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Estadística Descriptiva
Distribución por Muestreo
Juan Vicente Mijares S. |
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http://html.rincondelvago.com/muestreo_1.html
La estadística trabaja sobre poblaciones,
extrae conclusiones sobre la base de un análisis de un muestrario de datos
de una población. Hay muchas maneras de tomar una muestra de una población.
Además las conclusiones que se extraen acerca de la población dependen de
como se selecciona la muestra, deseamos que la muestra sea representativa de
la población. Se define a la Población, como un conjunto de
individuos que se pueden identificar por separado. Se puede pensar en una
población concreta que realmente existe, como en una conceptual que no
exista ni que existirá jamás. En ambos casos, el interés se centrará casi
exclusivamente en las poblaciones números. Una población puede ser
discreta o continua, dependiendo de que el conjunto de
números referidos sea discreto o continuo. |
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http://server2.southlink.com.ar/vap/inferencia.htm
Algunas veces es posible y práctico
examinar a cada persona o elemento de la población que deseamos describir. A
esto lo llamamos enumeración completa o censo. Utilizamos el muestreo cuando
no es posible contar o medir todos los elementos de la población. Los
estadísticos usan la palabra población para referirse no sólo a personas
sino a todos los elementos que han sido elegidos para un estudio, y emplean
la palabra muestra para describir una porción elegida de la población.
Condiciones que debe reunir una muestra:
- Homogeneidad: debe ser extraída de la
misma población.
- Independencia: las observaciones no
deben estar mutuamente condicionadas entre sí.
- Representatividad: la muestra debe ser
el mejor reflejo posible del conjunto del cual proviene.
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http://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtml#apli
Existen básicamente dos tipos de muestras: las muestra no probabilística
y la muestra de probabilidad.
Una muestra de probabilidad es aquella en la que los sujetos de la muestra
se eligen sobre la base de probabilidades conocidas.
En una muestra aleatoria simple cada individuo o elemento tiene la misma
oportunidad de selección que cualquier otro, y la selección de un individuo
o elemento particular no afecta la probabilidad de que se elija cualquier
otro. |
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http://usuarios.lycos.es/estadisticafacil/Estadistica.doc
Muestreo Con Reemplazo Es
aquél donde cada individuo o elemento en cada extracción siempre tendrá una
oportunidad entre el tamaño de la población (N) de ser seleccionado.
Muestreo Sin Reemplazo Es aquél mediante el cual una vez que se extrae un
elemento no puede volver a ser seleccionado. |
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http://html.rincondelvago.com/analisis-de-datos_2.html
La inferencia Estadística tiene como
función inferir las características de un colectivo a partir de un
subconjunto de éste.
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http://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtm
Terminología básica para el muestreo
Los nuevos términos, los cuales son frecuentemente usados en inferencia
estadística son:
- Estadístico:
Un estadístico es una medida usada para describir alguna característica de
una muestra , tal como una media aritmética, una mediana o una desviación
estándar de una muestra.
- Parámetro:
Una parámetro es una medida usada para describir alguna característica de
una población, tal como una media aritmética, una mediana o una desviación
estándar de una población.
Cuando los dos nuevos términos de arriba son usados, por
ejemplo, el proceso de estimación en inferencia estadística puede ser
descrito como le proceso de estimar un parámetro a partir del estadístico
correspondiente, tal como usar una media muestral ( un estadístico para
estimar la media de la población (un parámetro). |
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http://www.fvet.edu.uy/estadis/teormuestreo.htm#MEDIAS
PLANES DE
MUESTREO ALEATORIO (MA)
- Simple
- Estratificado
- Por
conglomerado y
- Sistemático
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http://www.terra.es/personal2/jpb00000/tinferencia.htm
La Inferencia
Estadística es la parte de la estadística matemática que se encarga del
estudio de los métodos para la obtención del modelo de probabilidad (forma
funcional y parámetros que determinan la función de distribución) que sigue
una variable aleatoria de una determinada población, a través de una muestra
(parte de la población) obtenida de la misma |
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http://www.ilustrados.com/publicaciones/EpyAVEAlFZGESPuSFo.php
La distribución
de probabilidad de una estadística Quizá el resultado mas importante para
la estadística es el Teorema del Límite Central. Este resultado nos indica
que, para la estadística promedio de la muestra:
· el valor
esperado es la media de la población.
· la varianza es
igual a la de la población dividida por el número de elementos de la
muestra.
· la distribución
de probabilidad es la normal.
Este teorema es
muy importante porque permite calcular probabilidades acerca de dónde se
encuentra el valor del promedio muestra |
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http://www.ilustrados.com/publicaciones/EpyAlEyuVlEkFlqwlo.php
Muestreo aleatorio por conglomerados
Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar
directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades
maestrales son los elementos de la población. En el muestreo por
conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población
que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades
hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado
producto, etc., son conglomerados naturales como, por ejemplo, las urnas
electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse
de "muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un
cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño
muestral establecido) y en investigar después todos los elementos
pertenecientes a los conglomerados elegidos.
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http://www.ilustrados.com/publicaciones/EpyAVkklAAcZwutrus.php
El presente trabajo da tratamiento a
algunos elementos de la estadística matemática de la forma mas elemental
posible para que pueda ser asimilada por cualquier profesional sin tener en
cuenta su especialidad ya sea de las ciencias sociales como de las ciencias
exactas. |
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http://www.ilustrados.com/publicaciones/EpyAVkEylFcQKsqhGR.php
Concepto e importancia
Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de
elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión, el
muestreo es importante porque a través de él podemos hacer análisis de
situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad. |
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http://www.psico.uniovi.es/REMA/v3n1/a1/p2.html
Todo el muestreo se basa en cuatro enunciados
o principios: dos axiomas, un teorema y una ley. |
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http://www.monografias.com/trabajos13/beren/beren.shtml#reEstadística Descriptiva: Puede
definirse como aquellos métodos que incluyen la recolección, presentación
y caraterización de un conjunto de datos con el fin de describir
apropiadamente las diversas características de ese conjunto.
