Cuestionario, cédula de entrevista




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PROYECTO FINAL

LOS MAPAS MENTALES COMO ESTRATEGIA PARA EL APRENDIZAJE SIGNIFICATIVO DE LA MATERIA DE CIENCIAS I

ALUMNA: EVA VALDEZ HERNÁNDEZ

GRUPO: 14 SEDE: IZTAPALAPA

ASESOR: JOSÉ LUIS VILLEGAS VALLE

MATERIA: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

SEPTIEMBRE 2013

DISEÑO DE LA MUESTRA.

En éste capítulo, se dará respuesta a las interrogantes:

Quiénes y a cuántas personas se aplicara el instrumento de recolección de datos. (Cuestionario, cédula de entrevista, etc).

Existen varias técnicas y procedimientos elaborados con tal propósito, pero un inadecuado manejo de los mismos puede conducir al diseño de muestra poco útiles para compilar la información requerida para efectuar el análisis del problema y someter a prueba las hipótesis establecidas.

La importancia de las técnicas de muestreo en la investigación social:

  1. El experto no puede investigar, en la mayoría de los casos, a toda la población, pues eleva el costo de la investigación en la aplicación de los instrumentos y el procesamiento de la información. Provocando así un mayor índice de error, con datos incompletos o con la debida profundidad, por falta de tiempo o de recursos.

  2. A excepción de los censos, las investigaciones sociales se llevan a cabo en un reducido número de casos denominado muestra, para conocer el comportamiento de distintas variables objeto de estudio a nivel de toda la población.

  3. Existen ventajas en investigar sólo una porción de los elementos, sin que ello signifique que los resultados carezcan de validez.

  4. La teoría del muestreo sostiene que se puede trabajar con base en muestras para tener un conocimiento de las medidas de la población.

  5. La Muestra se puede definir: como una parte de la población que contiene teóricamente las mismas características que se desean estudiar en aquellas.

  6. Sus medidas reciben el nombre de estadísticos.



  1. El concepto de población se refiere a la totalidad de los elementos que poseen las principales características objeto de análisis y sus valores son conocidos como parámetros.



  1. Cuando se emplean muestras los resultados obtenidos se generalizan hacia la población, según el nivel de confianza y de precisión especificados en el cálculo del tamaño muestral.



  1. La fase del diseño de la muestra, como parte esencial del proceso de investigación, está íntimamente relacionada con la estructuración de los instrumentos para recoger los datos, con las técnicas estadísticas suceptibles de emplearse para el análisis y con la generalización de los resultados.

Contrariamente a los que mucha gente piensa, el diseñar una muestra no implica:

  1. Únicamente calcular el tipo de casos.

  2. Indicar quienes serán encuestados.

Representa:

  1. Prever los problemas para el levantamiento de las encuestas.

Tales como:

  1. El lugar donde se entrevistarán.

  2. Estrategias para sustituir a los individuos que se nieguen a contestar o no se localicen.

  3. Las rutas que debe seguir para la aplicación de las entrevistas o encuestas, etc.

  4. Anexar mapas de la zona e indicaciones.

  5. Presentar 2 más alternativas de muestra.

  6. Especificar ventajas y limitaciones de cada una de ellas.

En su diseño, el investigador social debe auxiliarse de un especialista en muestreo si sus conocimientos sobre dicha materia son limitados.

Los puntos que ameritan discutirse son:

  1. Los objetos del estudio.

  2. La disponibilidad de recursos financieros, humanos y materiales.

  3. El nivel de confianza y precisión para estimar los parámetros de la población.

  4. La normalidad de la población de la cual se va a extraer la muestra: homogénea o heterogénea.

  5. El tipo de preguntas que se incluyen en el instrumento de recolección de datos: abiertas o cerradas.

  6. El número de preguntas del cuestionario, que está en relación con la cantidad de variables sujetas a investigación.

  7. El plan de análisis estadístico. Por ejemplo, las perspectivas que se tienen de hacer análisis de correlación.

Cada uno de éstos aspectos debe analizarse cuidadosamente con el fin de tener bases objetivas para diseñar una muestra probabilística.

PROCEDIMIENTOS MÁS USUALES.

1.5 TIPOS DE MUESTREO.

Muestreo Probabilística.

