Error Muestral Estadistica
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un valor de interés, como la media o el porcentaje, estará generalmente sujeta a una variación entre una muestra
Que Es Error Muestral
y otra.[1] Estas variaciones en las posibles muestras de una error de muestreo estadística pueden, teóricamente, ser expresadas como errores muestrales, sin embargo, normalmente, en la práctica el error exacto que es el error en estadistica es desconocido. El error muestral se refiere en términos más generales al fenómeno de la variación entre muestras. Cuando este no es mencionado se considera que el
Error Estadistico Formula
margen de error base es el 0.02% (0.2 para muestreo paralelo y 2 para muestreo directo). El error muestral deseado, generalmente puede ser controlado tomando una muestra aleatoria de la población, suficientemente grande,[2] sin embargo, el costo de esto puede ser limitante. Si las observaciones son tomadas de una muestra aleatoria, la teoría estadística brinda
Error Estadistico Definicion
cálculos probabilísticos del tamaño deseado del error muestral para una estadística en particular o estimación. Estos usualmente son expresados en términos del error estándar. El error muestral puede ser contrastado con el error no muestral, el cual se refiere al conjunto de las desviaciones del valor real que no van en función de la muestra escogida, entre los cuales se encuentran varios errores sistemáticos y algunos errores aleatorios. Resultan mucho más difíciles de cuantificar que el error muestral.[2] Referencias[editar] ↑ a b Sarndal, Swenson, and Wretman (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer-Verlag, ISBN 0-387-40620-4 ↑ a b Fritz Scheuren (2005). "What is a Margin of Error?", Chapter 10, in "What is a Survey?", American Statistical Association, Washington, D.C. Accesso: 2008-01-08. Véase también[editar] Margen de error Propagación de errores Obtenido de «https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Error_muestral&oldid=81470920» Categorías: MuestreoMedición Menú de navegación Herramientas personales No has iniciado sesiónDiscusiónContribucionesCrear una cuentaAcceder Espacios de nombres Artículo Discusión Variantes Vistas Leer Editar Ver historial Más Buscar Navegación PortadaPortal de la comunid
entre 0,1,2, y 3 desviaciones estándar por encima y por debajo del valor real. El error estándar es la desviación estándar de la distribución muestral de un estadístico.[1] El término se refiere también a una estimación de error muestral formula la desviación estándar, derivada de una muestra particular usada para computar la estimación. Índice
Sesgo Muestral
1 Concepto 2 Error estándar de la media 3 Supuestos y utilización 4 Error estándar de la regresión 5 Referencias Concepto[editar] La error muestral pdf media muestral es el estimador usual de una media poblacional. Sin embargo, diferentes muestras escogidas de la misma población tienden en general a dar distintos valores de medias muestrales. El error estándar de la media https://es.wikipedia.org/wiki/Error_muestral (es decir, el error debido a la estimación de la media poblacional a partir de las medias muestrales) es la desviación estándar de todas las posibles muestras (de un tamaño dado) escogidos de esa población. Además, el error estándar de la media puede referirse a una estimación de la desviación estándar, calculada desde una muestra de datos que está siendo analizada al mismo tiempo. En aplicaciones prácticas, el verdadero valor de la https://es.wikipedia.org/wiki/Error_est%C3%A1ndar desviación estándar (o del error) es generalmente desconocido. Como resultado, el término "error estándar" se usa a veces para referirse a una estimación de esta cantidad desconocida. En tales casos es importante tener claro de dónde proviene, ya que el error estándar es sólo una estimación. Desafortunadamente, esto no es siempre posible y puede ser mejor usar una aproximación que evite usar el error estándar, por ejemplo usando la estimación de máxima verosimilitud o una aproximación más formal derivada de los intervalos de confianza. Un caso bien conocido donde se pueda usar de forma apropiada puede ser en la distribución t de Student para proporcionar un intervalo de confianza para una media estimada o diferencia de medias. En otros casos, el error estándar puede ser usado para proveer una indicación del tamaño de la incertidumbre, pero su uso formal o semi-formal para proporcionar intervalos de confianza o test debe ser evitado a menos que el tamaño de la muestra sea al menos moderadamente grande. Aquí el concepto "grande" dependerá de las cantidades particulares que vayan a ser analizadas. En análisis de regresión, el término error estándar o error típico es también usado como la media de las diferencias entre la estimación por mínimos cuadrados y los valores dados de la muestra[2] [3] Error e
