ING. JORGE JUÁREZ

FACTOR DE CORRECCIÓN

DE UNA POBLACIÓN

FINITA.

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INTRODUCCIÓN.

• Si al realizar un calculo de muestra hacemos uso de poblaciones finitas, es necesario realizar algunos ajustes en la forma de calcular el error estándar de las medias muestrales y del error estándar de las proporciones muestrales.

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CONTEXTUALIZACIÓN.

• Una población con un límite superior es finita. • 21376 estudiantes en la matrícula de la UFG.

• 900 empleados en la fabrica “El Negro”

• 100 practicantes en el Hospital Nacional.

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DEFINICIÓN.

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DEFINICIÓN.

• (N-n)/(N-1)

• Población 1000 y muestra 100.• (1000-100)/(1000-1)• 900/999• 0.9492

• Tomando el error estándar que es de 5% necesitamos que el resultado sea menor a este.

• (1-0.9492)= 0.0508 Sí n/N es menor que 0.05 se ignora el factor de corrección

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INTERVALO DE CONFIANZA.

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EJEMPLO.

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ELECCIÓN DEL TAMAÑO

ADECUADO DE LA

MUESTRA.

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INTRODUCCIÓN.

• ¿Cuántos elementos de estudio son los recomendados para un buen estudio?

• El tamaño dependerá de tres factores: • El nivel de confianza deseado.

• El margen de error que tolerará el investigador.

• La variabilidad de la población que se estudia.

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TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA ESTIMAR LA

MEDIA DE LA POBLACIÓN.

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TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA UNA

PROPORCIÓN.

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EJEMPLO.

• Cuando se cuenta con un estimador disponible de p a partir de un estudio piloto u otra fuente, se puede utilizar. Por otra parte, se utiliza 0.50 porque el término p(1-p) jamás puede ser mayor cuando p=0.50.

• Por ejemplo, si p=0.30, entonces p(1-p) = 0.3(1-0.3) = 0.21.

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