Top PDF Tamaño de la muestra.

Tamaño de la muestra.

Tamaño de la muestra.

Para ver como se distribuye algunas de las características de la muestra con respecto a la variable que se esta midiendo, podemos recurrir a la famosa campana de Gauss o Student que refleja la curva normal de distribución cuya característica principal es la de ser unimodal donde la media, mediana y la moda siempre coinciden 2 .

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TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DISEÑOS MUESTRALES

TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DISEÑOS MUESTRALES

En toda investigación estadística existe un conjunto de elementos sobre los que se toma información. Este conjunto de elementos es lo que se denota con el nombre de población (N). Cuando el investigador toma información de todos los elementos de la población se dice que está realizando un censo. Sin embargo, esto no es muchas veces posible. Este problema lleva al investigador a tomar la información sólo de una parte de los elementos de la población, proceso que recibe el nombre de muestreo. El conjunto de elementos de los que se toma información en el proceso de muestreo se llama muestra (n) y el número de elementos que la compone tamaño muestral. Por lo tanto:
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Cómo estimar el tamaño de la muestra en investigaciones con humanos

Cómo estimar el tamaño de la muestra en investigaciones con humanos

Variabilidad: La tercera razón básica por la cual calculamos el tamaño adecuado de la muestra en un estudio es el concepto de variabilidad de los resultados (10). Las medidas de dispersión de una muestra (varianza, desviación estándar) y el pro- medio de la misma muestra, guardan una relación inversa con el tamaño de la muestra usada para obtener esos valores. Los estudios con muestras pequeñas usualmente no pueden ser informados con la suficiente precisión como para que sus resultados sean útiles. Un ejemplo es el resultado hipotético de un estudio en el cual el riesgo de contraer cáncer de endometrio cuando una mujer menopáusica ha estado expuesta a estrógenos es 7 veces más alto que el de una mujer no expuesta; pero con un intervalo de confianza del resultado que v a rí e entre 1.5 (mínima asociación) y 1.8 (asociación extrema).
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Tamaño óptimo de la muestra (Optimum sample size)

Tamaño óptimo de la muestra (Optimum sample size)

Para ilustrar que 0.5 produce el valor más grande posible para el tamaño de la muestra, en la Tabla 1 resolvemos el problema de sistema de evaluación utilizando varios valores diferentes de p. Del tamaño de las muestras asociado con tales valores, se puede ver que para el intervalo de valores de p que va desde 0.3 a 0.7, el cambio en el tamaño de muestra correspondiente es relativamente pequeño. Por tanto, incluso si usted ya sabia que la verdadera porción de población es 0.3 y de todos utilizó 0.5, usted hubiera muestreado solamente 269 personas más (1,680 - 1,411) de lo que era realmente necesario para el grado de precisión deseado. Obviamente, adivinar valores de p en casos como éste no parece ser tan crítico como parecía a primera vista.
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(Tamaño MUESTRA corregido 2012)

(Tamaño MUESTRA corregido 2012)

El problema especial que plantea el tamaño de la muestra, en caso de ser estratificada, es la determinación no sólo del tamaño general de la muestra, sino el de cada estrato de la muestra. Como la muestra debe reflejar fielmente el universo, en ella deben figurar los estratos según su proporción en el universo.

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Tamaño de muestra para caracterización y mantenimiento varietal en maiz

Tamaño de muestra para caracterización y mantenimiento varietal en maiz

Al analizar la influencia del nivel de confianza sobre el tamaño de muestra para cada uno de los caracteres, se puede observar (Figuras 1 – 4) que independientemente del grado de precisión, conforme se incrementa el nivel de confiabilidad (del 95 al 99%) se incrementa el tamaño de muestra para todos los caracteres; esto se debe a que para obtener un valor de la población muestra cercano a la media de la población original, con un alto grado de confiabilidad es necesario considerar un mayor número de elementos para acercarnos a ese valor. Por lo tanto el tamaño de la muestra es directamente proporcional a la confianza deseada; no obstante los efectos generados no son muy grandes en comparación con el nivel de precisión; ya que al analizar este parámetro en forma independiente se aprecia que también tiene una influencia directa sobre el tamaño de muestra; puesto que, independientemente del nivel de confianza, conforme se busca mayor precisión, se incrementa el tamaño de muestra, ya que si se busca obtener un valor más cercano a la media de la población original es necesario muestrear un mayor número de individuos.
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POBLACION MUESTRA TAMAÑO DE MUESTRA

