MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICO

UNIVERSIDAD CONTINENTAL DE CIENCIAS E INGENIERAFORMACION EMPRESARIAL Y HUMANISTICA

MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICOAplicacin del muestreo

02/10/2008Universidad Continental de Ciencias e IngenieraPalma Rojas Gilmer, Gonzales Prez Edinson y Vargas Machuca Tambracc, Marvin.

MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICO

FACULTAD:CIENCIAS DE LA EMPRESA Y INGENIERACURSO :ESTADSTICA IICATEDRTICO:ESTHER FLORES UGARTEALUMNOS:PALMA ROJAS, GILMERGONZALES PREZ, EDINSON VARGAS MACHUCA TAMBRACC, MARVINCICLO: 4 CICLO.TURNO:MK.

HUANCAYO-PER2008

El presente trabajo monogrfico est dedicado a quienes hicieron posible el desarrollo, del gran esfuerzo por conseguir los conceptos adquiridos en la presente monografa, para la cual es til en nuestra vida Universitaria.

NDICE

INTRODUCCIN6CAPTULO I8FUNDAMENTO TERICO8I.1.PRESENTACIN8I.2.MTODOS DE MUESTREO PROBABILSTICO:8I.3.MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICO:9CAPTULO II11APLICACIN PRCTICO DEL MUESTREO11ALEATORIO SISTEMTICO11II.1.PRESENTACIN:11II.2.DATOS MACROECONMICOS:11CAPTULO III12APLICACIONES DE LAS CARRERAS PROFESIONALES EN LA MACROECONOMA12III.1.PRESENTACIN:12III.2.INGENIERA DE INFORMTICA Y SISTEMA:12CONCLUSIONES13BIBLIOGRAFA14ANEXOS15EVALUACIN DE TRABAJO COLABORATIVO18

INTRODUCCIN

En la actualidad para entender los distintos cambios del mundo actual, la estadstica es una herramienta que intenta dar respuestas a muchos cambios para una toma de decisiones, para ello se apoya de algunas teoras de muestreo y mtodos de muestreo as como el mtodo no probabilstico y mtodo probabilstico, este ultimo trataremos uno de los tipos de muestreo, en lo cual se desarrollara el procedimiento, ventajas y desventajas.El presente trabajo monogrfico de Muestreo Aleatorio Sistemtico fue elaborado esencial mente como un facilitador del aprendizaje del rea de investigacin de ciencias e ingeniera y otras carreas a fines.Para el avance del contenido se pretende lograr los siguientes objetivos del aprendizaje Universitario contando con la cooperacin decisiva del lector, estudiante o docente, llegar a conocer.El procedimiento del muestreo aleatorio sistemtico.Ventajas y desventajas.Aplicacin del muestreo aleatorio sistemtico.El desarrollo de estos puntos se har en los siguientes captulos donde se explicara con ms detalle por qu es importante conocer cada uno de estos puntos.El Captulo I; desarrollamos el marco terico, donde se define el mtodo de muestreo probabilstico y los tipos de muestreo, fundamentando el concepto terico de este tipo de muestreo aleatorio sistemtico en lo cual se emplean organizadores tipo llaves y mental.El Captulo II, desarrollamos la aplicacin del muestreo aleatorio sistemtico, donde se contrastara los definiciones tericas con la aplicacin prctica se emplea en este captulo y con la que se desarrollara en el aula.Para la elaboracin de este trabajo se utilizo distintas fuentes de informacin y materiales de apoyo algunas de las principales es la Web, que es la principal por tener la informacin ms actual y resaltante, as como tambin Libros, programas como el Excel, etc. En esta monografa presentamos estos puntos trazados como objetivos y orientamos su presentacin hacia los estudiantes de Ingeniera y dems especialidades, sintetizando la definicin y otros puntos, para un mejor conocimiento y entendimiento sobre el tema.Tales razones de peso han incitado la elaboracin y publicacin del presente trabajo monogrfico de estudio que viene hacer un aporte como base e inquietud y en el conocimiento de las ciencias econmicas.

