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“FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Y EDUCACION”
ESCUELA PROFESIONAL DE CIENCIAS CONTABLES Y FINANCIERAS
ACTIVIDAD FINAL
TEMAS DE LA SEMANA 13,14,
ASIGNATURA: INVESTIGACION DE MERCADOS
DOCENTE: JUAN MANUEL OLIVA NUÑEZ
ESTUDIANTES:
APELLIDOS Y NOMBRES CODIGO: FILIAL
ROSELL SUAREZ LUIS DAVID 2016125190 PUCALLPA
GUZMAN VARGAS ANTONIO ALONSO 2016125376 PUCALLPA
CICLO: V
SEMESTRE ACADÉMICO: 2021 - I
Perú
1. TECNICAS DE SELECCIÓN DEL MUESTREO A TRAVES DEL MUESTREO ESTADISTICO:
PLANTEAR UN EJEMPLO PARA CADA UNO DEL TIPO DE MUESTREO Y GRAFICARLOS
MUESTREO ESTRATIFICADO:
MUESTREO SISTEMATICO
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO POR CUOTA
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-no-probabilistico/#:~:text=El
%20muestreo%20no%20probabil%C3%ADstico%20se%20usa%20cuando%20los
%20investigadores%20tienen,investigaci%C3%B3n%20o%20tienen%20limitaciones
%20presupuestarias.
3. ¿A QUE SE DENOMINA ERROR MUESTRAL?
Error muestral se le denomina una medida de la variable que se observa entre
todas las muestras posibles si fueron seleccionadas usando el mismo diseño
EJEMPLOS:
1. Obtenemos una muestra aleatoria de tamaño 35 de una población con
media u=25, si la medida de la muestra es x=22, entonces a la diferencia
observada u-x=-3 se le denomina el error muestral
2. calcular el margen de error estándar en el peso promedio de una muestra
de 100 recién nacidos. el cálculo del peso promedio fue = 3,100 kg con
una desviación estándar σ = 1,500 kg.
el margen de error estándar es ε = σ/√n = (1,500 kg) /√100 = 0,15 kg. lo que
significa que con estos datos se puede inferir que el peso del 68% de los
recién nacidos está comprendido entre 2,950 kg y 3.25 kg.
http://www.itchihuahua.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01.html
4. ¿QUE ES EDICION Y CODIFICACION?
DEFINIR Y PROPONER DOS EJEMPLOS ESTRUCTURANDO SUS CUADROS Y TABLAS ADEMAS
INDICAR A QUE TIPO DE VARIABLE PERTENECEN LOS EJEMPLOS VARIABLE CUALITATIVA O
CUANTITATIVA
5. DESCRIBIR LAS CINCO FASES PARA CODIFICAR DATOS CUALITATIVOS
DATOS CUALITATIVOS
https://sabermetodologia.wordpress.com/2016/03/05/codificacion-tabulacion/
6. ¿QUE ES TABULACION Y ANALISIS DE DATOS?
TABULACION
Es un medio que permite al investigador tener una visión del conjunto de la
información al convertir los cuestionarios en datos homogéneos, la tabulación consiste
en el recuento de datos que están contenidos en los cuestionarios en este proceso
incluimos todas aquellas operaciones encaminadas a la obtención de resultados
numéricos y relativos a los temas de estudio que se tratan en los cuestionarios
ANALISIS DE DATOS
Es la técnica que consiste en el estudio de los hechos y el uso de sus expresiones en cifras para
lograr información valida y confiable, se emiten una serie de resultados cuantificables de dicho
estudio, tiene múltiples facetas y enfoques que abarca diversas técnicas en una variedad de
nombres en diferentes negocios
1. DESARROLLAR CATEGORIAS
DE CODIFICACION:
Se empieza a redactar una lista de todos los temas conceptos e interpretaciones
5. REFINE SU ANALISIS:
. la codificación y separación
de los datos permite comparar diferentes fragmentos relacionados con cada tema, concepto, proposición.