POBLACION MUESTRA TAMAÑO DE MUESTRA

• Para poder realizar este tipo de muestreo, todos los individuos de la población deben estar numerados en un listado. Normalmente, se hace a partir de un listado de números aleatorios, disponibles en casi todos los libros de estadística, con un programa estadístico, o con alguno de los programas para calcular el tamaño de la muestra que tenga la opción de generar listados de números aleatorios.

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Impacto de distintos Kernels en el tamaño de muestra para generar variables aleatorias con bootstrap

Impacto de distintos Kernels en el tamaño de muestra para generar variables aleatorias con bootstrap

Para elegir el tamaño adecuado de muestra de entrada para aplicar bootstrap con un determinado kernel se deben realizar diferentes pruebas, tomando muestras de entradas que sigan una distribución en particular. Las muestras de entrada a utilizar serán de diferentes tamaños, comenzando con muestras de tamaño veinte aumentando de cinco en cinco hasta llegar a cincuenta. Cabe destacar que se quiere determinar que tan pequeño puede ser el tamaño de la muestra de entrada sin afectar la calidad de los valores generados por bootstrap. Tamaños de muestra pequeños implican menor trabajo y costo en su obtención.
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Tamaño óptimo de muestra para evaluar el patrón de crecimiento de frutos de naranjo "Valencia Late"

Tamaño óptimo de muestra para evaluar el patrón de crecimiento de frutos de naranjo "Valencia Late"

pero no respecto al tamaño de muestra de unidades secundarias o frutos. De acuerdo a Cochran, se de- berían tomar 5 frutos por árbol, el cuál es un valor pequeño comparado con la segunda metodología que arroja valores de m entre 30 y 40. No obstante se considera más adecuado el número de frutos determinado con la segunda metodología, debido a que el propio Cochran (1982) considera que en la mayoría de las situaciones prácticas el m óptimo resulta relativamente bajo. Por otra parte, la elección de m sugiere las estimaciones de c n / c m y S m / S n , y re- sulta difícil obtener estas razones con gran precisión, sobre todo la primera. Si la relación c n / c m fuese igual a 20, el tamaño de muestra se modiicaría a n = 6 y m = 10, lo que duplica el tamaño de muestra de unidades secundarias respecto al valor original manteniendo la misma precisión. Además, si se uti- liza la mitad de la diferencia del diámetro entre dos calibres comerciales sucesivos como error admitido (V (y)=0,5), el número de árboles a seleccionar se duplica, con lo cuál sólo se ganaría una precisión del 0,4% (Figura 3).
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Tamaño de muestra para estimar cargas de combustible en bosque de encino en la región Montaña de Guerrero

Tamaño de muestra para estimar cargas de combustible en bosque de encino en la región Montaña de Guerrero

En relación al número de sitios para la evaluación de combustibles forestales, Castañeda et al. (2015) establecieron 30 sitios en bosques de Pinus hartwegii Lindl.; Hernández et al. (2016) utilizaron 15 sitios en tres ecosistemas con incidencia de incendios, ubicados en Juchitán, Oaxaca; y Barrios-Calderón et al. (2018) estudiaron 24 sitios de muestreo en la Reserva de la Biosfera La Encrucijada, Chiapas; sin embargo los estudios de combustible no consideran un criterio estadístico para definir el tamaño de muestra.

