Top PDF TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DISEÑOS MUESTRALES

TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DISEÑOS MUESTRALES

TAMAÑO DE LA MUESTRA Y DISEÑOS MUESTRALES

Un investigador está interesado en estimar la proporción de muertes debido a cáncer de estómago en relación con el número de defunciones por cualquier tipo de neoplasia. Su experiencia le indica que sería sorprendente que tal proporción supere el valor de 1/3. ¿Qué tamaño de muestra debe tomar para estimar la anterior proporción, con un nivel de confianza del 99%, para que el valor estimado no difiera del valor real en más de 0.03?

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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

Al igual que con los errores de tipo I y II, para poder tener la capacidad de detectar diferencias pequeñas entre los grupos a estudiar, se necesitará un mayor número de pacientes en los grupos. Otra forma de expresar este concepto es que, si sola- mente estamos interesados en explorar diferencias grandes entre los grupos del estudio, necesitaremos menor cantidad de pacientes. El corolario obvio de esto es que el castigo a pagar será el de no en- contrar diferencias significativas entre los grupos, si en realidad existe una diferencia menor de la que estipulamos. Una alegoría que usamos con frecuencia con nuestros estudiantes de medicina y que facilita 1a explicación de este concepto es la de un pescador y su red. Si el pescador está solamente interesado en pescar tiburones (diferencias gran- des) tejerá una red poco tupida que le representará poco trabajo (tamaño de muestra pequeño). El castigo a pagar radicará en no poder pescar sardi- nas (diferencias pequeñas) ya que para eso necesi- tará una red más tupida (mayor tamaño de mues- tra).
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Tamaño de muestra para caracterización y mantenimiento varietal en maiz

Tamaño de muestra para caracterización y mantenimiento varietal en maiz

El carácter cuantitativo de mayor variabilidad en los tres materiales fue RTP, con un CV de 31.9 hasta 43.8%, y por lo tanto fue el que requirió del mayor tamaño de muestra que los otros siete caracteres. En este sentido, Márquez (1985) menciona que la alta variabilidad en algunos caracteres puede deberse a los errores de muestreo durante el incremento de las líneas, así como también a los cambios del fenotipo; no obstante, la variabilidad puede ser de origen, y entonces sería conveniente considerar la importancia de este tipo de caracteres en la descripción varietal, y analizar las implicaciones en una reducción del tamaño de muestra. En el caso de que este tipo de caracteres fuera de interés para el fitomejorador y/o productor de semillas, entonces para propósitos de mantenimiento y multiplicación de semillas el tamaño de muestra deberá ser el determinado por su propia variabilidad; ya que los caracteres uniformes no representarían problemas para su manejo (Virgen, 1991).
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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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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.

En las técnicas lo describió se ha asumido que se ha elegido una dimensión de una variable y un tamaño arbitrarias de la muestra de la parcela y no se han hecho caso las consideraciones económicas. (Van Dyne y col., 1963; Wiegert (1962) tienen ambos investigados la influencia del tamaño y de la dimensión de una variable de la muestra en la eficacia económica del muestreo y debe ser consultada para la metodología detallada. En diseñar un ensayo de este tipo, sin embargo, ciertas consideraciones básicas deben considerado. Las varias tamaños del cuadrados no deben ser obtenidas abultando contiguo o las parcelas jerarquizados debido a los efectos considerables del borde que pueden causar la interpretación de los resultados aunque Wiegert (1962) utiliza cuadros jerarquizados, Van Dyne y col., 1963) esto causa al sesgo en sus datos). Las varias dimensiones de una variable y tamaños se deben por lo tanto situar al azar concluido el área seleccionada. Si esto no se hace, es inevitable que las producciones de los varias muestra de parcelas serán determinadas por los parcelas anteriores cortados según lo indicado en Van Dyne y col., (1963). Para reducir variabilidad en técnica del corte, es necesario cortar todos los diagramas usando al mismo operador y acortando el equipo. En analizar la eficacia de cada tamaño y dimensión de una variable del diagrama, es necesario considerar no solamente la eficacia, es decir la variación más baja para un coste dado del tiempo, pero también la producción de datos normalmente distribuidos más bien que sesgada (la transformación de los datos puede, sin embargo, tomar cuidado de esta dificultad). Es también importante probar si hay heterogeneidad de la variación entre los entre los varios tamaños de unidades de muestra puesto que la mayoría de las pruebas estadísticas comunes son inválidas si éstas dan la prueba apropiada, Van Dyne y col., (1963).
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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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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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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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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"

