04 UNIDAD 3 ASPECTOS CONCEPTUALES DE LA INVESTIGACIÓN CUANTITATI

Multiple Choice

Al tomar una muestra, es el que informa en qué porcentaje de casos nuestra estimación es acertada.

• PRECISIÓN

• VARIABILIDAD POSITIVA

• DESVIACIÓN ESTÁNDAR

• NIVEL DE CONFIANZA

Multiple Choice

Si en un cálculo de tamaño de muestra la variabilidad positiva es igual al 25% ¿a cuánto equivale la variabilidad negativa?

• 65%

• 75%

• 85%

• 0.25

Multiple Choice

¿Cuál es el valor de Z al 95% de nivel de confianza?

• 1.96

• 2.17

• 1.645

• 2.185

Multiple Choice

¿Cuántas muestras habría que tomar considerando Z=1.96, p=0.5, q=0.5, e=5%

• 215

• 320

• 250

• 385

Multiple Choice

¿Cuántas muestras habría que tomar teniendo los siguientes datos: z=1.645, $$\sigma$$  =900, e=200?

• 50

• 55

• 60

• 65

Multiple Choice

Si n=(1.96)² (0.65)( ) / (0.07)² ¿qué valor va en el paréntesis vacío?

• 0.25

• 0.35

• 0.45

• 45%

Multiple Choice

Si n= (2.17)² (0.25)(0.75) / (0.05)² entonces n es igual a:

• 351

• 352

• 353

• 354

Multiple Choice

Donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. ¿QUE TIPO DE MUESTREO ES?

• Muestreo estratificado

• Muestro sistemático

• Muestreo aleatorio simple

• Muestreo por conglomerados

Multiple Choice

Hace referencia a los participantes, objetos, sucesos o colectividades de un estudio.

• La muestra

• La población

• La cantidad

• El prptotipo

Multiple Choice

¿Qué es el muestreo probabilístico?

• Todos los elementos que forman el universo y que, por lo tanto, están descritos en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra.

• Es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.

• Donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos

Multiple Choice

Se le dá esta denominación al conjunto de los casos que concuerdan con una serie de especificaciones

• Muestra

• Población

• Localidad

• Modelo

Multiple Select

¿Cómo se delimita la población?

• Se deben describir suficientemente las características de la población para determinar los parámetros de la muestra.

• La población debe situarse por características de contenido, lugar y tiempo.

• La población no debe situarse por características de contenido, lugar y tiempo.

• No incluir casos que no deberían estar porque no forman parte de la población

Multiple Choice

¿Qué es cada uno de los elementos susceptible de poseer las características objeto de estudio?

• unidad de la muestra

• universo

• carácter

Match

Selecciona los conceptos de tipo de muestreo

• Procedimiento en el cual todos los

  elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero y de uno.

• Se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.

• Consiste en dividir la población en subconjuntos o estratos cuyos elementos poseen características comunes. Así los estratos son homogéneos internamente.

• Se basa en la división del universo en unidades menores, para determinar luego las que serán objeto de investigación, o donde se realizará la selección.

• Selección arbitraria de los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.

Azar simple

Azar sistemático

Estratificado

Conglomerado

Casual o accidental

• Azar simple

• Azar sistemático

• Estratificado

• Conglomerado

• Casual o accidental

Multiple Choice

¿Cuándo calcular el tamaño de la muestra?

• El estudio de una muestra es menos costoso.

  Toma menos tiempo el estudio a realizar.

  Los resultados son más precisos.

• Cuando no se puede estudiar toda la población,

  Cuando se quieren estudiar dos o más grupos y establecer diferencias,

  Cuando se quieren estimar parámetros, pre valencia, promedio, porcentajes y tasas.

• NINGUNA DE LAS ANTERIORES

Multiple Choice

La muestra se elige de tal manera que cada observación tiene la misma probabilidad de ser elegida, corresponde a un tipo de muestreo:

• Muestreo estratificado.

• Muestreo sistemático

• Muestreo aleatorio simple

Multiple Choice

Que es muestra

• el proceso mediante el cual

  el investigador podrá seleccionar a los

  pacientes o a los sujetos de estudio a partir

  de la muestra calculada previamente.

• Es un subconjunto de la población de estudio, es el grupo de personas que realmente se estudiarán.

• Es un subconjunto de individuos elegidos de un conjunto más grande en el que cada individuo se elige al azar y completamente al azar.

Multiple Choice

¿Qué tiene más elementos?

• El individuo

• La población

• La muestra

• El dato

Multiple Choice

El muestreo probabilístico se subclasifica en:

• Conveniencia, juicio, cuotas, bola de nieve.

• Convención, juzgado, particiones, bola de nieve.

• Aleatorio simple, sistemático, estratificado, conglomerado.

• Aleatorio compuesto, informático, clasificado, aglomeración.

Multiple Select

INDICAR LAS PROPOSICIONES VERDADERAS.

• Cuando una muestra contiene las características relevantes de cierta población en la misma proporción en que figuran en esta última, se dice que es una muestra representativa.

• Cuando los elementos incluidos en una muestra se basan en el juicio del individuo que toma la muestra, se dice que es no aleatoria

• Un plan de muestreo que seleccione miembros de una población a intervalos uniformes en el tiempo, orden o espacio recibe el nombre de muestreo estratificado.

Multiple Choice

INDICAR SI ES VERDADERO O FALSO

¿Son representativas las siguientes muestras?

Se entrevista a los estudiantes de una clase de estadística acerca de sus actitudes hacia la legalización del aborto; sus respuestas se utilizarán para predecir la opinión de la comunidad universitaria en lo referente a este problema

• Verdadero

• Falso

Multiple Choice

INDICAR SI ES VERDADERO O FALSO

¿Son representativas las siguientes muestras?

El editor de una revista desea predecir el resultado de la siguiente elección presidencial y con esta finalidad entrevista a 1000 suscriptores de su revista para determinar sus preferencias al votar.

• Verdadero

• Falso