El error estándar y el intervalo de confianza
Si por ejemplo un investigador conoce ya el tamaño de una muestra y conoce la población restringida y también conoce las proporciones de esa población para opinar sobre algo, entonces puede calcular el error estándar y conocer luego el intervalo de confianza en que esas proporciones de preferencias quedarían en unos determinados límites.
Supongamos que se toma una muestra de 263 empresarios en un Municipio que tiene 1.551 empresas registradas en la Administración de Rentas Municipales para octubre del año 2.006, con el fin de conocer las opiniones de sus directores ejecutivos acerca de su capacidad competitiva y que era ya conocido de una encuesta preliminar que el 0,125 (12,5%) corresponde a la proporción de empresarios que señalan problemas de competencia en sus empresas y que el 0,875 (87,5%) es la proporción de los empresarios que no señalan esos problemas. Lo que se desea ahora es conocer, con un intervalo de confianza de 95%, la proporción de empresarios que están opinando en relación a la elevada competitividad de sus empresas.
En este planteamiento del problema tenemos:
N = 1.551
n = 263
p = 0,125
q = 0,875
Y además el intervalo de confianza o probabilidad del 95% que está definido por una unidad “z” que acompaña al error estándar igual a 1,96. Si el intervalo de confianza hubiese sido del 90% , entonces el valor “z” sería 1,64 y si el nivel de confianza hubiese sido del 99%, el valor “z” sería 2,57.
El cálculo del error estándar, en este caso, se debe hacer con la fórmula que incorpora el “factor de corrección” porque el tamaño de la muestra de 263 es mayor del 10% de la población restringida de 1.551 ( es 17% ). Entonces:
e = Raíz de 0,125 x 0,875 / 263 x Raíz 1.551 – 263 / 1551 – 1
e = Raíz de 0,00042 / Raíz de 0,831
e = 0,020 / 0,91
e = 0,02 (2%)
Así el intervalo de confianza con un nivel de 95%, es:
a) 0,875 más o menos 1,96 x 0,02
b) 0,875 más o menos 0,039
Según este resultado podemos decir que, con un intervalo de confianza del 95%, el valor de la proporción de empresarios que opinan tener una elevada competitividad queda entre los límites de : 0,875 + 0,039 = 0,914 (91%) y 0,875 – 0,039 =0,836 (84%).
Tamaño de la muestra aleatoria simple y el error estándar
¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra aleatoria simple con un intervalo de significación del 95% ( z = 1,96) y admitiendo un error del 4% ? Si el punto de partida para estimar ese tamaño fuese la fórmula del error estándar de una proporción, se despejaría “n” pues se relaciona con todos los demás datos de que se dispone y es la única incógnita.
Para simplificar el cálculo del tamaño con este método vamos a usar la fórmula del error estándar de una proporción pero sin el factor de corrección y para una población finita como ya se ha dicho, pero admitiendo un error del 4% , o sea:
e = 1,96 x Raíz de p x q / n = 0,04
e = 1,96 x Raíz de 0,125 x 0,875 / n = 0,04
Recordemos que 0,125 ( p =12,5 % ) son empresarios que opinan tener baja competitividad y que 0,875 ( q =87,5% ) son empresarios que opinaban tener alta competitividad. Si esas proporciones no se hubiesen conocido se puede utilizar en la fórmula 0,50 y 0,50 y entonces el tamaño de muestra que resultará será mayor.
Siguiendo con el cálculo anterior porque se conocen las proporciones de “p” y de “q” , entonces :
e = 1,96 x Raíz 0,125 x 0,875 / n = 0,04
Observemos que el error estándar con nivel de confianza del 95% corresponde al valor z = 1,96 y que la precisión que espera el investigador es de 0,04 (4% ). En la fórmula anterior la única incógnita es “ n” o sea el tamaño de la muestra, que la calculamos despejando esa “n” de la fórmula y de esta manera :
( 1,96 x ( 0,125 x 0,875 ) / n = 0,04 ) todo al cuadrado
n = 1,96 al cuadrado x 0,125 x 0,875 / 0,04 al cuadrado
n = 3,8416 x 0,125 x 0,875 / 0,0016
n = 0,420175 / 0,0016
n = 262, 61 ( digamos 263 )
¿ Qué hubiese pasado si el investigador admite un error estándar igual al 5% ?
n = 0,420175 / 0,0025
n = 168
¿Y si el error admitido fuese del 3% ?
n = 0,420175 / 0,0009
n = 467
Según la operación realizada vemos que el tamaño de la muestra de 263 empresarios a ser entrevistados, una vez que sean seleccionados al azar, cumplirá con los requisitos encontrados en las dos proporciones p x q que suman 100%, dentro del margen de error establecido del 4% y con el intervalo de confianza del 95% ; y que si el error admitido fuese igual al 5%, entonces el tamaño de la muestra sería igual a 168 empresarios y si el error admitido fuese del 3%, el tamaño de la muestra será de 467 empresarios a ser interrogados, si previamente han sido seleccionados al azar con una tabla de números aleatorios.