2. CODIFIQUE TODOS LOS
DATOS:
codificar todas las notas de campo, transcripciones, los documentos y otros materiales
4. VERIFICACIÓN DE DATOS SOBRANTES: Algunos de esos datos probablemente se ajusten a las categorías de codificación existente
3. SEPARACION DE
DATOSPERTENECIENTES A DIVERSAS
CATEGORIASDE CODIFICACION:
Une datos y separa por categorías de codificación
7. ¿QUE SON LAS TABULACIONES EN UNA INVESTIGACION? ¿COMO SE PLANTEA UNA
TABULACION DE CARÁCTER CUALITATIVO?
Las tabulaciones en una investigación es un proceso mediante el cual los datos recopilados se
organizan y concentran con base a determinadas ideas de hipótesis ya se puede hacer
mediante tablas o cuadros para su tratamiento estadístico, tabular es contar las unidades que
son ubicadas en cada categoría de una variable o unidades que son ubicadas simultáneamente
en categorías determinadas de dos o más variables.
PLANTEAMIENTO DE LA TABULACION :
1. SE INTRODUCEN LOS DATOS
MUY BUENA BUENA MUY
BUENA
MALA
BUENA BUENA MUY
BUENA
MALA
MALA BUENA MUY
BUENA
MUY BUENA
NO CONTESTARON
NO
CONTESTARON MALA
NO
CONTESTARON
2. SE CONSTRUYE LA TABLA CON LOS INDICADORES ESTABLECIDOS
DATOS FRECUENCIA (^) %
MUY BUENA
BUENA
MALA
NO CONTESTARON
TOTAL
3. SE APLICA LA FORMULA DE LA FRECUENCIA
RANGO DE VALORES
MUY BUENA BUENA MUY
BUENA
MALA
BUENA BUENA MUY
BUENA
MALA
MALA BUENA MUY
BUENA
MUY BUENA
NO CONTESTARON
NO
CONTESTARON MALA
NO
CONTESTARON
DATOS =CONTAR.SI(A$7:D$11; A18)
4. SE APLICA LA FORMULA
DATOS FRECUENCIA (^) %
MUY BUENA 6 =F.M. B/F.T
BUENA 10 30%
MALA 4 28%
NO CONTESTARON 5 18%
TOTAL 25 100%
EJEMPLO:
https://proyectodescartes.org/iCartesiLibri/materiales_didacticos/
IntroduccionEstadisticaProbabilidad/3ESO/3TabulacionDatos.html
8.ELABORAR UNA TABULACION PARA VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA
En los casos correspondientes a variable cuantitativa discreta, la tabulación se realiza de
acuerdo a las siguientes pautas.
Los valores obtenidos se ordenan, especifican y agrupan de tal forma que sea fácil y directa la
aportación de información, así como la búsqueda de alguno de los datos.
Las primeras columnas que deben aparecer en la tabulación de variable cuantitativa discreta
serán:
Valores de la variable.
Frecuencias absolutas.
Frecuencias relativas.
Frecuencias absolutas acumuladas.
xi ni fi Ni Fi
n =8 1
Ejemplo
Clasificadas 12 familias por su número de hijos se obtuvo:
Número de hijos ( xi ) 1 2 3 4
Frecuencias ( ni ) 1 3 5 3
Comparar los diagramas de barras para frecuencias absolutas y relativas. Realizar el diagrama acumulativo creciente. Solución: En primer lugar, escribimos la tabla de frecuencias en el modo habitual:
Variable F. Absolutas F. Relativas F. Acumuladas
xi ni fi Ni
Con las columnas relativas a xi y ni realizamos el diagrama de barras para frecuencias absolutas, lo que se muestra en la figura 1.7. Como puede verse es idéntico (salvo un cambio de escala en el eje de ordenadas) al diagrama de barras para frecuencias relativas y que ha sido calculado usando las columnas de xi y fi. El diagrama escalonado (acumulado) se ha construido con la información procedente de las columnas xi y Ni.
