Metodo

¿Qué es el tamaño de la muestra?. El número total de individuos de la población. La cantidad de elementos seleccionados de una población para un estudio. El margen de error permitido. El número de variables que se estudiarán.

¿Por qué es importante determinar adecuadamente el tamaño de la muestra?. Porque reduce el sesgo del investigador. Porque influye directamente en la validez y precisión de los resultados. Porque determina el tipo de muestreo a usar. Porque evita duplicar elementos del marco muestral.

Un tamaño de muestra demasiado pequeño puede provocar: Resultados poco confiables o sesgados. Mayor representatividad. Reducción del margen de error. Menor tiempo de recolección.

Un tamaño de muestra excesivamente grande puede generar: Mayor precisión. Menor validez. Gastos y consumo de tiempo innecesarios. Margen de error alto.

¿Qué significa que una muestra sea representativa?. Que todos los miembros de la población tengan la misma oportunidad de participar. Que se selecciona por conveniencia. Que se limita a un solo grupo demográfico. Que tiene más de 100 participantes.

¿Qué implica que una muestra sea adecuada?. Que se elige sin aleatoriedad. Que su tamaño se obtiene mediante análisis que disminuye el margen de error. Que solo se eligen los casos accesibles. Que se aplica en estudios cualitativos.

Uno de los beneficios de definir correctamente el tamaño muestral es: Aumentar la complejidad del estudio. Reducir costos de recursos humanos y materiales. Incrementar el margen de error. Disminuir la representatividad.

¿Qué se busca evitar al definir correctamente el tamaño de la muestra?. La validez interna del estudio. El desperdicio de tiempo y recursos. La generalización de resultados. El uso de métodos probabilísticos.

El tamaño de la muestra está relacionado directamente con: El diseño del marco teórico. La representatividad de la población y la precisión de los resultados. El tipo de variables dependientes. Los instrumentos de medición.

¿Qué característica NO corresponde al tamaño de muestra adecuado?. Ahorra tiempo y recursos. Se elige sin justificación previa. Permite disminuir el margen de error. Refleja la población objetivo.

¿Qué es el tamaño de la muestra?. Total de la población. Número de variables. Cantidad de elementos tomados para el estudio. Número de hipótesis.

¿Por qué debe ser representativa una muestra?. Para reducir gastos. Para generalizar resultados. Para aumentar el tamaño poblacional. Para evitar hipótesis.

¿Qué ocurre si la muestra es demasiado pequeña?. Se gana tiempo. Los resultados son poco confiables. Se asegura validez. Aumenta la precisión.

¿Qué problema tiene una muestra excesivamente grande?. Falta de datos. Mayor costo y tiempo. Errores sistemáticos. Menor precisión.

¿Cuál es un beneficio de definir correctamente el tamaño de la muestra?. Aumentar la población. Reducir costos y tiempo. Cambiar el marco teórico. Disminuir hipótesis.

¿Qué permite un tamaño de muestra adecuado?. Evitar toda variabilidad. Disminuir el margen de error. Eliminar el azar. Reducir la población.

¿Qué característica debe tener una muestra para ser válida?. Aleatoria. Representativa y adecuada. Grande y costosa. Rápida y simple.

¿Qué busca lograr el tamaño muestral en una investigación?. Generalizar los resultados a la población. Cambiar la hipótesis. Disminuir la población total. Evitar el análisis estadístico.

¿Qué factor influye directamente en la validez del estudio?. Tipo de hipótesis. Tamaño de la muestra. Tipo de instrumento. Número de investigadores.

¿Por qué se usa el tamaño muestral en lugar del censo?. Por aumentar el sesgo. Para ahorrar tiempo y recursos. Por la facilidad de medición. Para cambiar variables.

¿Qué es el muestreo?. Es un conteo total de toda la población. Es una forma de elegir parte del grupo. Es una técnica para medir los errores. Es un método para usar solo encuestas.

¿Cuál es el objetivo principal del muestreo?. Reducir costos sin usar resultados. Lograr muestra que sea representativa. Medir solo datos sin importancia. Incluir a todos los elementos.

En el muestreo probabilístico, todos los elementos tienen: Oportunidad baja de ser tomados. Probabilidad nula de selección. Igual probabilidad de ser seleccionados. Probabilidad fija sin importancia.

¿Qué caracteriza al muestreo no probabilístico?. Selección libre según criterio.. Igual opción para ser tomado. Uso del azar para la elección. Cálculo exacto de probabilidades.

¿Cuál de los siguientes es un tipo de muestreo probabilístico?. Por conveniencia. Aleatorio simple. Por cuotas. Bola de nieve.

¿Qué tipo de muestreo selecciona cada “k” elemento dentro de la población?. Estratificado. Conglomerado. Sistemático. Por conveniencia.