Páginas El Blog Contacto Colaboración Libros de Estadística Libros Spss y Sas martes, 28 de agosto de 2007 Error Muestral Definición: Es el error máximo estadístico de la muestra, http://elestadistico.blogspot.com/2007/08/muestreo-error-muestral.html válido para el conjunto de todas las distintas muestras que se http://www.netquest.com/es/panel/calculadora-muestras/calculadoras-estadisticas.html pueden tomar de la misma población. Las pruebas empíricas realizadas muestran que la distribución de las medidas de todas las muestra posibles del mismo tamaño en una población se ajusta por lo general a la ley normal de probabilidad (campana de Gauss). Margen de Confianza o error muestral Nivel de Significatividad: De cada 100 potenciales muestras del universo 68% (± s), o 95,5% (±2s), o 99,7% (±3s) van a tener el promedio muestral igual que al del universo. El margen de confianza es la porción de la distribución gaussiana (medida en unidades ± s) que nos proponemos realmente utilizar, es decir es la probabilidad de que error muestral estadistica una estimación (resultado muestral) se ajuste a la realidad (resultado censal o del universo). Intervalo o margen de confianza de una variable: Indicador promedio ± Error muestralNivel de Confianza (sólo para variables de intervalo y razón): Nº de sFórmula del Error Muestral El error muestral depende: De la amplitud del universo (N). Del tamaño de la muestra (n). De la desviación típica (s) en variables de intervalo y razón. De la variabilidad ( p*q) en variables nominales y ordinales. Notas: La VARIABLIDAD de una variable nominal u ordinal: Juega el mismo papel que la varianza (s²) en variables de intervalo. Un atributo (variable nominal) o una posición en una escala (variable ordinal)representa una proporción (p) de la población frente al resto (q=1-p). Podemos tratar la proporción como una variable booleana. Ejemplo: Distribución de algunas variables por géneroHumanidad.....................Hombres (p=50%).....Mujeres (q=50%)...Variabilidad (p*q=2500)Estudiantes teleco..........Hombres (p=75%).....Mujeres (q=25%)...Variabilidad (p*q=1875)Benedictinos del Paular.Hombres (p=100%)..Mujeres (q=0%)......Variabilidad (p*q=0) Formulas del error:Población infinita (N>100.000 ) Población finitaDe intervalo: E=(s²/n)½ E=((s²/n)((N-n)/(N-1)))½De proporción: E=((pq)/n)½ E=((pq/n)((N-n)/(N-1)))½Donde: E es el error muestral medido en unida
estadísticos habituales de una forma aún más simple gracias a nuestras calculadoras estadísticas Calculadora de muestra para proporciones Calcula el tamaño de muestra que necesitas cuando tu encuesta mide un porcentaje o proporción (por ejemplo, el % de personas que fuman en la población). En esta calculadora avanzada podrás ver cómo se relacionan margen de error, nivel de confianza y tamaño de muestra. Más información sobre las fórmulas empleadas aquí. Para usar la calculadora: Indica el tamaño del universo y qué grado de heterogeneidad hay en la población. Indica 2 de los 3 parámetros restantes. Por ejemplo, si indicas la muestra y el nivel de confianza, podrás calcular el margen de error. Pulsa en CALCULAR. El valor calculado quedará destacado. Tamaño del universo Número de personas que componen la población a estudiar. Heterogeneidad % Es la diversidad del universo. Lo habitual es usar 50%, el peor caso. Indica 2 de 3 Margen de error % Menor margen de error requiere mayor muestra. Nivel de confianza % Mayor nivel de confianza requiere mayor muestra. Lo habitual es entre 95% y 99% Muestra Personas a encuestar calcular El resultado anterior se lee así:Si encuestas a personas, el de las veces el dato real que buscas estará en el intervalo respecto al dato que observas en la encuesta. Calculadora de muestra para medias Calcula el tamaño de muestra que necesitas cuando tu encuesta mide una media (por ejemplo, el número medio de cigarrilos que consumen los fumadores de la población). En esta calculadora avanzada podrás ver cómo se relacionan margen de error, nivel de confianza y tamaño de muestra. Más información sobre las fórmulas empleadas aquí. Para usar la calculadora: Indica el tamaño del universo y qué varianza aproximada esperas que tenga el dato buscado. Indica 2 de los 3 parámetros restantes. Por ejemplo, si indicas la muestra y el nivel de confianza, podrás calcular el margen de error. Pulsa en CALCULAR. El valor calculado quedará destacado. Tamaño del universo Número de personas que componen la población a estudiar. Varianza Es una medida de la variabilidad en la población. Puedes usar información de otros estudios o de un estudio piloto Indica 2 de 3 Margen de error Menor margen de error requiere mayor muestra. Nivel de confianza % Mayor nivel de confianza requiere mayor muestra. Lo habitual es entre 95% y 99%. Muestra Personas a encuestar calcular El resultado anterior se lee así:Si encuestas a personas, el de las veces el dato real que buscas estará en el intervalo respecto al dato que observas en la encuesta. Significancia de diferencias entre proporc