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      <title>PIZARRA VIRTUAL by luzmila cordoba hidrobo</title>
      <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c</link>
      <description>LUZ MILA CORDOBA HIDROBO</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2021-11-09 02:13:53 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2023-05-09 12:54:22 UTC</lastBuildDate>
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      <item>
         <title>¿Qué es el contexto?</title>
         <author>luzcordo22</author>
         <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c/wish/1877155824</link>
         <description><![CDATA[<div>El contexto está formado por una serie de circunstancias (como el tiempo y el espacio físico) que se ubica el escenario de la investigación.&nbsp; Esto quiere decir que las personas son las que construyen el contexto social, pero, a la vez, este contexto incide en su realidad. Es decir, Un contexto es un lugar, persona o herramienta necesaria para poder completar una tarea.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-09 03:55:17 UTC</pubDate>
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         <title>¿Qué es la población?</title>
         <author>luzcordo22</author>
         <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c/wish/1877156064</link>
         <description><![CDATA[<div>Según el autor Arias (2006, p. 81) define población como “un conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el problema y por los objetivos del estudio”</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-09 03:55:25 UTC</pubDate>
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         <title>¿Qué es la muestra y el muestreo?</title>
         <author>luzcordo22</author>
         <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c/wish/1877156254</link>
         <description><![CDATA[<div>Una muestra es un subconjunto de la población que está siendo estudiada. Representa la mayor población y se utiliza para sacar conclusiones de esa población. Es una técnica de investigación ampliamente utilizada en las ciencias sociales como una manera de recopilar información sin tener que medir a toda la población.<br><br>El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.&nbsp;<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-09 03:55:31 UTC</pubDate>
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         <title>¿Cuáles tipos de muestreo se pueden utilizar?</title>
         <author>luzcordo22</author>
         <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c/wish/1877156701</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>MUSTREO ALEATORIO SIMPLE.</strong></div><div><em>Muestreo equiprobabilístico</em>: Si se selecciona una muestra de tamaño <em>n </em>de una población de <em>N </em>unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de <em>n/N</em>.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Ventajas:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Sencillo y de fácil comprensión.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Cálculo rápido de medias y varianzas.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Desventajas:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.</div><div>&nbsp;</div><div>&nbsp;</div><h1><strong>MUESTREO SISTEMATICO.</strong></h1><div><strong>&nbsp;</strong></div><div><strong>Procedimiento:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Conseguir un listado de N elementos.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Determinar un tamaño de muestra n.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Definir un intervalo de salto k; K=N/n.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio).</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Seleccionar los elementos de la lista.</div><div><strong>&nbsp;</strong></div><div><strong>Ventajas:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Fácil de aplicar.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; No siempre es necesario tener un listado de toda la población.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.</div><div>&nbsp;</div><div>Desventajas:</div><div>- Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar estimaciones sesgadas.</div><div>&nbsp;</div><div>&nbsp;</div><div><strong>MUESTREO PROBABILISTICO.</strong></div><div><strong>&nbsp;</strong></div><div>El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.</div><div>&nbsp;</div><div>Los tipos de muestreo probabilístico son:</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Muestreo aleatorio simple.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Muestreo sistemático.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Muestreo aleatorio estratificado.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Muestreo por conglomerados (clusters)</div><div>&nbsp;</div><div>Por <strong>ejemplo</strong>, si tienes una población de 100 personas, cada persona tendría una probabilidad de 1 de 100 de ser seleccionado.</div><div><br><br><strong>MUESTREO ALEATORIO SIMPLE.</strong></div><div><strong>&nbsp;</strong></div><div><em>Muestreo equiprobabilístico</em>: Si se selecciona una muestra de tamaño <em>n </em>de una población de <em>N </em>unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de <em>n/N</em>.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Ventajas:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Sencillo y de fácil comprensión.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Cálculo rápido de medias y varianzas.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Desventajas:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.</div><div>&nbsp;</div><div>&nbsp;</div><div><strong>MUESTREO SISTEMATICO.</strong></div><div><strong>&nbsp;</strong></div><div><strong>Procedimiento:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Conseguir un listado de N elementos.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Determinar un tamaño de muestra n.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Definir un intervalo de salto k; K=N/n.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio).</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Seleccionar los elementos de la lista.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Ventajas:</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Fácil de aplicar.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; No siempre es necesario tener un listado de toda la población.</div><div>-&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Desventajas:</strong></div><div>- Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar estimaciones sesgadas.</div><div>&nbsp;<br><br></div><div>&nbsp;</div><div><br><br></div><div><br></div><div>&nbsp;</div><div><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-09 03:55:45 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title>¿Qué pasa si se omite en una investigación la información sobre el muestreo?</title>
         <author>luzcordo22</author>
         <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c/wish/1877157517</link>
         <description><![CDATA[<div>Si la muestra seleccionada no coincide con los criterios de investigación, el análisis de la encuesta puede dar lugar a resultados inexactos. Las decisiones que se toman con base a esto pueden afectar negativamente el crecimiento y el éxito de un negocio.</div><div><br></div><h1><strong>Muestreo aleatorio estratificado</strong></h1><div><strong>&nbsp;</strong></div><div>El azar no es una garantía de representatividad. Este muestreo pretende asegurar la representación de cada grupo en la muestra. Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas resultarán las estimaciones.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Ventajas:</strong></div><div>-&nbsp;Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.</div><div>-&nbsp;Se obtienen estimaciones más precisas.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Desventajas:</strong></div><div>-&nbsp;Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.</div><div>-&nbsp; Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento).</div><div>&nbsp;</div><h1><strong>Muestreo por conglomerados</strong></h1><div><strong>&nbsp;</strong></div><div>-&nbsp; &nbsp;Los conglomerados se caracterizan porque la variación en cada grupo es menor que la variación entre grupos.</div><div>-&nbsp; &nbsp;La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Ventajas</strong>:</div><div>-&nbsp; Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. Reduce costes.</div><div>-&nbsp; No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades prim arias de muestreo.</div><div>&nbsp;</div><div><strong>Desventajas:</strong></div><div>-&nbsp; El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.</div><div>-&nbsp; El cálculo del error estándar es complejo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-09 03:56:11 UTC</pubDate>
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         <title>Bibliografía</title>
         <author>luzcordo22</author>
         <link>https://padlet.com/luzcordo22/vh23t6u0hwhwo48c/wish/1877158145</link>
         <description><![CDATA[<div>Carrasco JL. El método estadístico en la investigación médica. 5ª ed. Madrid. Editorial Ciencia.</div><div>&nbsp;</div><div>Domenech JM. Métodos Estadísticos en Ciencias de la Salud. Signo. Barcelona 1999.</div><div>&nbsp;</div><div>Hulley SB, Cummings SR. Diseño de la investigación clínica. Ed Doyma. Barcelona 1993.</div><div>&nbsp;</div><div>Kelsey IL, Thompson WD, Evans A. Methods in observational epidemiology. New York. Oxford University Press 1986.</div><div>&nbsp;</div><div>Mira JJ, Gómez J, Aranaz J, Pérez E. Auditoría de historias clínicas: ¿cúal es el tamaño adecuado de la muestra?. Todo Hospital 1997; octubre: 58-64.</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-09 03:56:31 UTC</pubDate>
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