ESTADÍSTICA

UNIDAD 3Elementos de información, población, muestras,

técnicas de muestreo y cálculo de la muestraIng. M. Verónica Taipe Taipe, MS.c.

2016

OBSERVACIONES

Los especialistas en estadística seleccionan sus observaciones de manera que todos los grupos relevantes estén representados en los datos

Los datos son colecciones de cualquier cantidad de observaciones relacionadas

Una colección de observaciones es un conjunto de datos

Una sola observación es un dato puntual

Origen de los datos

Los datos pueden provenir de:

Observaciones reales Registros

Cuando los datos se ordenan de manera compacta y útil, los responsables de tomar decisiones pueden obtener información confiable sobre el entorno y usarla para tomar decisiones inteligentes.

Antes de confiar en cualquier conjunto de datos interpretados, póngalos a prueba mediante las siguientes preguntas:

¿De dónde vienen los datos? ¿La fuente es tendenciosa?, es decir, ¿es posible

que exista interés en proporcionar datos que conduzcan a cierta conclusión más que a otras?

¿Los datos apoyan o contradicen otras evidencias que se tienen?

¿Hace falta alguna evidencia cuya ausencia podría ocasionar que se llegue a una conclusión diferente?

¿Cuántas observaciones se tienen? ¿Representan a todos los grupos que se desea

estudiar? ¿La conclusión es lógica? o ¿Se ha llegado a

conclusiones que los datos no confirman?

¿De donde se obtienen los datos?

Se recogen datos de una muestra y utilizan esta información para hacer inferencias sobre la población que representa esa muestra.

POBLACIÓN

Una población es un todo

Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones

MUESTRA

Una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, no de todos.

Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones en que están incluidas en tal población.

El estudio de una muestra es más sencillo que el de la población completa, cuesta menos y lleva menos tiempo

Población Muestra

Definición Todos los elementos que han sido escogidos para un estudio

Una porción escogida de la población

Características “Parámetros” “Estadísticas”

Símbolos

Tamaño N n

Media µ x

Desviación estándar δ s

Tipos de muestreo

Muestreo no aleatorio o de juicio Muestreo aleatorio o de probabilidad

Muestreo no aleatorio o de juicio

En el muestreo de juicio, se emplea el conocimiento y la opinión personal para identificar a los elementos de la población que deben incluirse en la muestra.

Muestreo aleatorio

Hay la posibilidades de que un elemento de la población se incluya o no en la muestra.

Métodos del muestreo aleatorio

1. Muestreo aleatorio simple2. Muestreo sistemático3. Muestreo estratificado4. Muestreo de racimo

1. Muestreo aleatorio simple

Cada elemento de la población tiene igual probabilidad de ser seleccionado.

2. Muestreo sistemático

Los elementos son seleccionados de la población dentro de un intervalo uniforme que se mide con respecto al tiempo, al orden o al espacio.

3. Muestreo estratificado

Para utilizar el muestreo estratificado, dividimos la población en grupos relativamente homogéneos, llamados estratos

4. Muestreo de racimo

En el muestreo de racimo dividimos la población en grupos o racimos y luego seleccionamos una muestra aleatoria de estos racimos.

FORMULA PARA CÁLCULO DE LA MUESTRA POBLACIONES FINITAS

FORMULA PARA CÁLCULO DE LA MUESTRA POBLACIONES INFINITAS

Cuando hay la varianza

Cuando se tiene la probabilidad de éxitos o fracasos (proporción)

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Bibliografía