PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman la población y resulta muy complejo elaborarla. Se le denomina así debido a que en la selección de la muestra, en lugar de escogerse cada elemento se procede a tomar los subgrupos o conjuntos de elementos, a los que se les llama conglomerados. Aunque quizá por ello se tienda a creer que es lo mismo que el estratificado, ambos se diferencian en que en los conglomerados los subconjuntos se dan en la vida real o de manera natural; por ejemplo: escuelas, tipos de industrias, bloques de casas y otros; en el de estratos el investigador decide las agrupaciones que utilizará según la posible variabilidad de los fenómenos a estudiar. Otra diferencia es que en el de estratos la muestra se compone por elementos de cada estrato, mientras que en el de conglomerados se conforma por elementos de algunos conglomerados seleccionados de manera aleatoria. Las difere...

Cuando la característica que nos interesa estudiar no se distribuye homogéneamente en la población, por la existencia de grupos o estratos entre sí heterogéneos, se efectúa un muestreo estratificado. En los estratos, los elementos dentro de cada uno de ellos son casi homogéneos respecto de alguna característica. Los alumnos de un centro escolar los podemos agrupar por edades, clase social, lugar de procedencia, etc. El resultado es una muestra compuesta por tantas muestras como estratos existan en la población, es decir, de cada estrato se saca una muestra. Una ventaja del muestreo estratificado es que garantiza que la muestra contendrá representantes suficientes de cada uno de los estratos. Un riesgo del muestreo aleatorio simple y del sistemático radica en que no pueden garantizar una buena representación de los miembros de subgrupos particulares. El proceso que deberá seguirse es el siguiente: 1. Determina o define la población que constituirá tu muestra. 2. Determina los estratos q...

Se trata de una variante del muestro aleatorio simple, pero las unidades muestrales se seleccionan a partir del coeficiente de elevación k; consiste en ordenar los individuos de la población y elegirlos de “k” en “k”, teniendo como punto de partida para proceder a la selección, un número aleatorio no superior a dicho coeficiente. Así, los números que forman la muestra serán los resultantes de sumar el coeficiente de elevación progresivamente, a partir del elegido de manera aleatoria. El coeficiente de elevación K se calcula dividiendo el número de elementos de la población (N) entre el número de elementos de la muestra n, es decir: K= N/n (Nota: En caso de no ser entero se redondea) Se desea seleccionar 2,000 alumnos de una población de 24,000. Se comienza calculando el coeficiente K = 24 000/2 000=12 Al número elegido aleatoriamente como punto de partida (no superior a 12) se le suma sucesivamente 12. Si el número elegido al azar fue 9, la serie que constituye la muestra sería, 9 + ...

Este método es uno de los más sencillos y se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra. Se aplica cuando la población es homogénea respecto de la variable de interés. En este tipo de muestreo hay varias modalidades, en una de ellas el procedimiento es un tipo de “sorteo” o “rifa” (por ejemplo, colocando en un recipiente fichas o papeles que contienen nombres o números que correspondan a cada elemento de la población). Se procede como sigue: 1. Determinar el número de elementos que conformarán la muestra. 2. Enumerar o escribir el nombre de todos los elementos que componen la población bajo estudio. 3. Anotar cada uno de los números individualmente y en secuencia en pedazos de papel o cartón hasta completar el número que compone la población y colocarlos en un recipiente. 4. Extraer una por una las unidades correspondientes a la muestra. Cada número indicará el elemento a formar parte de la muestra. 5. Controlar periódicamente el tama...

El muestreo probabilístico consiste en tomar una muestra de manera aleatoria a partir de un marco muestral, en donde todos y cada uno de los elementos del marco tienen la misma posibilidad de ser escogidos, como en el caso del sorteo de la lotería tradicional en donde a partir de las bolitas con un dígito se extraen éstas –después de revolverlas mecánicamente– hasta formar el número, de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser elegidos. La selección de la muestra se realiza con base en fundamentos de la teoría de la probabilidad, lo cual permite hacer una evaluación objetiva de los resultados y, por ende, se está en posibilidad de conocer el grado de precisión y confianza de los mismos. Por lo tanto en el muestro probabilístico, una vez definida la población de estudio, configurado el marco de muestreo y definida la forma de selección, la conformación de la muestra no depende de los criterios selectivos o preferencias del investigador. Existen esencialmente ...

