Síguenos en: facebook twitter google plus rss
 
 
Webscolar » Matemáticas y Estadística » Los Parámetros Estadísticos fundamentales

Los Parámetros Estadísticos fundamentales

0 Flares 0 Flares ×

CUESTIONARIO

  1. ¿Qué es muestreo?

Es la técnica para recoger una muestra a partir de una población o un subgrupo de esta el objetivo es estimar parámetros por ejemplo, medidas, prevalecías etc. Permite inferir sobre la población basándose en la información de la muestra

  1. Establezca la diferencia entre población, muestra y parámetro y estadístico;

Estadístico conocido también como estadígrafo, es el valor calculado en base a los datos que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto es una estimación de los parámetros. Entre los más usados se tiene la media muestral y la desviación estándar muestral.

  1. ¿Por qué muestrar la población?

A menudo no es posible estudiar la población completa, algunas de las principales razones por la que es necesario muestrear son:

  • La naturaleza destructiva de ciertas pruebas.
  • La imposibilidad física de revisar todos los integrantes de la población.
  • El costo de estudiar todos los integrantes de una población.
  • Tiempo disponible para encuestara toda la población
  1. ¿A qué se refieren los términos azar y aleatorio?

El término azar es la característica de un experimento que produce resultados diversos, impredecibles en cada situación concreta, pero cuyas frecuencias, a la larga, tienden a estabilizarse hacia un valor “límite” en el infinito. Mientras que el el término aleatorio se refiere a un evento Impredecible, excepto en forma de probabilidad o esperanza. Para ser impredecible, debe ser sin causa. Sin embargo, el opuesto no es rigurosamente cierto: podría ser sin causa y predecible (aquello sin causa e inmutable). Sin embargo, en este último caso el concepto de causa se torna borroso: aunque el suceso no tenga una causa, al ser predecible, es posible identificar como causa el requisito indicado por su predicción.

  1. ¿Describa el término variable y establezca la clasificación?

Variable es un símbolo que representa un elemento o cosa no especificada de un conjunto dado.

Según su naturaleza se clasifican en:

  • Variables Cualitativas: son aquellas que  nominan o señalan cualidades. Ejemplo: La variable talla puede expresarse: muy alto,  alto, mediano, bajo, muy bajo.
  • Variables Ordinales: son las que expresan una clasificación jerarquizada, en orden de importancia. Ejemplo: la variable nivel de instrucción comprende: iletrado, primaria, secundaria, superior.
  • Variables Cuantitativas: pueden ser discretas y continuas
    • Variables Discretas: son las que expresan números enteros, por tanto pueden ser contados. Ejemplo población escolar, nacimientos,  muerto, etc.
    • Variables Continuas: son las que expresan en números decimales, por tanto pueden ser medidos con mayor exactitud. Ejemplo: el peso, edad ó talla de una persona.
  1. Describa qué es una variable aleatorio discreta y mencione algunos ejemplos

Una variable discreta proporciona datos que son llamados datos cuantitativos discretos y son respuestas numéricas que resultan de un proceso de conteo. Ejemplos:

  • La cantidad de alumnos regulares en un grupo escolar.
  • El número de águilas en cinco lanzamientos de una moneda.
  • Número de circuitos en una computadora.
  • El número de vehículos vendidos en un día, en un lote de autos
  1. Describa que es una variable aleatoria continua y mencione algunos ejemplos

Es aquella que se encuentra dentro de un intervalo comprendido entre dos valores cualesquiera; ésta puede asumir infinito número de valores y éstos se pueden medir.

  • La estatura de un alumno de un grupo escolar.
  • El peso en gramos de una moneda.
  • La edad de un hijo de familia.
  • Las dimensiones de un vehículo.
  1. ¿Qué es muestreo no probabilístico?

En este tipo de muestreo las unidades muestrales no se seleccionan al azar, sino que son elegidas por el responsable de realizar el muestreo.

  1. Enuncie los métodos de muestreo no probabilístico
  • Muestreo por conveniencia. Se toma la muestra de las poblaciones accesibles, un ejemplo pueden ser las muestras de la composición de la superficie de la luna que han recogido los astronautas; como es imposible acceder con la misma facilidad a cualquier punto de dicho satélite, el único muestreo posible es por conveniencia.
  • Muestreo según criterio. Como su nombre lo indica, se usa el criterio del investigador para decidir cual elemento elegir para la muestra, según se crea representa mejor a la población.
  • Diseño bola de nieve. Se trata cuando se busca estudiar poblaciones pequeñas y difícilmente localizables
  • Muestreo secuencial. Consiste en la obtención de información de elementos poblacionales mientras se considere que se está obteniendo información nueva y útil; cuando el investigador detecta después de cierto tiempo que la información simplemente se sigue repitiendo con el mismo patrón; considera que no tiene caso seguir gastando tiempo y dinero en el proceso y simplemente da como concluido el muestreo.
  1. ¿Qué es muestreo probabilístico?