En modelos de predicción de producción de frutos, varios parámetros relativos a caracterís- ticas que los mismos presentarán a la fecha de ser recolectados deben ser estimados anticipadamente. Uno de ellos, de fundamental importancia por su incidencia en la precisión de los volúmenes predi- chos, es el tamaño que los frutos tendrán al inal del período de fructiicación. La elaboración de curvas de crecimiento permite conocer el modo en que crece el fruto con respecto al tiempo y los modelos estadísti- cos ajustados a dichas curvas se utilizan, entre otras aplicaciones, para estimar en forma anticipada el tamaño que se espera alcancen los frutos al momento de la cosecha y de esta manera realizar pronósticos de producción (BRAMARDI, 1995; ÁLVAREZ et al., 1999; CUEVAS et al., 2003; AVANZA et al., 2008). En todo experimento o investigación agronómica se alcanza un punto en el cual se debe tomar una decisión acerca del tamaño de muestra. Una muestra demasiado grande implica un des- perdicio de recursos y una muestra demasiado pequeña disminuye la utilidad de los resultados de las estimaciones y pruebas de hipótesis. El problema principal al momento de determinar el tamaño de una muestra es obtener alta precisión y bajo costo para la estimación de un determinado parámetro. La precisión puede establecerse por el recíproco de la estimación de varianza, mientras que los costos se basan principalmente en el tiempo empleado en la toma de mediciones. Dicha precisión puede ser preijada por el investigador, mientras que el costo en tiempo puede disminuirse tomando aquel tamaño de muestra mínimo que proporcione la precisión deseada (COCHRAN, 1982; GOMEZ; GOMEZ, 1984; SCHEAFFER et al., 2007).
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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

triglicéridos, HDL y LDL. El tamaño de muestra se determino mediante dos procedimientos: 1. Para cada una de las variables cuantitativas de progenitores y descendientes, se determino el tamaño de muestra mediante el paquete MINITAB V15.0 (modulo ANOVA unifactorial) y 2. Para la asociación de los 3 tipos de familias con los tipos de descendientes (con y sin HTA) se hizo una tabla de contingencia de 3x2 mediante el paquete N´Query Advisor v4.0. Resultados: Procedimiento 1. En los progenitores la variable peso dio el mayor tamaño de muestra = 105 (35 por tipo de familia) mientras que en los descendientes la variable estatura dio el mayor tamaño de muestra = 201 (67 por tipo de familia). Los cálculos se hicieron con un valor de significancia (Alfa) de 0.05 y un potencial (1-Beta) del 80%. Procedimiento 2. A partir de la tabla 3x2 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%. 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 una tendencia de mayor riesgo (OR) para las Familias II (3.00) y III (8.57).
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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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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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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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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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Muestreo en dos pasos: sensibilidad del tamaño de muesra respecto de la muestra preliminar

Muestreo en dos pasos: sensibilidad del tamaño de muesra respecto de la muestra preliminar

Se han planteado algunas alternativas para la solución de esta dificultad, una de las cuales, el muestreo en dos pasos, se aborda en este trabajo, tratando de evaluar la incidencia que t[r]

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Influencia de la asimetría en el tamaño de la muestra

Influencia de la asimetría en el tamaño de la muestra

ma˜ no de muestra. Adem´ as, establecer los tama˜ nos m´ınimos de muestra de acuerdo a los coeficientes de asimetr´ıa, que permitan el uso del teorema sobre poblaciones que tengan distribuciones discretas como la Binomial, de Poisson, Hipergeom´ etrica y distribuciones continuas como la Beta, Weibull, F y la familia Gamma. De esta manera se tendr´ a una regla emp´ırica, objetivo general de este trabajo, que estable- ce qu´ e valores de tama˜ nos m´ınimos de muestra se necesitan, de acuerdo al tipo de distribuci´ on, para la utilizaci´ on correcta del Teorema Central del L´ımite.
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Resultados funcionales a doce meses de cirugía de cobertura y de reorientación acetabular en pacientes con displasia del desarrollo de la cadera en el Hospital General de Pachuca.

Resultados funcionales a doce meses de cirugía de cobertura y de reorientación acetabular en pacientes con displasia del desarrollo de la cadera en el Hospital General de Pachuca.

V.5 Determinación del tamaño de muestra y muestreo V.5.1.- Tamaño de la muestra No se calculó una muestra ya que se realizó un censo en un periodo comprendido entre el 1 de enero del 201[r]

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