lunes, 21 de septiembre de 2020

RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN

 

MÉTODOS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN

Los datos son una colección de hechos, cifras, objetos, símbolos y eventos que han sido recopilados de diferentes fuentes. Las organizaciones se encargan de recolectar información en distintos momentos y de diferentes audiencias para tomar mejores decisiones. 

Aunque los datos son un activo valioso para toda organización, no sirven para nada hasta que se analizan o procesan para obtener los resultados deseados.  

TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

Los métodos y técnicas de recolección de datos pueden dividirse en dos categorías: métodos primarios de recolección de datos y métodos secundarios de recolección de datos.












TIPOS DE DATOS

Pueden ser de dos tipos:

Cualitativas: son aquellas en la que los resultados posibles no son valores numéricos. Por ejemplo: color del pelo, tipo de ropa preferida, lugar de veraneo, etc.

Cuantitativas: aquellas cuyo resultado es un número. A su vez, las hay de dos tipos:

Cuantitativas discretas: cuando se toman valores aislados. Por ejemplo: número de amigos de tu pandilla, número de veces que vas al cine al mes, número de coches que tiene tu familia.

Cuantitativas continuas: cuando, entre dos valores cualesquiera, puede haber valores intermedios. Es decir, se toman todos los valores de un determinado intervalo. Por ejemplo: peso de las personas, nivel sobre el mar en que se encuentra tu ciudad, medida del perímetro torácico.

Los métodos cuantitativos para la investigación de mercados y la previsión de la demanda suelen utilizar herramientas estadísticas. Aquí, la demanda se pronostica sobre la base de datos históricos. 

Los métodos de recolección de datos cualitativos son especialmente útiles en situaciones en las que no se dispone de datos históricos, no se necesitan números ni cálculos matemáticos. 


Como actividad para repaso hicimos una exposición sobre Diccionario de Datos para reforzar más los temas. A continuación, el link de la exposición:

https://prezi.com/p/hwma5j51wixg/?present=1 




 

TIPOS DE MUESTREO

Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.

Muestreo probabilístico:

  • Muestreo aleatorio simple.
  • Muestreo aleatorio sistemático.
  • Muestreo aleatorio estratificado.
  • Muestreo aleatorio por conglomerados.

Métodos de muestreo no probabilísticos:

  •  Muestreo por cuotas.
  •  Muestreo intencional o de conveniencia.
  •  Bola de nieve.
  •  Muestreo Discrecional.

 TAMAÑO DE LA MUESTRA

¿Qué tamaño debe tener la muestra?

Si queremos que la muestra sea representativa seguiremos un proceso de cálculo del tamaño teniendo en cuenta 4 factores:

  1. Tamaño de la población.
  2. Heterogeneidad.
  3. Error muestral.
  4. Nivel de confianza.

MUESTRA PROBABILÍSTICA

El muestreo probabilístico es un tipo de muestra estadística que se centra en analizar y estudiar grupos específicos de una población estadística, utilizando la selección aleatoria.

Su requisito principal consiste en que todas las personas de la población estudiada, cuenten con las mismas oportunidades de selección. 

Estos tienen:

Población objetivo: Colección completa de todas las unidades que se quieren estudiar.

Muestra: Subconjunto de la población.

Unidad de muestreo: Objeto a ser seleccionado que permitirá el acceso a la unidad de observación.

Unidad de observación: Objeto sobre el que finalmente se realiza medición.

Variable de interés: Es la característica a medir la cual de va a inferir a la población.

Ventajas:

·  Cuesta mucho menos dinero.

·  Es más rápido.

· Facilidad en los cálculos estadísticos.

· Permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la población.

Desventajas:

· Existe la posibilidad de un sesgo.

·  Hay un margen de error.

·  Dificultad en poblaciones muy grandes.

· Dificultad para llegar al elemento seleccionado.

 

Tipos de muestreo probabilístico.

El muestreo probabilístico puede clasificarse en muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y muestreo por conglomerados. 

Muestreo aleatorio simple

Es un método de selección de n unidades sacadas de N, de tal manera que cada una de las muestras tiene la misma probabilidad de ser elegida.

Muestreo aleatorio sistemático

Se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

Muestreo aleatorio estratificado

Es la muestra cómo se comporta una característica o variable en una población a través de hacer evidente el cambio de dicha variable en poblaciones o estratos en los que se ha dividido.

Muestreo aleatorio por conglomerados

Es una técnica utilizada cuando hay agrupamientos "naturales" relativamente homogéneos en una población estadística. A menudo se utiliza en la investigación de mercados.

