¿como determinar el universo y muestra?

Definir el universo en la metodología de investigación

Se requiere cierta información básica de inventario para todos los sistemas de carreteras públicas abiertas al tráfico en la parte del universo del conjunto de datos del HPMS (elementos 1-46). La longitud total comunicada para todos los registros abiertos al tráfico debe coincidir con el kilometraje de las carreteras públicas certificadas. También deben notificarse los datos del universo limitado de las instalaciones de las carreteras del Sistema Nacional de Carreteras (NHS) planificadas que aún no están construidas o abiertas al tráfico. Los datos del universo deben informarse sección por sección para todas las arterias rurales, las arterias principales urbanas, el NHS y todas las secciones de muestra estándar y de muestra suplementaria del área de donut; los datos del universo pueden informarse para los sistemas funcionales restantes sobre una base de longitud agrupada.

Se requiere información detallada adicional para una muestra estadísticamente elegida de carreteras en los principales sistemas funcionales. Los sistemas funcionales de la muestra incluyen todos los sistemas colectores menores rurales, locales rurales y locales urbanos. Los datos detallados adicionales se presentan para la parte de la muestra estándar del conjunto de datos del HPMS (elementos 47-98). La muestra estándar pretende representar todos los sistemas aplicables tanto dentro como fuera del sistema de carreteras del Estado. La muestra estándar se utiliza para una variedad de propósitos, incluyendo la medición del rendimiento, la modelización de las necesidades de inversión en apoyo de los informes de estado y rendimiento al Congreso, la política, otros análisis, y en varios medios de publicación.

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Diferencia entre universo y población

En el Pew Research Center realizamos encuestas en Estados Unidos y en docenas de otros países sobre temas que van desde la política y la religión hasta la ciencia y la tecnología. Dada la gran variedad de personas con las que hablamos para nuestras encuestas -y los muchos temas sobre los que les preguntamos- es importante ser lo más claro posible en nuestros escritos sobre quién dice exactamente qué.

En los círculos de investigación, esta práctica se denomina a veces “definir el universo”, es decir, identificar claramente la población cuyas actitudes estamos estudiando, ya sean agentes de policía en Estados Unidos, cristianos en Europa Occidental o algún otro grupo específico. Este tipo de aclaración puede contribuir en gran medida a que los lectores interpreten correctamente los resultados de la encuesta.

En muchos casos, el universo de encuestados del que hablamos es relativamente sencillo. Si decimos que casi dos tercios de los adultos estadounidenses piensan que la situación económica nacional es buena, nos referimos a las opiniones de los estadounidenses de 18 años o más. Pero en otros casos, puede ser necesaria una aclaración y un contexto adicionales, sobre todo para los lectores que no están instruidos en el arte de interpretar los resultados de las encuestas.

Muestreo no proba

El muestreo es un proceso utilizado en el análisis estadístico en el que se toma un número predeterminado de observaciones de una población mayor. La metodología utilizada para tomar muestras de una población mayor depende del tipo de análisis que se realice, pero puede incluir un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático.

En las empresas, un contador público que realiza una auditoría utiliza el muestreo para determinar la exactitud de los saldos de las cuentas en los estados financieros, y los directivos utilizan el muestreo para evaluar el éxito de los esfuerzos de marketing de la empresa.

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La muestra debe ser una representación de toda la población. Cuando se toma una muestra de una población mayor, es importante tener en cuenta cómo se elige la muestra. Para obtener una muestra representativa, la muestra debe extraerse al azar y abarcar a toda la población. Por ejemplo, se podría utilizar un sistema de lotería para determinar la edad media de los estudiantes de una universidad tomando una muestra del 10% del alumnado.

(i) Representatividad: Cuando el investigador adopta el método de muestreo, el supuesto básico es que las muestras así seleccionadas de la población son las más representativas de la población estudiada. Por tanto, las buenas muestras son las que representan con exactitud a la población. La técnica de muestreo probabilístico permite obtener muestras representativas. En términos de medición, la muestra debe ser válida. La validez de una muestra depende de su precisión.

Probabilidad de muestreo

Una de las secciones más visitadas de nuestra web es la CALCULADORA DE MUESTRAS. Gracias a esta aplicación, puedes obtener una estimación del tamaño de la muestra que necesitas para tu encuesta sólo proporcionando datos básicos sobre la población que quieres investigar y el error máximo que estás dispuesto a tolerar.

Así que este es el problema a resolver: queremos estudiar un universo de personas (por ejemplo, personas de 15 a 65 años en Brasil de 136 millones de personas) encuestando a una muestra de ese universo. Como la muestra es más pequeña que el universo, vamos a cometer cierto error. Si estamos dispuestos a aceptar cierto % de error, ¿cuál es el tamaño mínimo de la muestra que necesito?

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El margen de error es el intervalo dentro del cual espero encontrar el valor del universo que estoy midiendo. Esta cifra puede ser una media o una proporción. Por ejemplo, si quiero calcular el número medio de hijos que tienen los brasileños de 15 a 65 años, me gustaría poder decir que es de 2,1 hijos por individuo con un margen de error del 5%. Esto significaría que espero que la media esté entre 2,1 – 5% y 2,1 + 5% por lo que hace un intervalo de 2,00 <-> 2,21.

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