Cuando se presenta la necesidad de recabar información de una determinada población, en principio existen dos opciones. La primera es tomar información de todos y cada uno de los elementos de la población de interés, es decir, realizar un censo; la segunda es tomar información de una muestra, a lo cual se le denomina muestreo. Diferencias entre un censo y un muestro Censo • Costoso • Muchos recursos humanos • Organización compleja • Gran duración en la obtención y análisis de la información • Resultados precisos Muestreo • Bajo costo • Pocos recursos humanos • Organización sencilla • Obtención y análisis de la información en corto periodo de tiempo • Resultados muy precisos

Se ha mencionado que una muestra es una parte o subconjunto de la población y que debe ser representativa para garantizar que las inferencias que se hagan hacia la población sean confiables, lo cual implica que los estadísticos calculados en la muestra sean una buena estimación (aproximación) de los parámetros poblacionales. Por esto, la manera en que se conforme la muestra es de suma importancia, existiendo para ello varios procedimientos para obtenerla, pero antes de abordarlos definiremos otros conceptos.

Son aquellas en las que sus valores o categorías son de tipo numérico, por lo mismo permite realizar operaciones aritmeticas con ella. Escala de medición Intervalo: hay separación numérica entre un valor (no proporcional). Razón: proporcional (absoluto). Cuantitativas Discretas: no hay valor intermedio. Continuas: tiene valor intermedio.

Son aquellas que sus valores o categorías son variables no numericas, no que trata de atributos Ejemplo: Genero, grado de escolaridad, etc. La naturaleza de los valores o categorías de una variable definen la escala de medicion. Escala de medida Nominal: en el cual no existe orden. Ordinal: existe el orden.

Las variables se clasifican en cualitativas y cuantitativas.

Para estimar valoraciones cuantitativas en una población resulta más práctico y menos costoso si éstas se realizan mediante muestras, para ello es importante comprender el siguiente par de conceptos. Todo valor numérico que describa a una población recibe el nombre de parámetro; si se refiere a una muestra, estadístico. Por ejemplo, el coeficiente intelectual promedio de todos los estudiantes de primer grado de secundaria en cierto país es un parámetro; dicho promedio obtenido en una muestra de la población mencionada es un estadístico. En resumen, un estadístico es para una muestra lo que un parámetro para una población. La utilidad de los estadísticos radica en que éstos permiten una estimación de los parámetros, puesto que regularmente la información se obtiene a partir de las muestras cuando éstas son representativas.

Los procedimientos nos permiten hacer afirmaciones respecto de toda una población a partir de la información obtenida de una muestra; esto es, se efectúa una inferencia: se va de lo particular a lo general. Por eso, con la estadística inferencial se realizan generalizaciones y se toman decisiones con base en una información obtenida en una parte de la población

Aborda los procedimientos relacionados con la obtención, organización, presentación, síntesis e interpretación de datos, sin intentar inferir nada acerca de ellos.

La Estadística se clasifica en: estadística descriptiva y estadística inferencial. .

Definición de Estadísticas y Utilidad El término estadística fue adoptado en el siglo xviii por Godofredo Achenwall, quien lo extrajo del término italiano statista (estadista), el cual tiene, a su vez, una raíz remota en el término latino status, que significa estado o situación. Surge cuando se hace necesario para el Estado (o gobierno) cuantificar datos como: características de las personas, de infraestructura, de recursos disponibles, etc., con el fin de poder efectuar estudios económicos o militares. Es importante señalar que éste es el momento del desarrollo del término, pero el origen de la estadística como tal se remonta al de la civilización misma. Hoy en día, la estadística es una ciencia auxiliar de las actividades humanas y de diferentes disciplinas como administración, contabilidad, educación, psicología, medicina, biología, física, el control de calidad, los gobiernos, los mercados bursátiles y, en general, de cualquier actividad que requiera de una valoración cuantitativ...