El tamaño de la muestra de proporciones para población finita
Recordemos que también el tamaño de la muestra de proporciones se puede calcular de la siguiente manera: con el 95,5% (2 sigmas) de intervalo de confianza, admitiendo un margen de error del 4% y con las mismas proporciones de p = 12,5 % y q = 87,5%, para una población finita igual a 1.551. El resultado será un 10% menor que el resultado aplicando la fórmula del error estándar, en efecto:
n = 2 sigmas al cuadrado x p x q x N / error al cuadrado ( N+ 1 ) + sigma al cuadrado x p x q
n = 4 x 12,5 x 87,5 x 1551 / 16 ( 1551 – 1 ) + 4 x 12,5 x 87,5
n = 6.785.625 / 29.175
n = 234
Vamos a suponer que en el Estado Falcon Exista un total de 200 posadas turisticas y que el 75% tienen no mas de 6 habitaciones y que el 25% tiene mas de 6 habitaciones. Con los mismos criterios anteriores, o sea un intervalo de confianza del 95,5% (2 sigmas), un error admitido maximo del 10%, entonces el numero de posadas a investigar para una comparacion de sus estrategias de marketing, seria:
n = 10 x 75 x 25 x 200 / 100 ( 200 - 1 ) + 10 x 75 x 25
n = 3.750.000 / 19.900 + 18.750
n = 3.750.000 / 38.650
n = 97 posadas a investigar
Es deecir, se investigarian 73 posadas de menos de 6 habitaciones y 24 posadas de mas de 6 habitaciones.
El tamaño infinito de la población
Para el cálculo del tamaño de la muestra en el muestro aleatorio simple el tamaño de la población es infinita se pueden aplicar dos fórmulas, una donde se conoce la desviación estándar ( s al cuadrado); otra, donde se conocen las proporciones de los atributos ( p y q expresados en proporciones).
Suponga una corporación de ahorro y préstamos para vivienda, localizada en una ciudad intermedia, y que desea determinar a qué proporción de sus ahorradores le pagan su sueldo en forma quincenal y necesita estimar el tamaño de una muestra para hacer una encuesta. En estudios anteriores se encontró que la proporción es del 72% (0,72). Si se establece que se admite un error estar de más o menos el 6% (0,06) de la proporción verdadera y un intervalo de confianza del 90% ( con z = 1,64), entonces la pregunta es : ¿ qué tamaño de la muestra se necesita en esta investigación, suponiendo que la población es infinita o mayor de 100.000 sujetos?
n = [ 1,64 al cuadrado ( 0,72 ) (0,28 ) ] / 0,06 al cuadrado = 2,69 x 0,202 / 0,0036 = 151
ahorradores.
En un instituto de educación media, el departamento de bienestar estudiantil desea estimar con una encuesta a una muestra el peso promedio de sus alumnos para implantar un programa específico de alimentación. El error debe ser más o menos 2 kilos y un intervalo de confianza del 95% ( con z = 1,96), entonces la pregunta es : ¿ cuál es el tamaño de la muestra, bajo el supuesto de que la población es infinita y además se estima que la desviación típica es igual a 5 kilos ?
N = [ 1,96 al cuadrado (5) al cuadrado] / 2 al cuadrado = 3,84 x 25 / 4 = 24 alumnos.