¿Qué tipo de muestreo divide la población por grupos o estratos?. Por conveniencia. Sistemático. Estratificado. Bola de nieve.

¿En qué consiste el muestreo por conglomerados?. Seleccionar datos según conveniencia. Seleccionar grupos como muestra. Seleccionar sujetos sin clasificación. Se agrupa por características internas.

¿Qué caracteriza al muestreo por conveniencia?. Seleccionar sujetos por facilidad. Uso de grupos preexistentes. Seleccionar grupos sin separación. Seleccionar casos con aleatoriedad.

¿Qué tipo de muestreo se usa en poblaciones ocultas o difíciles de acceder?. Estratificado. Conglomerado. Por cuotas. Bola de nieve.

¿Qué caracteriza al análisis cuantitativo?. Uso de cifras comparables. Búsqueda de significados. Estudio de percepciones. Exploración de emociones.

¿Cuál es la finalidad del análisis descriptivo?. Explicar causas directas. Resumir datos clave. Predecir tendencias. Inferir poblaciones.

¿Qué permite el análisis inferencial?. Observar hábitos. Generalizar datos. Crear categorías. Registrar gestos.

El análisis exploratorio se caracteriza por: Validar hipótesis. Buscar patrones. Confirmar teorías. Medir frecuencias.

¿Qué distingue a los datos nominales?. Orden lógico fijo. Cifras continuas. Categorías sin orden. Medidas proporcionales.

¿Qué define los datos ordinales?. Rangos naturales. Secuencia lógica. Orden predecible. Valores aleatorios.

¿Cuándo se realiza el análisis preliminar?. Tras codificar datos. Antes de recolectar. Durante la toma. Finalizado el estudio.

¿Qué ofrece el análisis final?. Ajustes iniciales. Resúmenes breves. Conclusiones totales. Registros parciales.

¿Qué caracteriza al análisis estadístico avanzado?. Listas básicas. Modelos complejos. Estudios simples. Tablas directas.

¿Qué define al análisis Big Data?. Uso de encuestas. Trabajo con masas. Pequeñas muestras. Registros escritos.

¿Qué representa el sujeto observador?. Lugar donde ocurre todo. Persona que registra hechos. Situación sin intervención. Elemento externo al acto.

¿Qué es el objeto de observación?. Medio físico usado. Fenómeno analizado. Regla de valoración. Lista estructurada.

¿Qué función tiene el contexto?. Dirige las preguntas. Estructura los datos. Influye en conductas. Resume resultados.

¿Qué papel cumple el instrumento?. Ordena la teoría. Registra la escena. Cierra la actividad. Controla variables.

¿Qué define la planeación?. Anotar conclusiones. Decidir objetivos. Crear categorías. Tomar decisiones.

¿Qué implica el registro?. Contar frecuencias. Documentar hechos. Aplicar escalas. Diseñar dibujos.

¿Qué caracteriza la observación participante?. Observador se integra. Registro se evade. Medio es artificial. Guía es más rígida.

¿Qué distingue la observación no participante?. Interacción directa. Neutralidad total. Uso de entrevistas. Estructura variable.

¿Qué define la observación estructurada?. Guía flexible y libre. Uso de instrumentos. Registro sin forma. Análisis subjetivo.

¿Qué caracteriza la observación natural?. Espacio manipulado. Ámbito real usado. Estructura rígida. Registro limitado.

¿Qué caracteriza la interacción en la entrevista?. Comunicación directa. Registro automático. Observación pasiva. Análisis matemático.

¿Qué define la intencionalidad en una entrevista?. Diálogo sin rumbo. Pregunta improvisada. Objetivo definido. Conversación libre.

¿Qué distingue la entrevista estructurada?. Guion flexible. Preguntas fijas. Conversación libre. . Orden variable.

¿Qué permite la entrevista semiestructurada?. Evitar guiones. Total rigidez. Flexibilidad parcial. Respuestas cerradas.

¿Qué caracteriza a la entrevista no estructurada?. Guion obligatorio. Conversación libre. Orden preestablecido. Formato rígido.

La introducción en la estructura de entrevista busca: Codificar datos. Crear confianza. Ordenar registros. Comparar respuestas.

¿Qué contiene el cuerpo de la guía de entrevista?. Datos externos. Preguntas clave. Comentarios libres. Respuestas breves.

¿Cuál es la función principal de la entrevista?. Medir cifras numéricas. Obtener datos cualitativos. Registrar eventos físicos. Crear bases de datos.

¿Qué ocurre en el proceso de aplicación de entrevista?. Análisis final. Registro directo. Diseño teórico. Cierre prematuro.

¿Qué implica la elaboración de códigos?. Crear hipótesis. Clasificar ideas. Formular teorías. Diseñar encuestas.