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de estudio. Se seguirán ciertos procedimientos de selección para asegurar definicion de error muestral en estadistica de que las muestras reflejen observaciones a la población de la que proceden, ya que

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solo se pueden hacer observaciones probabilísticas sobre una población cuando se usan muestras representativas de la misma. Una población está formada por la totalidad de las estadistica inferencial poblacion y muestra observaciones en las cuales se tiene cierto observa. Una muestra es un subconjunto de observaciones seleccionadas de una población. Muestras Aleatorias Cuando nos interesa estudiar las características de poblaciones grandes, se utilizan muestras por muchas razones; una enumeración completa de la población, llamada censo, puede ser económicamente imposible, o no se estadistica inferencial ejemplos cuenta con el tiempo suficiente. A continuación se verá algunos usos del muestreo en diversos campos: Política. Las muestras de las opiniones de los votantes se usan para que los candidatos midan la opinión pública y el apoyo en las elecciones. Educación. Las muestras de las calificaciones de los exámenes de estudiantes se usan para determinar la eficiencia de una técnica o programa de enseñanza. Industria. Muestras de los productos de una línea de ensamble sirve para controlar la calidad. Medicina. Muestras de medidas de azúcar en la sangre de pacientes diabéticos prueban la eficacia de una técnica o de un fármaco nuevo. Agricultura. Las muestras del maíz cosechado en una parcela proyectan en la producción los efectos de un fertilizante nuevo. Gobierno. Una muestra de opiniones de los votantes se usaría para determinar los criterios del público sobre cuestiones relacionadas con el bienestar y la seguridad nacional. Errores en

el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos. Muestreo probabilístico Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo: Muestreo

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aleatorio simple Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se error estadistico formula seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra. Muestreo aleatorio sistemático Se elige un individuo al azar y a partir de él,

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a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra. Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que http://www.itchihuahua.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01.html será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra. 2, 6, 10, 14,..., 98 Muestreo aleatorio estratificado Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato. En una fábrica que consta de 600 trabajadores http://www.ditutor.com/inferencia_estadistica/estadistica_inferencial.html queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D. Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita. En todo nuestro estudio vamos a limitarnos a una población de partida infinita o a muestreo con reposición. Si consideremos todas las posibles muestras de tamaño n en una población, para cada muestra podemos calcular un estadístico (media, desviación típica, proporción, ...) que variará de una a otra. Así obtenemos una distribución del estadístico que se llama distribución muestral. Teorema central del límite Si una población tiene media μ y desviación típica σ, y tomamos muestras de tamaño n (n>30, ó cualquier tamaño si la población es "normal"), las medias de estas muestras siguen aproximadamente la distribución: Estimación de parámetros Es el procedimiento utilizado para conocer las características de un parámetro poblacional, a partir del conocimiento de la muestra. Con una muestra aleatoria, de tamaño n, podemos efectuar una estimación de un valor de un parámetro de la población; pero también necesitamos precisar un: Intervalo de confianza Se llama así a un intervalo en el que sabemos que está un parámetro, con un nivel de confianza específico. Nivel de confianza Probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza. El

deben estar habilitadas en error muestral en su navegador) Nombre de usuario Contraseña Recordar nombre de usuario ¿Olvidó su nombre de usuario o contraseña? Algunos cursos permiten el acceso de invitados Diseñado con tecnología MOODLE | Versión adaptada por PROED | UNC, 2012.

 

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