Si la población es finita, por ejemplo se desea conocer el tamaño de la muestra para una población finita de 1200 ahorradores, con los mismos datos anteriores o sea: el error admitido de 6% (0,06) y el intervalo de confianza del 90% ( con z = 1,64) y una desviación típica o estándar igual en las proporciones 0,72 y 0,28. Entonces, la fórmula utilizada es la siguiente:
n = 0,72 (0,28) / 0,06 al cuadrado / 1.64 al cuadrado + 0,72 (0,28) / 1200
n = 0,2016 / 0,0015
n= 134 ahorradores
Si en el ejemplo de los alumnos se conoce que la población finita son 800 estudiantes, entonces la fórmula que se aplica con los mismos datos del error de 2 kilos, de la desviación típica de 5 kilos ( 5 x 5 = 25) y del intervalo de confianza de 95% ( z = 1,96), la fórmula que se aplica es:
n = 25 / 2 al cuadrado / 1,96 al cuadrado + 5 al cuadrado / 800
n = 25 / 1,0412 + 0,0312
n = 25 / 1,0724
n= 23 alumnos
Como estas fórmulas trabajan con los valores Z , es útil conocer estos valores para cada probabilidad o intervalo de confianza:
68,26% = 1,00
86,64% = 1,50
90,0% = 1,64
99,0% = 2,57
99,7% = 3,00
95,0% = 1,96
95,5% = 2,00
Los puntajes Z se obtienen dividiendo la proporción del grado de confianza entre 2 y el resultado se busca en la tabla de áreas de la curva d la distribución normal. Por ejemplo si el intervalo de confianza es 95% entonces : 0,9500 / 2 = 0,4750 y en la tabla esto corresponde a 1,96.
miércoles, 4 de febrero de 2009
El Turismo Rural
Los problemas del turismo en un ambiente general de crisis, no sólo consiste en constatar que la demanda de viajes no fluye como antes, sino que es también el agotamiento de la imaginación que había inspirado el progreso.
No podemos olvidar que las innovaciones, voluntad de poder, se fortifican con métodos de pensamiento y acción. Además, el desarrollo turístico implica un esfuerzo colectivo de todos sus actores para que ese desarrollo no se vuelva tautológico y finalmente contradictorio.
En consecuencia, es preciso desplazar la reforma del desarrollo turístico del dominio de sus impactos negativos, al dominio de su componente económico, político, social,moral y cultural en especial en las zonas rurales, con el objetivo de innovar en el tema de solucionar la pobreza.
Es posible asistir a la comunidad receptora para que ella misma, organizada en grupos, pueda innovar y hacer sus propios negocios o su propia posada o alojamiento alternativo. Lo que pareciera más complejo, porque hay que cambiar modos de ser y comportamientos arraigados, es que surja un cambio tecnológico y algunas mejoras, que permitan ofertar servicios de mayor calidad.
No podemos olvidar que las innovaciones, voluntad de poder, se fortifican con métodos de pensamiento y acción. Además, el desarrollo turístico implica un esfuerzo colectivo de todos sus actores para que ese desarrollo no se vuelva tautológico y finalmente contradictorio.
En consecuencia, es preciso desplazar la reforma del desarrollo turístico del dominio de sus impactos negativos, al dominio de su componente económico, político, social,moral y cultural en especial en las zonas rurales, con el objetivo de innovar en el tema de solucionar la pobreza.
Es posible asistir a la comunidad receptora para que ella misma, organizada en grupos, pueda innovar y hacer sus propios negocios o su propia posada o alojamiento alternativo. Lo que pareciera más complejo, porque hay que cambiar modos de ser y comportamientos arraigados, es que surja un cambio tecnológico y algunas mejoras, que permitan ofertar servicios de mayor calidad.
miércoles, 30 de julio de 2008
Las revistas digitales sobre Turismo
Existen varias revistas digitales sobre turismo, pero las que siempre recomiendo leer son:
PASOS-ONLINE
LOS URBANISTAS
TURISMO GLOBAL
TURISMO Y DESARROLLO
sábado, 10 de noviembre de 2007
Turismo: competitividad y estrategia
El libro de Antonio Francés trata este tema utilizando lo que se denomina el Cuadro de Mando Integral.
Qué es el cuadro de mando integral ? Este modelo en idioma inglés se llama Balanced Scorecard y como su nombre lo indica se trata entonces de analizar los factores que contribuyen a que un destino turístico sea más competitivo y con esos factores calcular un índice de competitividad que facilite la comparación entre destinos turísticos.
Esta competitividad factorial CEPAL la denomina Competitividad Revelada pero en los destinos que aún tienen capacidad para aceptar un número X de turistas.Esta competitividad revelada es un índicador más simple pues se refiere a la cuota de mercado que capta un sitio turístico en un momento temporal (un mes o un año); pero en cambio, la competitividad factorial para un destino y para segmentos del mercado en un año, toma en cuenta factores relacionados con los atractivos, con la oferta, con la experiencia turística de los visitantes y otros actores, con la disuasión e incluso el factor costo del viaje. Los atractivos de un destino son los beneficios que atrae a los visitantes y los costes o valor de un paquete turístico o el coste de transporte, alojamientos, comidas y paseos para un turista que no viaja en paquete, sino en forma individual. Incluso el coste debe ser relativo, es decir el coste comparado con el costo más bajo de un destino competitivo para poderlo expresar en porcentaje.
