceptos bsicos
= 0,0532
Ejemplo 4
MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo: conceptos bsicos
Clculo por frmula = 50
Muestreo: conceptos bsicos
MUESTREO SISTEMATICO
Si se tiene una poblacin de N elementos y se necesita una muestra de tamao n.
Se ordena los datos en funcin de una variable y despus se elige en forma aleatoria un elemento entre los k= N/n primeros, y luego se elige de manera sistemtica el que est k lugares despus del primer elemento, y as sucesivamente.
Esto significa que cada k elementos de la poblacin se considera uno como miembro de la muestra.
Muestreo: conceptos bsicos
MUESTREO SISTEMATICO
Muestreo: conceptos bsicos
= 5
Punto inicial elegido al azar
MUESTREO NO PROBABILSTICO
Tcnicas de muestreo
Muestreo de voluntarios
Ejemplo: Llamadas a programas de lneas abierta en radio o TV
Muestreo indiscriminado
Ejemplo: entrevista a personas en la calle (centros comerciales, etc.)
Muestreo con intencin o conveniencia
El investigador toma la muestra seleccionado los elementos que a l le parecen representativos o tpicos de la poblacin, por lo que depende del criterio del investigador.
Muestreo: conceptos bsicos
Muestreo por cuotas
Se utiliza en estudios de mercado y sondeos de opinin pblica.
Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la poblacin y/o de los individuos ms "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigacin.
Tcnicas de muestreo
MUESTREO NO PROBABILSTICO
Muestreo: conceptos bsicos
Es como un muestreo estratificado, se diferencia en que la toma de muestra es accidental, no aleatoria.
Muestreo casual o fortuito: Se usa en los casos en no es posible seleccionar los elementos, y deben sacarse conclusiones con los elementos que estn disponibles. Por ejemplo: en el caso de voluntarios para pruebas de medicamentos de enfermedades como el corazn, cncer, etc.
Muestreo por bola de nieve
Se utiliza para crear o aumentar una lista de individuos en una poblacin de difcil acceso cuyo tamao y atributos son desconocidos.
MUESTREO NO PROBABILSTICO
Muestreo: conceptos bsicos
A partir de su tema de investigacin, identifique la poblacin, la muestra de estudio, las unidades de anlisis.
q
p
Z
N
d
q
p
Z
N
n
*
*
)
1
(
*
*
*
*
2
2
/
1
2
2
2
/
1
a
a
-
-
+
-
=
2
2
2
/
1
*
*
d
q
p
Z
n
a
-
=
2
2
2
/
1
2
2
2
2
/
1
*
)
1
(
*
*
*
S
Z
N
d
S
Z
N
n
a
a
-
-
+
-
=
2
2
2
2
/
1
*
d
S
Z
n
a
-
=
q
p
Z
N
d
q
p
Z
N
n
*
*
)
1
(
*
*
*
*
2
2
/
1
2
2
2
/
1
a
a
-
-
+
-
=
2
2
2
/
1
*
*
d
q
p
Z
n
a
-
=
315
0.050
0.975
1.960
0.500
0.500
0.030
243.38
315
0.050
0.975
1.960
0.200
0.800
0.030
215.79
315
0.050
0.975
1.960
0.300
0.700
0.030
233.28
315
0.050
0.975
1.960
0.400
0.600
0.030
241.10
2
2
2
/
1
2
2
2
2
/
1
*
)
1
(
*
*
*
S
Z
N
d
S
Z
N
n
a
a
-
-
+
-
=