Como sacar una muestra de una población

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Estadística:

Es Un conjunto de proced basados en el método científico utilizados p/ Recopilar,procesar y analizar los datos extraídos de un sist en estudio, cn el Objetivo de interpretarlos tanto para extraer concliçusiones o realizar Inferencias como p la toma de decisiones basadas en las evidencias obtenidas en Dicho análisis.

Existen dos tipos:

1.

E descriptiva:

se ocupa de la recop, Representación yanalisis elemntal de los datos.

2.E inferencial

Saca conclusions grales p toda la población Apartir del estudio de una muestra.

Población:

constituye El marco de referencia del cual han sido extraídos los datos.Es el conjunto de Todos los elementos q estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar Conclusiones.

Muestra

Es una parte de La población, es un subconjunto de ella.

Dato:

Es una a toda cualidad de un elemento susceptible de ser medida

. Variable:

es una prop caract de la Población en estudio susceptible de tomar diferentes valores, los cuales se Pueden observar y medir

.Las V se Clasifican en:1. Caulitativas:

que corresponde a  carácterísticas q no pueden ser medidas, pero Si pueden ser clasificados.

2.Cuantitativas

Dan respuestas numéricas.

Esc de Medición:

se entiende como el grado de precisión de la medida de la carácterística O variable en estudio.

Se conocen 4 Tipos: 1.Esc nominal

Las observacions se clasifican en categorías de Acuerdo con la presencia o ausencia de un atributo o carácterística, no Existiendo un orden o jerarquía entre estas categorías, es de tipo  cualitativo. En sus forma mas sencilla  la esc Nominal es DICOTOMICA:
es decir se consideran solo dos categorías.Por ej: La clasificación de un pacient es como enfermo o sano
. POLITOMICAS, en las cuals las categorías p la clasificación son Mas de dos. Ejemplo: unapolitomica con4 categ, clasificación de los pacientes En función del grupo sanguíneo A,B,AB,0 al que pertenece.

2.Esc ordinal

Las observaciones correspondientes a una variable se Agrupan en categorías y existe un orden entre las categorías q expresa la Intensidad del atributo.

3.Esc numéricas De intervalo y de razón:

aca se establece un orden entre las observaciones Y también es posible conocer la distanciaque separa una de otra, como en la Clasificación de variables cuantitativas hay dos clases de escalas numéricas ( Escala de intervalo, escala de razón).

-Las medidas Descriptivas calculadas a partir de los datos de una muestra se denominan Estadísticas, mientras que las Obtenidas apartir de los datos de la población se denominanParámetros.
Las medidas De tendencia central corresponden a valores que generalmente se ubican en La parte central de un conjunto de datos. (Ellas permiten analizar los datos en Torno a un valor central). Las medidas de tendencia Central más utilizadas son: media, mediana y moda.

1.Mediana

Es un estadígrafo q divide la dist en dos grupos con Igual numero de obsrvaciones  es decir, Es la observación central; la mitad de los valores son menores y la otra mitad Mayores.

Ventaja:

su cálculo es Posible aun cuando los intervalos extremos no están bien determinados o con Observaciones ordinales, debido a que su cálculo no emplea los valores de las Observaciones.Se aconseja su uso cuando se tiene una escala ordinal o numérica.

Desventaja

Radica en la Inestabilidad en el muestreo.

2.Moda:

es el dato quemás Veces se repite, es decir, aquel que Tiene mayor frecuencia absoluta.
Se Emplea p números grandes de observaciones, cuando se desea notar cual es valor Mas populas, para escalas nominales o cuando solo se desea tener una idea de Donde esta la mayor conc de observaciones.

3.Media:

Es el estadígrafo de posición mas conocido y mas utilizado, se emplea cuando Los datos pueden sumarse es decir cuando las catacteristicas se miden en una Escal numérica y no deberá usarse  para Datos ordinales, cuando se quiere establecer inferncias de una muestra a la Población.

4. Media geométrica

Se Usa especif en los casos en que existe una tasa de crcimiento relativamente Cte  o simplemente, cuando se desea Conocer un porcentaje medio de aumento o disminución. También se lo utiliza d Prferencia cuando es conveniente dar importancia a los valores pequeños.

5. Media armónica

Se emplea para Obtener un valor representativo de un conjunto de datos expresados en forma de Tasas.

(Uso de las medidas de tendencia central) Para tomar esta decisión son Importantes dos factores

: la Escala de medición (ordinal o numérica) y la forma de la distribución, esto es, Si es simétrica alrededor de la media o si presenta un sesgo a la izquierda o a La derecha de la media. Si hay observaciones distantes (extremas) solo en una Dirección - sean unos cuantos valores pequeños o unos cuantos valores grandes- Se dice, que la distribución es sesgada. Si los valores extremos son pequeños, Es sesgada hacia la izquierda o con asimetría  Negativa y   la `X < Md<Mo, mientras que si los valores extremos son grandes, la Distribución es sesgada hacia la derecha o con asimetría positiva y la X > Md >Mo.
Una distribución simétrica Como la distribución normal, presenta la misma forma a ambos lados de la Media, y en este caso particular la posición de la media, mediana y moda son Coincidentes, de manera que cualquiera de ellas puede ser usada como medida de Tendencia central

. A priori:

Probabilidad de La que se parte antes de efectuar un experimento que pueda arrojar nueva Información sobre dicha probabilidad, para obtener luego la probabilidad Revisada o a posteriori:
P robabilidad Que resulta de revisar una probabilidad a priori, inicial o de partida, en Función de la información deducida de las nuevas pruebas practicadas.

Binomial

Es una de las distribuciones de probabilidad de variable discreta Más útiles. Describe  una variedad de Procesos de interés, que son el resultado de un experimento conocido como Proceso Bernoulli.Sus áreas de aplicación incluyen el control de calidad, Mercadotecnia, medicina, encuestas de opinión, etc.

Las suposiciones que deben cumplirse para la utilización de la Distribución binomial son: Independencia estadística

El resultado de una Prueba es independiente de la anterior y no condiciona la siguiente.

Dicotomía

Los resultados posibles son "éxito"  o "fracaso". Poisson:
La distribución de Poisson puede considerarse como una forma límite de la distribución binomial Cuando n ®¥   y  p  ® 0, es decir Muestras grandes y sucesos raros. Esta distribución no se aplica solo al número De eventos que ocurren en un continuo de tiempo , sino  en cualquier continuo de superficie, volumen , etc
. Dist  muestral: de estadística  estadígrafo  es aquella  Constituida por todos los valores posibles que puede asumir dicho Estadígrafo, calculados a partir de muestras del mismo tamaño, extraídas Aleatoriamente de una población.