Estadística Inferencial: Puede definirse como aquellos métodos que
hacen posible la estimación de una característica de una población o la
toma de una decisión referente a una población basándose sólo en los
resultados de una muestra.
Para aclarar este concepto se necesitan de las siguientes definiciones:
- Población: es la totalidad de elementos o cosas bajo consideración.
- Muestra: Es la porción de la población que se selecciona para su
análisis.
- Parámetro: Es una medida de resumen que se calcula para describir una
característica de toda una población.
- Estadística: Es una medida que se calcula para describir una
característica de una sola muestra de la población.
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http://www.hsa.es/id/investigacion/uai/uai_docs/muestreo/muestreo.htm
El muestreo es una herramienta de la investigación
científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en
estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido al hecho de
que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la
observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo.
Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la
población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos |
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http://html.rincondelvago.com/metodos-de-muestreo.html
Muestreo: Es el proceso por el cual se seleccionan los
individuos que formarán una muestra. Para que se puedan obtener conclusiones
fiables para la población a partir de la muestra, es importante tanto su
tamaño como el modo en que han sido seleccionados los individuos que la
componen. El tamaño de la muestra depende de la precisión que se quiera
conseguir en la estimación que se realice a partir de ella. Para su
determinación se requieren técnicas estadísticas superiores, pero resulta
sorprendente cómo, con muestras notablemente pequeñas, se pueden conseguir
resultados suficientemente precisos. Por ejemplo, con muestras de unos pocos
miles de personas se pueden estimar con muchísima precisión los resultados
de unas votaciones en las que participarán decenas de millones de votantes. |
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http://www.monografias.com/trabajos17/teoria-muestreo/teoria-muestreo.shtml#defin
Métodos de Muestreo Probabilísticos:
1- Muestreo Aleatorio Simple: Es la forma
más común de obtener una muestra en la selección al azar, es decir, cada uno
de los individuos de una población tiene la misma posibilidad de ser
elegido. Si no se cumple este requisito, se dice que la muestra es viciada.
Para tener la seguridad de que la muestra aleatoria no es viciada, debe
emplearse para su constitución una tabla de números aleatorios. Este
procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad
práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande. |
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http://www.ifent.org/lecciones/digitales/secuenciales/Teorema_Muestreo.htm
Importancia del Muestreo
El muestreo implica algo de incertidumbre que debe ser aceptada para
poder realizar el trabajo, pues aparte de que estudiar una población resulta
ser un trabajo en ocasiones demasiado grande, Wonnacott y Wonnacott ofrecen
las siguientes razones extras:
Recursos limitados: Es decir, no existen los recursos humanos, materiales
o económicos para realizar el estudio sobre el total de la población.
Escasez: Es el caso en que se dispone de una sola muestra.
Pruebas destructivas. Es el caso en el que realizar el estudio sobre toda la
población llevaría a la destrucción misma de la población.
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http://descartes.cnice.mecd.es/Estadistica/Muestreo_Inferencia_Estadistica/muestreo.html
En la Inferencia Estadística hay varios métodos, pero en cualquier caso es
necesario utilizar una muestra que represente e la población, esto se
consigue con las Técnicas de muestreo.
Para estudiar una población se puede hacer de dos formas:
-
Diremos que se ha realizado un estudio exhaustivo o
censo cuando la investigación se ha hecho sobre todos y cada uno de
los elementos que constituyen la población.
-
Diremos que se ha realizado un estudio por muestreo
cuando la investigación se ha realizado única y exclusivamente sobre una
muestra (un subconjunto limitado y convenientemente seleccionado de la
población.
Distinguimos dos tipos fundamentales de muestreo:
-
Muestreo no probabilístico. En este tipo de
muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que
seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de
comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores
cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en
general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos
los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por
ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas
que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de
la muestra.
-
Muestreo
probabilístico. En este tipo de muestreo, todos los individuos de la
población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva
de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que
deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y
científico.
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http://nutriserver.com/Cursos/Bioestadistica/Limite_Central.html
El Teorema Central del Límite dice que si
tenemos un grupo numeroso de variables independientes y todas ellas siguen
el mismo modelo de distribución (cualquiera que éste sea), la suma de ellas
se distribuye según una distribución normal. |
Donde vemos que la varianza es menor en la estimación realizada en la
consulta B, independientemente del valor de P.
Si medimos la precisión en las mismas unidades que los datos utilizaremos el
error estándar, que se obtiene tomando la raíz cuadrada de la varianza. Se
puede comprobar que el error estándar es casi 2 veces (1.83) mayor en la
estimación en la consulta A que en la B, independientemente del verdadero valor
de P.
La moraleja de este problemita es que, contrariamente a lo que habitualmente
mucha gente piensa, la precisión de la estimación depende fundamentalmente
del tamaño absoluto de la muestra y no de la fracción de muestreo. De hecho
el factor
utilizada cuando se considera poblaciones infinitas (colectivos de tamaño
mucho mayor que las muestras seleccionadas).
Si
no hay razones para pensar que la proporción real que se quiere estimar sea
diferente en ambas consultas ¿En cuál de las dos se estimará con mejor
precisión?