Un muestreo probabilístico es un procedimiento por el cual se da a cada persona o elemento del universo una posibilidad igual de ser seleccionado en la muestra.

  1. Enuncie los métodos de muestreo probabilístico

Los métodos de muestreo probabilístico son los siguientes:

  • Muestreo simple al azar: selección de un miembro individual por un proceso aleatorio
  • Muestreo estratos y estratificado: se divide la población de acuerdo a estratos o grupos de acuerdo a un esquema predeterminado.
  • Muestreo por conglomerados: selección por grupos y no individual.
  • Muestreo por ponderación: se asignan diferentes probabilidades de selección a los diversos elementos del universo.
  • Muestreo sistemático: se selecciona cada enésimo elemento de una lista.
  • Muestreo por etapas múltiples o aéreas: selección de acuerdo al área donde vive la persona y no al área donde se está realizando la investigación
  1. Describa los métodos de muestreo aleatorio simple

Es el procedimiento probabilístico de selección de muestras más sencillo y conocido, no obstante, en la práctica es difícil de realizar debido a que requiere de un marco muestral y en muchos casos no es posible obtenerlo. Puede ser útil cuando las poblaciones son pequeñas y por lo tanto, se cuenta con listados. Cuando las poblaciones son grandes, se prefiere el muestreo en etapas. Se utiliza ampliamente en los estudios experimentales, además, de ser un procedimiento básico como componente de métodos más complejos.

Se caracteriza por que otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población. Para él calculo muestral, se requiere de: El tamaño poblacional, si ésta es finita, del error admisible y de la estimación de la varianza.

  1. Describa el método de muestreo aleatorio sistemático

Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.

  1. Describa el método de muestreo aleatorio estratificado

Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.

Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:

  • Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
  • Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.
  1. Describa el método de muestreo por conglomerados

Es una técnica similar al muestreo por estadios múltiples, se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio. Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.

  1. ¿Qué es error de muestreo?

El error muestral o error de estimación es el error a causa de observar una muestra en lugar de la población completa. La estimación de un valor de interés, como la media o el porcentaje, estará generalmente sujeta a una variación entre una muestra y otra. Estas variaciones en las posibles muestras de una estadística pueden, teóricamente, ser expresadas como errores muestrales, sin embargo, normalmente, en la práctica el error exacto es desconocido. El error muestral se refiere en términos más generales al fenómeno de la variación entre muestras.

  1. ¿A qué se refiere la distribución muestral de la media?

La distribución muestral de la media y depende del tamaño de la población, el tamaño de las muestras y el método de elección de las muestras. Se deben ver las distribuciones muestrales de la media y la varianza con el mecanismo a partir del cual se harán finalmente inferencias de los parámetros de μ y σ. La distribución muestral con tamaño muestral n es la distribución que resulta cuando un experimento se lleva a cabo una y otra vez (siempre con tamaño muestral n) y resultan los diversos valores. Entonces esta distribución describe la variabilidad de los promedios muestrales alrededor de la media de la población μ y también de la varianza de la muestra σ2 alrededor de la varianza de la población s2 en experimentos que se repiten.

  1. Defina y describa el teorema de límite central

El teorema del límite central o teorema central del límite indica que, en condiciones muy generales, si Sn es la suma de n variables aleatorias independientes, entonces la función de distribución de Sn se aproxima bien a una distribución normal. Así pues, el teorema asegura que esto ocurre cuando la suma de estas variables aleatorias e independientes es lo suficientemente grande.

El teorema del límite central garantiza una distribución normal cuando n es suficientemente grande. Existen diferentes versiones del teorema, en función de las condiciones utilizadas para asegurar la convergencia. Este teorema, perteneciente a la teoría de la probabilidad, encuentra aplicación en muchos campos relacionados, tales como la inferencia estadística o la teoría de renovación.

VN:F [1.9.22_1171]
Clasificación: 0.0/5 (0 votos)
VN:F [1.9.22_1171]
Clasificación: 0 (de 0 votos)

___________.WEBSCOLAR. Los Parámetros Estadísticos fundamentales. http://www.webscolar.com/los-parametros-estadisticos-fundamentales. Fecha de consulta: 22 de mayo de 2019.

Descargar PDF Descargar

 

Comentarios

Escribir Comentario

 

 
 
 
 
 

© 2010 - 2019 Webscolar

 


0 Flares Twitter 0 Facebook 0 Google+ 0 Email -- 0 Flares ×