QUE ES POBLACIÓN

El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes. Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones. Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común. El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de estudiante de la Universidad técnica de Ambato. Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación de todos los elementos se dificulte en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística. Es a menudo imposible o poco práctico observar la totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de examinar el grupo entero llamado población o universo, se examina una pequeña parte del grupo llamada muestra.

QUE ES MUESTRA

Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla. Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos. Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia. El estudio realizado a 50 miembros  de  la universidad técnica de Ambato. El estudio de muestras es más sencillo que el estudio de la población completa; cuesta menos y lleva menos tiempo. Por último se aprobado que el examen de una población entera todavía permite la aceptación de elementos defectuosos, por tanto, en algunos casos, el muestreo puede elevar el nivel de calidad. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población. Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población que está representada por la muestra. En consecuencia muestra y población son conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

FORMULA PARA CÁLCULO DE LA MUESTRA POBLACIONES FINITAS

Dr. Mario Herrera Castellanos

Docente Postgrado de Pediatría

Hospital Roosevelt

Para el cálculo de tamaño de muestra cuando el universo es finito, es decir contable y la variable  de tipo categórica, primero  debe  conocer "N" o sea el número total de casos esperados o que ha habido en años  anteriores (Por ejemplo, en el año 2009), para eso deben revisar los datos  estadísticos del Departamento de Pediatría. Si la población es finita, es decir conocemos el total de la población y deseásemos saber cuántos del total tendremos que estudiar la fórmula sería:

Dónde:

• N = Total de la población

• Zα= 1.96 al cuadrado (si la seguridad es del 95%)

• p = proporción esperada (en este caso 5% = 0.05)

• q = 1 – p (en este caso 1-0.05 = 0.95)

• d = precisión (en su investigación use un 5%).

Ejemplo:

¿A cuántas personas tendría que estudiar de una población de 15.000 habitantes para conocer la Pre valencia de diabetes?

Seguridad = 95%; Precisión = 3% (recuerde, en su investigación use 5%, en este ejemplo usaremos 3% proporción esperada = asumamos que puede ser próxima al 5% (0.05); si no  tuviese ninguna idea de dicha proporción utilizaríamos el valor p = 0.5 (50%) que maximiza el tamaño maestral.

Según diferentes seguridades el coeficiente de Zα varía, así:

• Si la seguridad Zα fuese del 90% el coeficiente sería 1.645

• Si la seguridad Zα fuese del 95% el coeficiente sería 1.96

• Si la seguridad Zα fuese del 97.5% el coeficiente sería 2.24

• Si la seguridad Zα fuese del 99% el coeficiente sería 2.576

El chicuadrado y cómo funciona. 

Las pruebas Chi cuadrado son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidad (o densidad) de una o dos variables aleatorias.

Estas pruebas no pertenecen propiamente a la estadística paramétrico pues no establecen suposiciones restrictivas en cuanto al tipo de variables que admiten, ni en lo que refiere a su distribución de probabilidad ni en los valores y/o el conocimiento de sus parámetros.

Se aplican en dos situaciones básicas:

a) Cuando queremos comprobar si una variable, cuya descripción parece adecuada, tiene una determinada función de probabilidad. La prueba correspondiente se llama Chi cuadrado de ajuste.

b) Cuando queremos averiguar si dos variables (o dos vías de clasificación) son independientes estadística mente  En este caso la prueba que aplicaremos ser la Chi cuadrado de independencia o Chi-cuadrado de contingencia.

TEXTO: NACIONES DE METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA.

AUTOR: FRANCISCO LEIVA ZEA

TOTAL DE PÁGINAS: 225

PAÍS: QUITO-ECUADOR