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Epidemiología Genética de la Hipertensión Arterial en el Noreste de México  I  Determinación del Tamaño de Muestra

Epidemiología Genética de la Hipertensión Arterial en el Noreste de México I Determinación del Tamaño de Muestra

Procedimiento 2. A partir de la tabla 3x2 (Cuadro3) se obtuvo un tamaño de efecto (Delta al cuadrado) del 0.1773. La cual sirvió para crear una tabla de tamaño de muestra con valores de significancia del 0.05 al 0.001 y potenciales del 80 al 99% (Cuadro 4). El número mínimo de familias obtenido fue de 19 (alfa = 0.05 y 1- Beta = 80%) y el máximo de 67 (Alfa = 0.001 y 1-Beta = 99%). Considerando a la Familia I como el grupo control se encontró

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Efecto del tamaño de muestra y el número de réplicas bootstrap

Efecto del tamaño de muestra y el número de réplicas bootstrap

Algunos autores estudian las desventajas del bootstrap no paramétrico, por ejemplo Andrews (2000) comenta que en modelos con coeficientes aleatorios, a menudo las varianzas estimadas de algunos de los coeficientes aleatorios son pequeñas y por lo tanto las varianzas verdaderas de algunos de estos coeficientes podrían ser cero. En este caso el bootstrap no paramétrico no es consistente. Hesterberg et al. (2003) realizan un análisis del bootstrap no paramétrico basado en muestras pequeñas y anota que la distribución bootstrap puede ser muy variable, su forma y la dispersión reflejan las características de la muestra y pueden no estimar con precisión la forma y la dispersión de la distribución muestral. También afirma que el bootstrap no es confiable para estadísticos como la mediana y los cuartiles cuando el tamaño de muestra es pequeño.
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Eficiencia del Tamaño de la Unidad de Muestra en la Medición de Forraje en Pie.

Eficiencia del Tamaño de la Unidad de Muestra en la Medición de Forraje en Pie.

Larson y Larson (1987), estudiaron el determinar si, acaso la estratificación de micro sitios dentro de comunidades del pastizal podría ser usado efectivamente para reducir la variación del muestreo y con ello el tamaño de la unidad de muestra, se estratificó dos comunidades por patrón de micro relieve. Se diseñó un muestreo aleatorio a cada comunidad y micro relieve. Basado en patrón de drenaje, redujo el error estándar significativamente. Los grupos de datos de micro sitio no fueron significativamente diferentes de muestreo aleatorio para comunidades. El tamaño del muestreo se redujo en 50 y 60 % al usar la técnica de muestreo en micro sitio. Los inventarios de vegetación proveen información que es usada para la toma de decisiones de los manejadores de pastizales (McQuisten y Gebhardt, 1983). Un gran número de procedimientos de muestreo y mejoramiento de los mismos se han descrito en la literatura. Sin embargo es importante estar alerta que muchas reducciones en los costos de inventarios depende de la habilidad del muestreador para identificar fuentes de variación del muestreo y desarrollar diseño de estudios que puedan minimizar el número de muestras necesarias para obtener inferencia estadística válida. La partición de fuentes de variación dentro de la comunidad deberá ser un primer objetivo cuando el tamaño de muestra es un factor limítrofe. El objetivo de estudio fue determinar si la estratificación de micro sitio dentro de comunidades del pastizal podía usarse para reducir efectivamente la variación del muestreo y así el tamaño de muestra.
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Tamaño de muestra para el desmote experimental y propiedades de la fibra en el algodonero (Gossypium hirsutum L )

Tamaño de muestra para el desmote experimental y propiedades de la fibra en el algodonero (Gossypium hirsutum L )

TAMAÑO DE MUESTRA PARA EL DESMOTE EXPERIMENTAL Y PROPIEDADES DE LA FIBRA EN EL ALGODONERO (Gossypuun hlrslttum L) Miguel Espilla C lA M S, Hermes Aramendlz TIA M S • Angel Mendoza O lA Ph O RESUMEN El[.]