Francés señala que el ATRACTIVO es el que realmente percibe el turista o visitante, o sea es la "experiencia que vive en el destino al enfrentarse a los atractivos intrínsecos como: los atractivos naturales, culturales y creados por el hombre, la infraestructura y los servicios", en las diferentes rutas turísticas visitadas. Los factores disuasivos son aquellos que puedan perjudicar la experiencia de vida del turista como un tiempo de viaje largo y engorroso, un mal servicio, molestias, congestionamiento, contaminación, hostilidad, y riesgo para el visitante por una mala prensa o por malos comentarios de viajeros anteriores. Si se multiplicara el factor experiencia vivida por el factor relativo a los atractivos intrínsecos, se obtendría un valor de 1 o de 100% si no existieran factores disuasivos. Luego surge en el modelo el factor oferta medido por las camas disponibles para pernoctar, suponiendo que exista una proporcionalidad entre ese servicio de alojamiento con relación a los otros servicios como alimentación, transporte, comercio y entretenimientos.
En resumen, la fórmula que se utiliza en este Modelo de Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard) es como sigue:
Competitividad fectorial = factor atractivos relativos x factor disuasivo con noticias negativas del destino bien de bajo riesgo,de riesgo medio u alto riesgo x factor oferta expresado en número de camas o plazas x factor experiencia o satisfacción revelada por los turistas o su fidelidad a un lugar (expresado en %) entre Factor Coste o precio de paquete u sumatoria de precios.
Esta fórmula debe expresar a todos sus factores en porcentajes a fin de normalizar los factor comparando los beneficios con otro mejor o el beneficio óptimo y el coste con el coste menor, con el objetivo de que cada factor sea una expresión relativa.
Francés para explicar mejor la metodología aplica el modelo a 6 Estados Venezolanos de sol y playa ( Anzoátegui, Aragua, Falcón, Miranda Nueva Esparta )con los siguientes factores:
1) Factor atractivo según 3 rutas principales del Estado. Estas rutas las rescata de la Guía Turística de Valentina Quintero y al examinar las rutas otorga una puntuación de 5. En la medida en que existan más rutas turísticas el puntaje es mayor siempre que sean evaluadas como rutas agradables y no como atractivos modestos. Se normaliza comparando el no. de rutas con el lugar que tenga más rutas, para ootener una proporción relativa.
2) Factor experiecia es le porcentaje de respuesta de los turistas relativa a su satisfacciónj en el destino.
3) Factor disuasivo en este caso se tomó con el tiempo del vaije estimado en horas desde el aereopuerto que sirve a Caracas hasta llegar al alojamiento seleccionado. Claro que este tiempo depende de la temporada turística.
4) Factor oferta de camas para pernoctar en relación al no. de camas del lugar con mayor número (en este caso Nueva Esparta)
5) Factor cotos se obtuvo con el precio de un paquete de X número de días en alta temporada para dos personas y para el hotel más privilegiado por los paquetes.
Al aplicar los factores normalizados para comparar Anzoátegui con Nueva Esparta el factor de Competitividad Factorial para estos dos Estados es : 0,3948 vs. 0,9975. O sea el Estado Nueva Esparta estaría con 2,5 puntos por encima del Estado Anzoátegui.
En cuanto a la Competitividad Revelada es decir la cuota de mercado del turismo nacional que capta Anzoátegui y el estado Nueva Esparat los datos del año 2.001 indican que de un total de visitantes a 7 destinos de Sol y Playa en Venezuela estimado en 172.737 visitantes, el Estado Nueva Esparta captaba el 55,82% de ese mercado total y Anzoátegui captaba el 13,25% de ese mercado total. Es decir que con este criterio el Estado Nueva Esparta marcaba 4,2 veces más en cuota de mercado que Anzoátegui.
Qué es el cuadro de mando integral ? Este modelo en idioma inglés se llama Balanced Scorecard y como su nombre lo indica se trata entonces de analizar los factores que contribuyen a que un destino turístico sea más competitivo y con esos factores calcular un índice de competitividad que facilite la comparación entre destinos turísticos.