CAPTULO IFUNDAMENTO TERICOI.1. PRESENTACIN:En el presente capitulo se explicara sobre uno de los tantos mtodos de muestreo probabilstico, que consiste que todos los elementos de la poblacin tienen una probabilidad conocida de ser elegidos para formar parte de la muestra, lo cual nos asegura la representatividad de la nuestra extrada y son, por lo tanto son los ms recomendables.El muestreo aleatorio sistemtico es el tipo de mtodo probabilstico, que estudiaremos, en lo cual nos basaremos en la definicin en qu consiste este mtodo, el procedimiento, las ventajas y desventajas que ofrece.I.2. MTODOS DE MUESTREO PROBABILSTICO:Este mtodo otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la poblacin, y dicha probabilidad no es nula para ningn elemento, asegurando la representatividad de la muestra extrada de una poblacin.Entre los mtodos de muestreo probabilsticos ms utilizados en investigacin encontramos los siguientes.I.3. MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICO:Este tipo de muestreo exige enumerar los elementos de la poblacin que estn ordenados en cdulas o en una lista, se elige aleatoriamente un nmero en lugar de coger n nmeros aleatorios como el muestreo aleatorio simple. Se parte del nmero aleatorio denominado m, entre 1 y k[footnoteRef:2], cada elemento de la muestra es; [2: Este mtodo es sesgado si N/n no es entero, ya que los ltimos elementos de la lista nunca pueden ser escogidos. Un modo de evitar este problema consiste en considerar la lista como si fuese circular (el elemento N+1 coincide con el primero).]

Eligiendo los individuos de k en k.Siendo Esto es lo que se designa muestreo sistemtico. Cuando el criterio de ordenacin de los elementos en la lista o cedula es tal que los elementos ms parecidos o homogneos tienden a estar ms cercanos, el muestreo sistemtico suele ser ms preciso que el aleatorio simple, ya que recorre la poblacin de un modo ms uniforme. Por otro lado, es a menudo ms fcil no cometer errores con un muestreo sistemtico que con este ltimo.

CAPTULO IIAPLICACIN PRCTICA DEL MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICOII.1. PRESENTACIN:En el desarrollo de este captulo comentaremos sobre los datos que se ha tomado como ejemplo un caso de una academia que brinda servicios de clases personalizadas complementarias en el nivel escolar y preuniversitario, dirigido aquellas personas que deseen aprobar y aprender un curso, localizado en la cuidad de HUANCAYO Cuya denominacin es PERSONAL CLASS.II.2. DESCRIPCION DEL ESTUDIO:Dado que esta pre academia viene brindando sus servicios desde hace 2 aos de manera rentable, puesto que la demanda de los alumnos se ha ido incrementando progresivamente. Actualmente se desea mejorar el servicio y sistematizar el funcionamiento, para ello realizamos un pequeo estudio de nuestra poblacin de estudiantes para evaluar la situacin actual y tomar decisiones de mejora.Este estudio se realizara mediante un muestreo para lo cual elegimos un mtodo de extraccin de muestra que es por muestreo aleatorio sistemtico.II.3. OBJETIVOAveriguar las debilidades y fortalezas del servicio para mejorar la calidad.II.4. PROCEDIMIENTO Hay 60 alumnos que asisten a las aulas del pre academia en los horarios de lunes a sbado de 5 a 9 pm en turnos de lunes, mircoles, viernes y martes, jueves, sbados.RELACIN DE ALUMNOSID APELLIDOS NOMBRES GRADO COLEGIO