Figura: Diagramas de frecuencias para una variable discreta
https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/ftp.bioestadistica.uma.es/
libro/node10.htm
9. ELABORAR UNA TABULACION PARA VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA
Cuando las variables son continuas, utilizamos como diagramas diferenciales los histogramas y los polígonos de frecuencias. Un histograma se construye a partir de la tabla estadística, representando sobre cada intervalo, un rectángulo que tiene a este segmento como base. El criterio para calcular la altura de cada rectángulo es
Ejemplo La siguiente distribución se refiere a la duración en horas (completas) de un lote de 500 tubos: Duración en horas Número de tubos 300 -- 500 50 500 -- 700 150 700 -- 1.100 275 ms de 1.100 25 Total 500 Representar el histograma de frecuencias relativas y el polígono de frecuencias. Trazar la curva de frecuencias relativas acumuladas. Determinar el número mínimo de tubos que tienen una duración inferior a 900 horas. Solución: En primer lugar, observamos que la variable en estudio es discreta (horas completas) , pero al tener un rango tan amplio de valores resulta ms conveniente agruparla en intervalos, como si de una variable continua se tratase. La consecuencia es una ligera pérdida de precisión. El último intervalo está abierto por el límite superior. Dado que en l hay 25 observaciones puede ser conveniente cerrarlo con una amplitud ``razonable''. Todos los intervalos excepto el tercero tiene una amplitud de 200 horas, luego podremos cerrar el último intervalo en 1.300 horas. Antes de realizar el histograma conviene hacer una observación importante. El histograma representa las frecuencias de los intervalos mediante reas y no mediante alturas. Sin embargo, nos es mucho ms fácil hacer representaciones gráficas teniendo en cuenta estas últimas. Si todos los intervalos tienen la
misma amplitud no es necesario diferenciar entre los conceptos de rea y altura, pero en este caso el tercer intervalo tiene una amplitud doble a los demás, y por tanto hay que repartir su rea en un rectángulo de base doble (lo que reduce su altura a la mitad). Así será conveniente añadir a la habitual tabla de frecuencias una columna que represente a las amplitudes ai de cada intervalo, y otra de frecuencias relativas rectificadas, fi ', para representar la altura del histograma. Los gráficos requeridos se representan en las figuras 1.9 y 1.10. Intervalos ai ni fi fi ' Fi 300 -- 500 200 50 0,10 0,10 0, 500 -- 700 200 150 0,30 0,30 0, 700 -- 1.100 400 275 0,55 0,275 0, 1.100 -- 1.300 200 25 0,05 0,05 1, n= Figura: Histograma. Obsérvese que la altura del histograma en cada intervalo es fi ' que coincide en todos con fi salvo en el intervalo 700 -- 1.100 en el que ya que la amplitud de ese intervalo es doble a la de los demás.
V. Continua Diferencial (histograma, polígono de frecuencias) Integral (diagramas acumulados) https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/ftp.bioestadistica.uma.es/libro/node10.htm
10. EJERCICIO DE TABULACION DE DATOS. REALIZAR 5 PREGUNTAS A SUS
COMPAÑEROS, AMIGOS O FAMILIARES
TEMA LIBRE
BIBLIOGRAFÍA
1. QuestionPro. (2016). Muestreo no probabilístico: definición, tipos y ejemplos.
2021, de QuestionPro Sitio web:
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-no-probabilistico
2. INSTITUTO TECNOLOGICO DE CHIHUAHUA. (2015). TEORIA DEL MUESTREO.
2021, de INSTITUTO TECNOLOGICO DE CHIHUAHUA Sitio web:
http://www.itchihuahua.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01.htm
3. Maloa Figueroa. (2016). Codificación y Tabulación de los Datos. 2020, de
Sabermetodologia Sitio web:
https://sabermetodologia.wordpress.com/2016/03/05/codificacion-tabulacion
4. Tomas Atauje Calderon. (2015). Análisis de los datos y tabulación. 2021, de
SlideShare from Scribd Sitio web:
https://es.slideshare.net/TomsCaldern/anlisis-de-los-datos-y-tabulacin
5. Juan Jesús Cañas Escamilla José R. Galo Sánchez. (2013). Tabulación de datos y
gráficos estadísticos. 2021, de RED Descartes Sitio web:
https://proyectodescartes.org/iCartesiLibri/materiales_didacticos/
IntroduccionEstadisticaProbabilidad/4ESO/Estadistica/3TabulacionDatos.htm
6. Universidad de Málaga. (2012). Graficos para variables cuantitativas. 2021, de
virtual.uptc Sitio web:
https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/ftp.bioestadistica.uma.e
s/libro/node10.htm