Esta competitividad factorial CEPAL la denomina Competitividad Revelada pero en los destinos que aún tienen capacidad para aceptar un número X de turistas.Esta competitividad revelada es un índicador más simple pues se refiere a la cuota de mercado que capta un sitio turístico en un momento temporal (un mes o un año); pero en cambio, la competitividad factorial para un destino y para segmentos del mercado en un año, toma en cuenta factores relacionados con los atractivos, con la oferta, con la experiencia turística de los visitantes y otros actores, con la disuasión e incluso el factor costo del viaje. Los atractivos de un destino son los beneficios que atrae a los visitantes y los costes o valor de un paquete turístico o el coste de transporte, alojamientos, comidas y paseos para un turista que no viaja en paquete, sino en forma individual. Incluso el coste debe ser relativo, es decir el coste comparado con el costo más bajo de un destino competitivo para poderlo expresar en porcentaje.
Francés señala que el ATRACTIVO es el que realmente percibe el turista o visitante, o sea es la "experiencia que vive en el destino al enfrentarse a los atractivos intrínsecos como: los atractivos naturales, culturales y creados por el hombre, la infraestructura y los servicios", en las diferentes rutas turísticas visitadas. Los factores disuasivos son aquellos que puedan perjudicar la experiencia de vida del turista como un tiempo de viaje largo y engorroso, un mal servicio, molestias, congestionamiento, contaminación, hostilidad, y riesgo para el visitante por una mala prensa o por malos comentarios de viajeros anteriores. Si se multiplicara el factor experiencia vivida por el factor relativo a los atractivos intrínsecos, se obtendría un valor de 1 o de 100% si no existieran factores disuasivos. Luego surge en el modelo el factor oferta medido por las camas disponibles para pernoctar, suponiendo que exista una proporcionalidad entre ese servicio de alojamiento con relación a los otros servicios como alimentación, transporte, comercio y entretenimientos.
En resumen, la fórmula que se utiliza en este Modelo de Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard) es como sigue:
Competitividad fectorial = factor atractivos relativos x factor disuasivo con noticias negativas del destino bien de bajo riesgo,de riesgo medio u alto riesgo x factor oferta expresado en número de camas o plazas x factor experiencia o satisfacción revelada por los turistas o su fidelidad a un lugar (expresado en %) entre Factor Coste o precio de paquete u sumatoria de precios.
Esta fórmula debe expresar a todos sus factores en porcentajes a fin de normalizar los factor comparando los beneficios con otro mejor o el beneficio óptimo y el coste con el coste menor, con el objetivo de que cada factor sea una expresión relativa.
Francés para explicar mejor la metodología aplica el modelo a 6 Estados Venezolanos de sol y playa ( Anzoátegui, Aragua, Falcón, Miranda Nueva Esparta )con los siguientes factores:
1) Factor atractivo según 3 rutas principales del Estado. Estas rutas las rescata de la Guía Turística de Valentina Quintero y al examinar las rutas otorga una puntuación de 5. En la medida en que existan más rutas turísticas el puntaje es mayor siempre que sean evaluadas como rutas agradables y no como atractivos modestos. Se normaliza comparando el no. de rutas con el lugar que tenga más rutas, para ootener una proporción relativa.
2) Factor experiecia es le porcentaje de respuesta de los turistas relativa a su satisfacciónj en el destino.
3) Factor disuasivo en este caso se tomó con el tiempo del vaije estimado en horas desde el aereopuerto que sirve a Caracas hasta llegar al alojamiento seleccionado. Claro que este tiempo depende de la temporada turística.
4) Factor oferta de camas para pernoctar en relación al no. de camas del lugar con mayor número (en este caso Nueva Esparta)
5) Factor cotos se obtuvo con el precio de un paquete de X número de días en alta temporada para dos personas y para el hotel más privilegiado por los paquetes.
Al aplicar los factores normalizados para comparar Anzoátegui con Nueva Esparta el factor de Competitividad Factorial para estos dos Estados es : 0,3948 vs. 0,9975. O sea el Estado Nueva Esparta estaría con 2,5 puntos por encima del Estado Anzoátegui.
