Estadistica

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SEGUNDA PARTE: gral o empirica: es l a orientadora de la invest, intenta enfocar el problem como base para la busqueda d datos. de trabajo u operacional: Plantea 1 duda razonable sobre 2 o mas soluciones ante 1 problem. NULA: es akella por la cual indicamos q la informacn a obtener es contraria a la hiptsis de trabajo.HIP de la InvestiGAció n: se identifica con la gral o empirica y responde en forma amplia y generica a las dudas presentadas en la formulación del problm . hipo operacionales: ns presenta la hipots gral de investigación en torno al fenómeno q se va a estudiar y de los instrumentos con q se van a medir las variables. HIPO Estadistica: es la q expresa la hipotss operacional en forma de ecuación matemática, por tal debe ser precisa en fin de facilitar la relacion estadistica. hipo descriptiva: hacen referencia a la existencia de relaciones de cambio en la estructura de un fenomeno dado.Hipotesis causales: es una proposicion tentativa de los factores q intervienen como causa en el fenomeno q se estudia. HIpot singulares: en estos casos la proposición presentada se halla localizada en terminos espacio-temporales. Hipot estadistica: nos indica q 1 mayor proporción de personas o elementos con tales o cuales caracteristicas determinadas presenta tales o cuales otras caracteristicas.hipot grales restringidas: aqui la proposición hace referencia a la totalidad de miembros q la conforman kedando restringida ya sea aun lugar o 1 periodo de tiempo determinado. HIpo universales no restringidas: son las verificadas por 1 determinada ciencia y constituyen la base de sus leyes y teorias. las principales cualidades de 1 hipotess bien formulada son: generalidad y especificidad, referencia empirica, comprabilidad y refutabilidad, referencia a un cuerpo de teoria, operacionalidad. variables: un aspecto o dimensión de 1 fenomeno q tiene como caracteristica la capacidad de asumir distintos valores ya sea cuantitativa o cualitativamente. es la relación causa efecto q se da entre 1 o más fenomenos estudiados. la validez de 1 variable depend sistemáticamente del marco teorico q fundamenta el problem y del cual se ha desprendido y de su relacion directa con la hipotesis q la respalda. inicialmente se definen las variables contenidas en la hipotesis en forma teorica luego en forma empirica, lo cual recibe el nombre de indicadores de variables. METODOLOGÍA: Cientificamente la metodología es un procedimiento gral para lograr de 1 manera precisa el objetivo de la investigcn. los diseños metodologicos, muesytral y estadistico son fundamentales en la investgcn y constituyen la structura sistematica para el analisis de la información q dentro del marco metdlogco nos lleva a interpretar los resultados en función del problem q se investiga y de los planteamientos teoricos del mismo diseño.Población y Muestra: una pobla está detrminada x sus caractrstcas definitorias. población: es la totalidad del fenomeno a estudiar donde las unidades de población poseen 1 caractristica comun, la cual se studia y da origen a los datos de la investigación. para hacer una generalización exacta de 1 poblac es necesario tomar 1 muestra representativa y por tanto la validez depende de la validez y tamaño de la muestra. muestra: conjunto de operaciones q se realizan para studiar la distribución de determinados caracteres en la totalidad de 1poblac, universo o colectivo, partiendo de la observación de 1 fracción de la pobla considerada. LEY de los grandes números: si en 1 prueba la probabilidad de 1 acontecimiento o suceso es P y si este se repite una gran cantidad de veces, la relación entre las veces q se produce el suceso y la cantidad total de pruebas es decir la frecuencia F del suceso tiende a acercarce cada vez más ala probabilidad P. mas exactamente si num de pruebas es suficientmnte grande, resulta totalmente improbable q la diferencia entre F y P supone cualkier valor prefijado por pekeño q sea. el modo de establecer la probabilidad es lo qse le denomina cálculo de probabilidad. Muestreo aleatorio: c/1 de los individs de 1 pobla tiene la misma posibili de ser elegido. de lo contrario se dice q la muestra es Viciada. muestreo estratificado: es cuando los elementos de la mustra son proporcionales asu presencia enla población. la condicn de la estratificación es la presencia en cada strato de las caracteristicas q conforman la pobla .

Muestreo por cuotas: es cuando se divid la pobla en estratos o categorias y se asigna 1 cuota para las diferentes categorias y a juicio del investiga se seleccionan las unidades de muestreo. Muestreo intencionado: igual llamado sesgado, el investiga selecciona los elementos q a su juicio son representativos. Muestreo MIxto: se convinan diversos tipos de muestreo ya sean probabilisticos o no probabilisticos, o puedes seleccionar las unidades de la muestra en forma aleatoria y luego aplicarse al muestreo por cuotas. Muestreo tipo: consist en seleccionar 1 muestra para ser usada al disponer d tiempo, la muestra se establece y esta constituira el modulo gral del cual se extraera la muestra definitiva conforme alas necesidad specifica de cada investigación. Los 3 puntos importantes respecto a 1 muestra son: los procedim para determinar la representatividad de la muestra, los procedimientos para determinar el error de la muestra, los proced para determ el tamaño de la muestra. estos tienen como objetivo la mayor seguridad o probabilidad dq la muestra reproduzca las caracteristicas de la población. Para q 1 muestra proporcione datos confiables los errores deben ser relativamente pekeños para q este no poerda su validez. Gralmente se presentan 2 tipos de errores: sistematicos y de muestreo. Sistemático: llamado d distorsión o sesgo de la muestra, se presentan por diferentes causas ajenas de la muestra. Errores de Muestreo: sin importar el procedimiento y la perfec del metodo empleado, la muestra diferirá de la pobla.

sistematico

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