1 Alves ChangYHAJAIRA CORAL3ro. SecANDINO

2 Arroyo Revatta LUISA VERNICA,5to secCLARETIANO

3 Ayala CordovaMAGALY GERALDINE2 secINGENIERIA

4 Berrios Montenegro DIEGO JAVIER4to sec SAN JUAN BOSCO

5 Calderon LoayzaJULISSA5to secANDINO

6 Cordova RevoldcANDREA3ro secANDINO

7 Delgado GarciaFIORELLA3ro sec ASUNCION

8 Falcon BatallaKARLA5to secMARIA AUXILIADORA

9 Freyre CambordaLUCIA,3ro secANDINO

10 Garcia OrihuelaFAHRI JOSE5to secSALESIANO

11 Gomez Lazo TIFFANY,4to sec MARIA AUXILIADORA

12 Huaman PerezANAYS4to sec ASUNCION

13 Hurtado AntonioKRIZIA5to secCLARETIANO

14 Hurtado GamboaANDR 3ro sec INGENIERA

15 Lavado ValenciaTHALIA4to sec MARIA AUXILIADORA

16 Magan PalominoMICHAEL AUGUSTO1ro. SecSALESIANO

17 Medina VaniniCARLOS1ro. SecSALESIANO

18 Mejia Gamboa BRENDA5to secINGENIERA

19 Monge TorpocoCARLOS4to sec ANDINO

20 Morales GuisbertFLOR3ro sec ANDINO

21 Moreno ZamudioDANIELA4to. SecLA ASUNCIN

22 Moreno ZamudioESTEFANNY ALESSANDRA5to sec.LA ASUNCIN

23 Morillo Via Y RadaCLAUDIA3 secLA ASUNCIN

24 Muruy TakaraAKEMI3ro. SecANDINO

25 Olivera Hospinal RONALD1ro sec INGENIERA

26 Ortega MelgarLUIS ALFONSO1 secSALESIANO

27 Palacios Tapia LISET,2do sec SAN CARLOS

28 Parra Vilcahuaman EMILUZ5to secINGENIERA

29 Prez ledesma VALERIA ROCIO4to primHI SCHOOL

30 Poma Camargo PATRICIA,4to sec MARIA AUXILIADORA

31 Saavedra BalboCRISTIAN1 secSALESIANO

32 Sandoval CuevaCARLOS3er secSACO OLIVEROS

33 Sandoval CuevaFERNANDO TOMAS5to sec SACO OLIVEROS

34 Soto PilaresALEXANDRA4 secMARIA AUXILIADORA

35 Ventocilla EscobarJOEL1ro sec REDENTOR

36 Vera Villavicencio MARIELA5to secINGENIERA

37Baldouda VivancoVIANI1ro sec Saco Oliveros

38Carbajal ChavezMASSIEL6to primBERTOLT BRECH

39Carrin Luya OLGA LUCA3ro sec ANDINO

40Coral SalvadorALISON3ro sec INGENIERIA

41Cury PiasJOSELYN 3ro. SecANDINO

42Fernandez Poma SIOBAHAN YOCELYN 1 secSACO OLIVEROS

43Flores GutarraMAURICIO 2 secSALESIANO

44Flores Palacios CARLOS 3er secANDINO

45Huatuco TurcoHANS 1ro. SecMAX PLANK

46Janampa ArroyoWENDY PAOLA 5to secINGENIERIA

47Maravi GamboaMORELIA5to secSACO OLIVEROS

48Maravi GamboaVALERIA3ro sec SACO OLIVEROS

49Martnez VeraJACKELINNE ELIZABETHPRE ROSARIO

50Millan CuyubambaMONICA, 3ro sec INGENIERIA

51Nuez LopezALFREDO 1 secSALESIANO

52Palacios Tapia KATHERINE JEANETH4to sec LA ASUNCIN

53Pea ZamudioROSITA ANGELA 5to sec.INGENIERIA

54Quintanilla RevollarHENRY 3 secMESTRO REDENTOR

55Quintanilla RevollarJENRY 3ro. SecREDENTOR

56Ricse CantorinJUAN DIEGO 4 prim.LA ASUNCIN

57Vasquez LlancariJOHMARHA3ro sec INGENIERIA

58Victorio Vlchez SOLANGIEPRE NSTRA SRA.ROSARIO

59Yupanqui Vera NURIA STEFANY, 5to sec INGENIERIA

60Zegarra PeralesIOADA4to sec LA ASUNCIN

Se tiene la relacin de alumnos que asisten en dichos horarios. Se cortan papeles enumerados del 1 al 60 colocados en una urna. De los cuales se decide tomar una muestra de 15 alumnos. En seguida establecemos la relacin de las tomas de muestras que viene dada de 4 en 4.De acuerdo a nuestro fundamento terico tenemos:

Eligiendo los individuos de k en k.Siendo k=4 Elegimos un numero de partida en forma aleatoria de la urna enumerada con la relacin de la muestra (del 1 al 60) Nos sali m=6, entonces ser nuestra primera muestra y a partir de ella extraemos las dems muestras de k en k (de 4 en 4) considerando la lista como si fuese circular, es decir el elemento N+1 coincide con el primero. En seguida elegimos las muestras en el siguiente orden: m=6;10;14;18;22;26;30;34;38;42;46;50;54;58;2. Escogemos de la lista de alumnos, los nmeros que obtuvimos quienes conforman nuestra muestra. Como ya definimos nuestra muestra pasaremos a realizar nuestra toma de datos de cada muestra elegida m.

II.5. RECOLECCION DE DE DATOSSe ha elaborado un diseo de encuesta con preguntas claves para la recoleccin de datos (En anexo esta adjuntada la encuesta que se aplico a cada muestra elegida).II.6. REPRESENTACION DE DATOS:

Observamos en l cuadro que el 47% de la nuestros alumnos califica nuestro servicio como bueno.

De los colegios de procedencia notamos que en un 33% son del colegio INGENIERA frente a un 20% del colegio ANDINO que representan aproximadamente en un 53 % del total.