Su ventaja, reside básicamente, en que las unidades de análisis o de observación (personas, viviendas) son seleccionadas en forma aleatoria, es decir, al azar, cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido y es posible conocer el error de muestreo, o sea, la diferencia entre las medidas de la muestra y los valores poblacionales.

Los tipos de muestreo Probabilístico son:

  1. El Aleatorio Simple.

  2. El Estratificado.

  3. Por Racimos.

  4. El Sistemático.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE.

  1. La Tabla de Números Aleatorios.

  1. Indispensable disponer de un marco de muestra, es decir un listado, según la unidad de análisis de toda la población.

  2. Numeradas de 1 a N, tamaño de la población.

  3. La selección de los elementos que componen la muestra son al azar.

  4. Es importante diferenciar azar de aleatorio.

En la vida hay determinantes y preguntas que todo ser humano necesita saber para la toma de decisiones lo cual le va a permite desarrollarse de una mejor manera en una sociedad, a través de la historia grandes matemáticos, físicos, crearon una ciencia la cual ayuda a determinar la muestra de la población, la cantidad etc.

  1. Lo cual ha permito que se determine la población de un país, a través de fórmulas matemáticas y también con la utilización de sistemas informáticos los cuales realizan de manera ágil y rápida las diferentes operaciones planteadas

La estadística y los sistemas informáticos son utilizados en la actualidad como herramientas principales para la toma de decisiones en temas de gran relevancia. Desde la economía hasta la arquitectura, pasando por la física y la astronomía, el uso de sistemas estadísticos ha servido para definir conocimientos exactos y claros, además de conclusiones exactas y significativas.

La tecnología ha avanzado en los últimos años y en el mundo actual es importante contar con soluciones informáticas que den la posibilidad de tomar decisiones relevantes sobre la información obtenida mediante distintos procesos, sean estos encuestas, cuestionarios, pruebas de conocimiento, etc.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

El proposito de la Estadistica Aplicada es el de obtener conluciones de una poblacion en estudio , examinando solamente una parte de ella denominada muestra

LA ESTADISTICA INFERENCIAL

La Estadística es una rama de las matemáticas encargada de reunir, organizar y analizar datos generalmente numéricos, ayuda a resolver problemas y además permite luego de realizados los cálculos tomar decisiones que puedan beneficiar al contexto que las estudia.

La estadística y los procedimientos que con ella pueden realizarse han permitido de manera efectiva describir con exactitud datos de casi todas las ramas del conocimiento entre ellas: economía, psicología, política, física, biología, química, medicina e informática y ha servido como herramientas útil para encontrarle relación a muchos de los datos estudiados por estas ciencias.
En la actualidad para un estadístico el trabajo va mas allá de reunir datos y calcularlos, debe de encargarse además de la difícil tarea de interpretar toda la información obtenida en los procesos estadísticos para que esta tenga un valor realmente importante.

La Estadística Inferencial es una parte de la estadística que sólo trabaja con algunos de los datos de una población existente dentro de un grupo de elementos observados; es decir solo toma una muestra n de los N elementos existentes. Una vez que se obtiene este reducido grupo de datos la estadística inferencial trata de encontrar aspectos o propiedades relevantes para toda la población y basados en ellos tomar decisiones. Para obtener dichos resultados es necesario fundamentarse en como se selecciona la muestra, como realizar la inferencia de los datos y además la confianza que se puede tener en la información obtenida.

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Medidas de tendencia central las que hallan en el centro de distribución de frecuencias

  1. Media aritmética -> x

  2. Mediana -> Md

  3. Moda -> Mo

  4. Media geométrica -> Mg

  5. Media Armónica -> Ma


MEDIA ARITMÉTICA
Cuando los datos no están agrupados
x =

MEDIANA

Es el punto que divide la distribución de datos en 2 partes iguales.

Es una medida de tendencia central sonde permite dividir puntos medios que sean iguales en la parte superior y en la parte inferior de un conjunto de datos.
RANGO

I= valor máximo – valor mínimo

DESVIACION MEDIA O VARIACIÓN MEDIA



VARIANZA.- se la define como el cuadrado de la desviación estándar

MUESTREO

Existe estudios en el que queremos conocer ciertas características de un grupo de personas de personas o cosas, (o los que llamamos población) de manera que no se los puede estudiar a todos porque son numerosos o porque su naturaleza se vuelve inaccesible, existe otro recurso que es estudiar una parte que se llama MUESTRA, generalmente cuando el n >100 se llama población, pero si n <100 a toda la población se le puede llamar muestra.

