Error Muestral Y Error No Muestral
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un valor de interés, como la media o el porcentaje, estará generalmente sujeta a una variación entre una muestra y otra.[1] Estas variaciones en las posibles muestras de una espacio muestral y eventos estadística pueden, teóricamente, ser expresadas como errores muestrales, sin embargo, normalmente, en que es el error en estadistica la práctica el error exacto es desconocido. El error muestral se refiere en términos más generales al fenómeno de la
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variación entre muestras. Cuando este no es mencionado se considera que el margen de error base es el 0.02% (0.2 para muestreo paralelo y 2 para muestreo directo). El error muestral deseado,
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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 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 error en estadistica definicion 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 comunidadActualidadCambios recientesPáginas nuevasPágina aleatoriaAyudaDonacionesNotificar un error Imprimir/exportar Crear un libroDescargar como PDFVersión para imprimir Herramientas Lo que enlaza aquíCambios en enlazadasSubir archivoPáginas especialesEnlace permanenteInformación de la páginaElemento de WikidataCitar esta página En otros idiomas العربيةBosanskiCatalàEnglishMagyarPortuguês Editar enlaces Esta página fue modificada por última vez el 17 abr 2015 a las 10:56. El texto está disponible bajo la Licencia Creative Commons Atribu
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Sesgo Muestral
miércoles, 29 de junio de 2011 ERROR MUESTRAL Y NO MUESTRAL Hay dos error muestral y nivel de confianza tipos de errores en la estadística inferencial: El error muestral y el error no muestral. Una muestra tiene error margen de error estadistica muestral y no muestral, mientras que un censo sólo tiene el primero. Hay un tercer tipo de «error»: la no respuesta. Para muchos autores constituye un grupo separado. Por ahora la https://es.wikipedia.org/wiki/Error_muestral dejaremos de lado, ya que tendrá su propio artículo. Cuando uno habla de error muestral, está hablando de la "precisión" del calculo. Mientras más alto es el error, hay más imprecisión, más grande es el intervalo en el cuál se encuentra el parámetro con cierto % de confianza. Todas las muestras poseen error muestral. El error no muestral es el tipo de error http://metodoysociologia.blogspot.com/2011/06/error-muestral-y-no-muestral.html que se relaciona con problemas prácticos. Problemas a la hora de la encuesta (que el encuestador invente datos, que los anote mal, que el encuestado responda mintiendo, etc.), errores a la hora de codificar los datos, errores a la hora de cargarlos en el sistema informático, etc. A primera vista el censo parecería mejor ya que posee un sólo tipo de error. Sin embargo esto no siempre es así. Un censo tiene un error no muestral tan grande que en determinados casos puede representar un problema mayor que la suma de los dos tipos de errores para la muestra. En ese caso sería preferible la muestra. Pero todavía falta lo más importante, el punto de vista práctico. El censo tiene un gasto de recursos (humanos, financieros, etc.) mucho mayor que el de la muestra. Así es que en casos donde estadísticamente sea adecuado el censo, a veces no es posible económicamente, o a veces no es tanta la diferencia de precisión, que conviene realizar una muestra un poco menos preciso, pero mucho menos costosa. Todo tiene que ser analizado en cada situación en concreto. También pueden utilizarse
Aleatorio.Error administrativoSe relaciona con los problemas en la ejecución de la muestra, es decir, con las fallas en el http://investmdos.blogspot.com/2011/07/64-errores-muestrales.html diseño o la ejecución de la muestra que hacen que no sea representativa de la población. Estos tipos de errores se pueden evitar o minimizar si se presta una cuidadosa atención al diseño y a la ejecución de la muestra. Los resultados de la administración o ejecución inadecuadas en la tarea de investigación son error muestral errores administrativos. Son causados en forma inadvertida (o tontamente) por confusión, descuido, omisión, etc. hay 4 tipos diferentes de errores administrativos:1- Error en el procesamiento de datos: categoría del error administrativo que ocurre por la captura incorrecta de datos, la programación inadecuada de cómputo u otros errores de procedimiento durante la etapa de análisis. Estos error muestral y se pueden reducir al mínimo estableciendo procedimientos cuidadosos para verificar cada paso en la etapa de procesamiento de datos.2- Error en la selección de la muestra: error administrativo causado por el diseño inadecuado de la muestra o de la ejecución del procedimiento de muestreo.3- Error del entrevistador: cuando los entrevistadores registran las respuestas, pueden anotar la respuesta equivocada o ser incapaces de escribir lo suficientemente rápido para registrar las respuestas al pie de la letra. La percepción selectiva puede causar el error del entrevistador al influir en la manera que el entrevistador registra los datos que no apoyan sus propias actitudes y opiniones.4- Engaño del entrevistador: ocurre cuando un entrevistador falsifica todos los cuestionarios o contesta las preguntas que saltó de manera intencional. Algunos entrevistadores engañan para terminar una entrevista tan rápido como sea posible o para evitar preguntas sobre temas delicados. Error Aleatorio de Muestreo: Se debe al azar y no se puede evitar. Este tipo de error se puede re