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Eficiencia del Tamaño de la Unidad de Muestra en la Medición de Forraje en Pié

Eficiencia del Tamaño de la Unidad de Muestra en la Medición de Forraje en Pié

Eficiencia del Tamaño de la Unidad de Muestra en la Medición de Forraje en Pié. Por:[r]

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DISEÑO Y CÁLCULO DE TAMAÑO DE MUESTRA PARA SU APLICACIÓN A LOS

DISEÑO Y CÁLCULO DE TAMAÑO DE MUESTRA PARA SU APLICACIÓN A LOS

• Los dirigentes del consejo estudiantil en un colegio desean realizar una encuesta para determinar la proporción de estudiantes que está a favor de una propuesta de código de honor. Si la población estudiantil es de 2000 (N=2000 estudiantes). Determine el tamaño de muestra (número de estudiantes a investigarse) necesario con un error de estimación de 5%.

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TAMAÑO DE UNA MUESTRA PARA UNA INVESTIGACIÓN DE MERCADO

TAMAÑO DE UNA MUESTRA PARA UNA INVESTIGACIÓN DE MERCADO

De este procedimiento se genera el concepto de afijación, definido como la distribución de los diferentes estratos en la muestra. Puede haber afijación simple donde a cada estrato le corresponde igual número de elementos. Por otra parte, la afijación proporcional es cuando la integración de la muestra se hace en base al peso o tamaño de la población en cada estrato. También se menciona la afijación óptima, de poca aplicación, cuando se toma en cuenta la proporción de cada estrato y se conoce dispersión previsible de los resultados a través de la desviación típica.
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Influencia de la asimetría en el tamaño de la muestra

Influencia de la asimetría en el tamaño de la muestra

6. Para el caso de las poblaciones continuas se pueden generalizar tama˜ nos m´ıni- mos de muestra para ciertos intervalos de coeficientes de asimetr´ıa, por su similaridad en los resultados. Sin embargo los valores no muy similares y ma- yores que los dem´ as se tomaron como los valores m´ınimos en cada intervalo. Adem´ as estos valores se tomaron de acuerdo a la prueba de Shapiro-Wilk por ser la m´ as potente de las tres pruebas utilizadas en esta investigaci´ on y as´ı disminuir la probabilidad de cometer un error tipo II. Para poblaciones con coeficientes de asimetr´ıa no superiores a 0,5 el cumplimiento del TCL con un criterio del 90 % se logra con un tama˜ no m´ınimo de muestra de 10. Poblacio- nes con coeficientes de asimetr´ıa superiores a 0,5 e inferiores a 1,0 requieren aproximadamente un tama˜ no m´ınimo de muestra de 80. Para poblaciones con coeficientes de asimetr´ıa entre 1,0 y 1,5 requieren un tama˜ no m´ınimo de mues- tra de 110. Poblaciones con coeficientes de asimetr´ıa entre 1,5 y 2,0 requieren un tama˜ no m´ınimo de muestra de 240. Estos resultados se muestran en la siguiente tabla.
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EFICIENCIA DEL TAMAÑO DE LA UNIDAD DE MUESTRA EN LA MEDICION DE FORRAJE EN  (Bouteloua gracilis) Y (Muhlenbergia arenicola)./

EFICIENCIA DEL TAMAÑO DE LA UNIDAD DE MUESTRA EN LA MEDICION DE FORRAJE EN (Bouteloua gracilis) Y (Muhlenbergia arenicola)./

Lyon (1968) su objetivo fue el hacer una comparación detallada en 1) la dinámica de biomasa viva y muerta sobre y bajo el suelo 2) Dinámica de deposición de litter y 3) Producción primaria neta arriba y bajo el suelo en un monocultivo de Bouteloua gracilis. El tamaño total de la parcela fue de 0.3 ha. Se usó parcelas rectangulares de 1.5x 32 m como unidad de muestreo de vegetación, con diseño completamente al azar con 4 repeticiones, la cosecha de forraje se hizo en 10 parcelas rectangulares de 0.4x1.25m. El forraje en pié se cortó a ras del suelo. Se separó el material verde de las especies principales, el material seco y litter se colectó y se trató como componentes por separado. El análisis estadístico usado fue un modelo modificado de split-plot ANOVA en parcela completa y para datos de profundidad se uso Subparcela. Se usó Tukey ó LSD.
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