Para mayor comprensión a los temas vistos elaboramos los ejercicios que aparecen en este link:

https://es.khanacademy.org/math/ap-statistics/gathering-data-ap/sampling-methods/e/simple-random-samples

También se hizo la elaboración de un video explicando cada una de las características de muestreo el cual podrán ver a continuación: 




 

SELECCIÓN DE MUESTRA.

Método de selección de intervalo fijo

Con el método de selección del intervalo fijo, se selecciona una unidad monetaria inicial o un registro, y todas las selecciones posteriores se encuentran a una distancia o un intervalo fijo; por ejemplo, cada 20ª unidad monetaria o cada 20º registro, después de la selección inicial.

Método de selección de celdas

Con el método de selección por celda, los datos establecidos se dividen en múltiples celdas o grupos de igual tamaño, y se selecciona una unidad monetaria, o un registro, de forma aleatoria de cada celda.

Método de selección aleatorio

Con el método de selección aleatoria, todas las unidades monetarias o registros se seleccionan aleatoriamente del conjunto de datos completo o de cada estrato, si es que está utilizando el muestreo de variables clásicas.

Agregar un campo de número de registro

Puede resultar útil agregar un campo numérico de registro a la tabla de Analytics desde la cual extrae una muestra. Después de extraer la muestra, los números de registros específicos que fueron seleccionados desde la tabla de origen se muestran en la tabla de salida que contiene la muestra.



Al finalizar todos los temas vistos hicimos la elaboración de un glosario donde incluimos las definiciones de las palabras difíciles de comprender que se mostraran a continuación: 

Análisis: examen detallado de una cosa para conocer sus características o cualidades, o su estado, y extraer conclusiones, que se realiza separando o considerando por separado las partes que la constituyen.

Cualitativo: es el método científico de observación para recopilar datos no numéricos. 

Cuantitativo: son la base del análisis estadístico, son datos que se puede medir y verificar, que nos dan información acerca de las cantidades; es decir, información que puede ser medida y escrito con números.

Datos Estadísticos: son los valores que se obtienen al llevar a cabo un estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación de aquel fenómeno que se pretende analizar.

Datos: información concreta sobre hechos, elementos, etc., que permite estudiarlos, analizarlos o conocerlos.

Descriptiva: que describe o sirve para describir. La estadística descriptiva es la técnica matemática. 

Empírico: que está basado en la experiencia y en la observación de los hechos.

Estadística Inferencial: es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una parte de esta. 

Estadística: ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.

Investigación: es una actividad orientada a la obtención de nuevos conocimientos y su aplicación para la solución a problemas o interrogantes de carácter científico.

Margen de Error: es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta. 

Método: modo ordenado y sistemático de proceder para llegar a un resultado o fin determinado.

Muestra estadística: es un subconjunto de casos o individuos de una población. 

Muestra: una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. 

Población Objetivo: se refiere a TODO el grupo de personas u objetos que les interesan a los investigadores para la generalización de las conclusiones.

Población: es un conjunto de organismos o individuos de la misma especie que coexisten en un mismo espacio y tiempo, y que comparten ciertas propiedades biológicas, las cuales producen una alta cohesión reproductiva y ecológica del grupo. 

Proceso: conjunto de fases sucesivas de un fenómeno o hecho complejo.

Sesgo: es un peso desproporcionado a favor o en contra de una cosa, persona o grupo en comparación con otra, generalmente de una manera que se considera injusta.

Unidad de Muestreo: se define por unidad de muestreo a los conjuntos no solapados de la población que cubren la población completamente.

Unidad Observación: es la unidad descrita por los datos que uno analiza.

Variable continua: es aquella que puede adoptar cualquier valor en el marco de un intervalo que ya está predeterminado.

Variable discreta: es una variable que no puede tomar algunos valores dentro de un mínimo conjunto numerable, quiere decir, no acepta cualquier valor, únicamente aquellos que pertenecen al conjunto.

Variables de Interés: nótese que sobre una misma población de individuos se pueden definir muchas poblaciones de observaciones, tantas como variables de Interés.

Variables: que varía o puede variar. Que está sujeto a cambios frecuentes o probables.

También realizamos una infografía sobre las ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Dejo en link para la visualización de esta:

https://venngage.net/ps/C12w8JiTU/412-entregable-luis-fernando-ilizaliturri-larios 

INTEGRANTES:

CRUZ ROLON MARÍA GUADALUPE.

ILIZALITURRI LARIOS LUIS FERNANDO.

PATIÑO VARGAS GISELL.

SÁNCHEZ ANTONIO MARYOLI ADDNAEL.

VALENZUELA GALICIA ISIS GETZABEL.

CONCEPTOS FUNDAMENTALES "INFERENCIA ESTADÍSTICA"

La inferencia estadística se desarrolla en tres niveles complementarios: Estimación puntual . Su objetivo es dar a una característica poblac...