En cuanto a la Competitividad Revelada es decir la cuota de mercado del turismo nacional que capta Anzoátegui y el estado Nueva Esparat los datos del año 2.001 indican que de un total de visitantes a 7 destinos de Sol y Playa en Venezuela estimado en 172.737 visitantes, el Estado Nueva Esparta captaba el 55,82% de ese mercado total y Anzoátegui captaba el 13,25% de ese mercado total. Es decir que con este criterio el Estado Nueva Esparta marcaba 4,2 veces más en cuota de mercado que Anzoátegui.
viernes, 9 de noviembre de 2007
Tamaño de la muestra (Universo Infinito)
Mayra en el libro de R. Sierra Bravo, Técnicas de Investigación Social: teoria y ejercicios, editorial Paraninfo, Madrid, 1983 y en la pág 189, se dice que cuando el Universo es mayor de 100 mil sujetos entones se considera un universo infinito y la fómula para calcular el tamaño es :
n = sigma al cuadrado x p x q / error admitido al cuadrado
Asi pues si se supone que a Margarita llegan 2 millones de visistantes y que el 80% es turismo nacional y el 20% turismo internacional, entonces con un nivel de confianza del 95,5% y suponiendo sigma = 2 y el error admitido 3% , el tamaño sería:
n = (2 x 2) x 80 x 20 entre 3 x 3
n = 4 x 80 x 20 / 9
n = 6.400 / 9
n = 711 visitantes a investigar
Claro si 25% es el turismo nacional y 75% el turismo internacional entonces ese cambio hace que el tamaño de la muestra sea de 833 sujetos a investigar y si es 90% y 10% el tamaño es 400.
Se dice que si no se sabe la proporción de p y de q, entonces se utiliza 50% y 50% , pero eso daría 1.111 sujetos a investigar (muy elevado y costoso).
Saludos
A. Ascanio
n = sigma al cuadrado x p x q / error admitido al cuadrado
Asi pues si se supone que a Margarita llegan 2 millones de visistantes y que el 80% es turismo nacional y el 20% turismo internacional, entonces con un nivel de confianza del 95,5% y suponiendo sigma = 2 y el error admitido 3% , el tamaño sería:
n = (2 x 2) x 80 x 20 entre 3 x 3
n = 4 x 80 x 20 / 9
n = 6.400 / 9
n = 711 visitantes a investigar
Claro si 25% es el turismo nacional y 75% el turismo internacional entonces ese cambio hace que el tamaño de la muestra sea de 833 sujetos a investigar y si es 90% y 10% el tamaño es 400.
Se dice que si no se sabe la proporción de p y de q, entonces se utiliza 50% y 50% , pero eso daría 1.111 sujetos a investigar (muy elevado y costoso).
Saludos
A. Ascanio
LA MUESTRA para universo INFINITO
Mayra en el libro de R. Sierra Bravo, Técnicas de Investigación Social: teoria y ejercicios, editorial Paraninfo, Madrid, 1983 y en la pág 189, se dice que cuando el Universo es mayor de 100 mil sujetos entones se considera un universo infinito y la fómula para calcular el tamaño es :
n = sigma al cuadrado x p x q / error admitido al cuadrado
Asi pues si se supone que a Margarita llegan 2 millones de visistantes y que el 80% es turismo nacional y el 20% turismo internacional, entonces con un nivel de confianza del 95,5% y suponiendo sigma = 2 y el error admitido 3% , el tamaño sería:
n = (2 x 2) x 80 x 20 entre 3 x 3
n = 4 x 80 x 20 / 9
n = 6.400 / 9
n = 711 visitantes a investigar
Claro si 25% es el turismo nacional y 75% el turismo internacional entonces ese cambio hace que el tamaño de la muestra sea de 833 sujetos a investigar y si es 90% y 10% el tamaño es 400.
Se dice que si no se sabe la proporción de p y de q, entonces se utiliza 50% y 50% , pero eso daría 1.111 sujetos a investigar (muy elevado y costoso).
Saludos
A. Ascanio
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n = sigma al cuadrado x p x q / error admitido al cuadrado
Asi pues si se supone que a Margarita llegan 2 millones de visistantes y que el 80% es turismo nacional y el 20% turismo internacional, entonces con un nivel de confianza del 95,5% y suponiendo sigma = 2 y el error admitido 3% , el tamaño sería:
n = (2 x 2) x 80 x 20 entre 3 x 3
n = 4 x 80 x 20 / 9
n = 6.400 / 9
n = 711 visitantes a investigar
Claro si 25% es el turismo nacional y 75% el turismo internacional entonces ese cambio hace que el tamaño de la muestra sea de 833 sujetos a investigar y si es 90% y 10% el tamaño es 400.
Se dice que si no se sabe la proporción de p y de q, entonces se utiliza 50% y 50% , pero eso daría 1.111 sujetos a investigar (muy elevado y costoso).
Saludos
A. Ascanio
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