CORRELACIÓN LINEAL

El análisis de correlación se dirige sobre todo a medir la fuerza de una relación entre variables. El coeficiente de correlación lineal, r, es la medida de la fuerza de la relación lineal entre dos variables. La fortaleza de la relación se determina mediante la magnitud del efecto que cualquier cambio en una variable ejerce sobre la otra. (JOHNSON, 1990)

MUESTREO PROBABILISTICO
Aleatorio.- Asigna un mínimo a cada uno, selecciona la muestra a través de mínimos aleatorios.

  • Sistemático.- Lista completa del universo, selecciona cada individuo cada 10 individuos.

  • Estrategico.- Los tamaños de la muestra de cada estracto, depende de las necesidades.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN.- Expresa de una manera cuantitativa la magnitud y dirección de una relación.

Coeficiente de correlación se lo designa en la letra r puede variar entre +1 a -1 el signo nos dice si la relación es positiva o negativa.

  • Como +1 es el mayor número posible este representa una relación perfecta de una relación positiva.

  • Si el coeficiente es -1 que la relación se perfecta que la relación es negativa.

  • Cuando la correlación es cero (0) no existe una relación entre x ۸y significa que x ۸ y no crece ni decrece la recta es horizontal.

  • T - STUDENT

  • En probabilidad y estadística, la distribución-t o distribución t de Student es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño.



  • A la teoría de pequeñas muestras también se le llama teoría exacta del muestreo, ya que también la podemos utilizar con muestras aleatorias de tamaño grande.



Student. Este concepto es "grados de libertad".
Para definir grados de libertad se hará referencia a la varianza maestral:
n

 (xix)2

s2 i 1
n 1
Una variable aleatoria se distribuye según el modelo de probabilidad t o T de Student con k grados de libertad, donde k es un entero positivo.
CHI CUADRADO
La prueba o test chi-cuadrado es considerada como una prueba no paramétrica que mide la discrepancia entre una distribución observada y una observación teórica (bondad de ajuste), indicando en que medida las diferencias existentes entre ambas, de haberlas, se deben al azar en el contraste de hipótesis. También se utiliza el test chi-cuadrado para probar la homogeneidad entre dos poblaciones o independencia de dos variables entre si, mediante la presentación de datos dados en tablas de contingencia.
Es decir:


  1. Chi-cuadrado de bondad de ajuste o significancia: para comprobar si los datos se ajustan a una distribución concreta.




  1. Chi-cuadrado de homogeneidad: para ver si dos muestras provienen de una misma población o una población con una misma familia de distribución (los datos vienen dado en una tabla de contingencia).




  1. Chi cuadrado de independencia: para comprobar si dos muestras son independientes (los datos vienen en una tabla de contingencia).




METODOLOGÍA

DISEÑO:

El presente trabajo es de tipo descriptivo, se manejan los mapas mentales en los contenidos de ciencias I, utilizando el programa de “min map”, como estrategia d aprendizaje con medida de pres-test y un post-test.

SUJETOS:

En está investigación participan 18 alumnos del grupo 1°D como lote testigo, 15 alumnos del 1°E y 15 alumnos del 1°C; como lote experimental; la elección de alumnos se dio bajo la obtención de una muestra para una población pequeña; posteriormente se obtuvo uan afijación de la misma para lograr definir las diferencias entre los grupos que utilizan “min map” y los que no.

INSTRUMENTOS:

Cuestionario diagnóstico (pre-test) y (post-test) sobre la forma de estudio del alumno.

El análisis comparativo de las pruebas se realizará por medio de valores de distribución de “t de student”; es una prueba no paramétrica ya que el tamaño de la muestra es pequeña y el estadística de prueba permite conocer los resultados del (pre-test) y (post-test), se tiene una variable continua, la diferencia, que se distribuye normalmente y dos poblaciones, la constituida por la diferencia de “antes” del programa de intervención menos “después del programa de intervención”

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