En un porcentaje representativo tenemos alumnos de tercero de secundaria con un 40% seguido del alumnos de 4 de secundaria con un 27% y un 13% de alumnos de la promocin.II.7. CONCLUSIONES DEL ESTUDIO:Podemos inferir que nuestro servicio es relativamente bueno puesto que nuestra fortaleza es las clases personalizadas que brindamos con lo cual son efectivas para su desenvolvimiento en sus respectivos centros de estudio.CONCLUSIONES GENERALES Este tipo de muestreo aleatorio sistemtico otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la poblacin, en forma uniforme y ordenada. El muestreo aleatorio sistemtico es sencillo, fcil de realizar y es ms preciso que el muestreo aleatorio simple. Al contrastar lo prctico con lo terico podemos decir, que se cumple con las procedimientos, ventajas y desventajas del muestreo, y como tambin es menos costoso en la implementacin de un estudio dado. Es muy importante la fuente de turismo porque genera una fuente de divisas, que se debe promover el incremento del nmero de visitantes.

BIBLIOGRAFA

Crdova Zamora, M. (1990). Estadstica Descriptiva Inferencial (3ra ed.). Lima - Per: Mshera. Otiniano Celestino, L. D. (2007). Guia Metodologica de la Estadistica Descriptiva e Inferencial (1ra ed.). (A. P. Galvn, Ed.) Lima - Per: San Marcos. Fernndez Chavesta, Juan, & Fernndez Chavesta, Jos (1993). Estadistica Aplicada Tecnicas para la investigacion. Lima - Per: San Marcos. Pgs. 331. Manual de Estadstica II Universidad Continental, Facultad de Ingeniera, Doc. FLORES UGARTE, Esther, Pgs. 57. http://www.ub.es/stat/GrupsInnovacio/Statmedia/demo/Temas/Capitulo6/B0C6m1t7.htm

ANEXOS

Fuente de Informacin.

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ENCUESTA PARA ALUMNOS DE PERSONAL CLASS

Grado:Sexo:MFColegio: P E1. Cmo calificas la calidad de servicio de la pre academia a la cual asistes?a) Muy buenob) Buenoc) Regulard) Maloe) Muy malo2. Qu das asistes a la pre-academia?a) Diariob) Interdiarioc) Fines de semana3. Cambiarias los das de estudio?a) Sib) No4. Qu das y a qu horas te gustara asistir a la pre academia?5. Quien eligi tu actual pre academia?a) Mis padreb) Yoc) Amigo (a)6. Por que medio te enteraste de la pre academia?a) Amigosb) Familiaresc) Volantes7. Por qu decidiste estudiar en esta pre academia?a) Por sus profesoresb) Por sus horarios disponiblesc) Por sus clases personalizadas d) Precios8. Te gustara que haya medias becas para los mejores alumnos?a) Sib) No9. Qu radio escuchas?a) Modab) Nueva Qc) Studio 92d) 15 50e) Otros10. En una palabra como calificas a la pre academia de clases particulares?a) Excelenteb) Buenoc) Regulard) Maloe) Muy Malo

EVALUACIN DE TRABAJO COLABORATIVO Tema: MuestreoEVALUACIN DE TRABAJO ESCRITOCriteriosPorcentajePuntajeNOTA

1) Esquema del trabajo: cumple con lo requerido.(mapa conceptual , mapa mental u otro organizador)15%0 a 3

2) Nivel del contenido: referido a la calidad de la informacin. Extensin apropiada.40%0 a 8

3) Redaccin: Capacidad de expresin escrita (Claridad y lgica). 20%0 a 4

4) Presentacin: Orden y limpieza. 5%0 a 1

5) Puntualidad: Entrega de la totalidad del trabajo en la fecha sealada.10%0 a 2

6) Bibliografa: Cantidad de fuentes (textos, revistas, web, etc.) consultadas y el ao de publicacin.10%0 a 2

Nota

EVALUACIN DE EXPOSICINIntegrantes

CriteriosPorcentajePuntaje123456

1) Introduccin: Explicacin del tema a exponer.5%0 a 1

2) Contenido: Nivel y profundidad de la informacin, relevancia y sntesis. 40%0 a 8

3) Expresin: Claridad y orden en la explicacin de los contenidos.15%0 a 3

4) Material de apoyo: Empleo de papelotes, transparencias , ppt, etc.10%0 a 2

5) Debate: Motivacin a la formulacin de preguntas y las respuestas a la misma.15%0 a 3

6) Presentacin personal: adecuada5%0 a 1

7) Innovacin: Creatividad expositiva o en materiales.10%0 a 2

Nota

ESTADSTICA II Muestreo Aleatorio Sistemtico 21