Este documento presenta conceptos básicos de estadística inferencial. Define términos clave como población, muestra, unidad de análisis, variable, dato, estadígrafo y parámetro. Explica que la estadística inferencial se utiliza para hacer inferencias sobre las características de una población basadas en una muestra representativa. También diferencia entre estadística descriptiva e inferencial, siendo la descriptiva para organizar y resumir datos y la inferencial para estimar parámetros poblacionales a partir de

1. Docente: Walter Pacherres Serquen
TALLER
ESTADÍSTICA
INFERENCIAL

2. Estadística
Inferencial
SEMANA I
2022 - 1
30/03/2022
01
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

3. INICIO
Conceptos básicos Muestreo I
Estadística en la
ingeniería
Terminología
empleada Práctica
Grabación
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Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

4.  es e es pcpa, a
mesa o a poac
En la mayor parte de los casos,
estamos interesados principalmente
en la población, pero ésta puede ser
difícil o imposible de enumerar. En
cambio, tratamos de describir o
pronosticar el comportamiento de la
población con base en información
obtenida de una muestra
representativa de esa población.
oac, dad de ass,
vaae y dao
Son conceptos en los que se basan las
técnicas estadísticas para el análisis de
datos.
Por ejemplo: Se estudia la opinión que
tienen los ciudadanos de un país
respecto de una ley recién promulgada,
la población estará formada por todos
los ciudadanos del país. Cada uno de
los ciudadanos es una unidad de
análisis, y la variable está relacionada
con la opinión acerca de la ley.
Dao es el valor que toma la variable.
sadaosypameos
Cuando estos términos describen las características de una muestra, se denominan estadígrafos.
Cuando describen las características de una población, se llaman parámetros. Una estadística es
una característica de una muestra y un parámetro es una característica de una población.
apoacyamesa
En el lenguaje de la estadística, uno de los
conceptos más elementales es el muestreo. En casi
todos los problemas de estadística, un número
especificado de mediciones o datos, es decir, una
muestra, se toma de un cuerpo de mediciones más
grande llamado población.
DEFINICIONES
CLASIFICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
PROBLEMAS RESUMEN
DEFINICIONES | Conceptos básicos
Conceptos
básicos
oac,mesa,
esadao,pameo,
daddeass,
vaae,dao
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

5. La mayor parte de la información estadística en periódicos, revistas, informes de
empresas y otras publicaciones consta de datos que se resumen y presentan en una
forma fácil de leer y de entender. A estos resúmenes de datos, que pueden ser
tabulares, gráficos o numéricos se les conoce como estadística descriptiva.
Población
Muestra
Muestreo
Inferencia
Una de las principales contribuciones de la estadística es emplear datos de una
muestra para hacer estimaciones y probar hipótesis acerca de las características
de una población mediante un proceso al que se le conoce como inferencia
estadística.
DD
Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. La
estadística descriptiva se ocupa del análisis de los datos con el propósito de
recopilarlos, organizarlos, resumirlos, etc., con las técnicas mencionadas antes pero
sin incluir el uso de muestras para hacer inferencias.
D
El segundo tipo es la estadística inferencial, también denominada inferencia
estadística. El principal interés que despierta esta disciplina se relaciona con
encontrar algo relacionado con una población a partir de una muestra de ella.
jempo: Una persona promedio gastó
103.00 dólares en mercancía alusiva
a San Valentín el 14 de febrero de
2010. Esto representa un aumento de
0.50 dólares con respecto a 2009.
Como en años anteriores, los
hombres gastaron el doble que las
mujeres en esa fecha. El hombre
promedio gastó 135.35 dólares para
impresionar a sus seres queridos,
mientras que las mujeres sólo
gastaron 72.28.
jempo: Un muestreo de candidatos
políticos, 200 escogidos del Oeste y 200
del Este, se clasificó de acuerdo a si el
candidato recibió apoyo de un sindicato
nacional del trabajo y si el candidato
ganó. En el Oeste, 120 ganadores
tuvieron apoyo sindical y, en el Este, 142
ganadores tuvieron el apoyo de un
sindicato nacional.
Encuentre un intervalo de confianza de
95% para la diferencia entre las
proporciones de ganadores con apoyo
sindical en el Oeste contra el Este.
DEFINICIONES
CLASIFICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA |
Conceptos básicos
PROBLEMAS RESUMEN
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

6. Variable(s):
En agosto del 2006, una empresa de gaseosas decidió hacer una encuesta para conocer el grado de aceptación que había tenido su
producto “agua de manzana” (un nuevo producto que ha lanzado al mercado), entre los habitantes de Lima Metropolitana. Para ello se
entrevistaron a 50 amas de casa, utilizando un cuestionario que incluía preguntas para determinar: si en la casa han probado el producto,
quiénes han consumido el producto, la edad de los que consumen el producto, qué tanto les ha gustado o aceptado (poco, regular,
mucho), si seguirán consumiendo el producto, etc.
Población:
Muestra:
Unidad de análisis:
De acuerdo a lo anterior:
a) ¿Cuál es la población de estudio? ¿Es finita o infinita?
b) ¿Cuál es la muestra
c) ¿Cuál es la unidad estadística elemental?
d) ¿Cuáles son las variables que se presentan en esta entrevista? y ¿Qué tipo de
variable es cada una de las señaladas en este caso?
Total de amas de casa de Lima Metropolitana.
50 amas de casa de Lima Metropolitana.
Un ama de casa de Lima Metropolitana.
Aceptación del producto (variable cualitativa ordinal)
Conocimiento del producto (variable cualitativa nominal)
Edad de los consumidores (variable cuantitativa continua)
Personas que han consumido el producto (variable cualitativa nominal)
PROBLEMAS
PROBLEMAS | Conceptos básicos
DEFINICIONES RESUMEN
CLASIFICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

7. Una entidad estatal realizó un estudio para determinar algunos indicadores
socioeconómicos de los inmigrantes peruanos en Estados Unidos. El estudio se llevó a
acabo aplicando encuestas a una muestra de 400 inmigrantes peruanos. Algunas de las
preguntas del cuestionario fueron las siguientes:
I. Nivel educativo alcanzado en Perú.
II. Monto enviado (en dólares) el último mes a sus familiares en Perú.
III. ¿Presenta alguno de los siguientes problemas? (indocumentado, discriminado, vivienda
no adecuada, salud y otros).
IV. Número de veces que ha visitado el Perú desde que viajó por primera vez a los
Estados Unidos.
De acuerdo al enunciado anterior identificar población y muestra. Para las
respuestas generadas por cada una de las preguntas mostradas identificar el tipo de
variable y la escala de medición correspondiente.
Población: Inmigrantes peruanos en Estados Unidos.
Muestra: 400 inmigrantes peruanos en Estados Unidos.
Nivel educativo alcanzado en el Perú: Variable cualitativa ordinal
Monto enviado: Variable cuantitativa continua
Número de veces que ha visitado el Perú desde que viajó por primera vez a los
Estados Unidos: Variable cuantitativa discreta
¿Presenta algún problema?: Variable cualitativa nominal
DEFINICIONES
PROBLEMAS | Conceptos básicos
PROBLEMAS RESUMEN
CLASIFICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

8. Unidad de análisis:1 adulto mayor de la ciudad de Lima que sufren de problemas renales registrado por el Ministerio de Salud
en el mes de agosto del año 2017.
Población: Adultos mayores de la ciudad de Lima que sufren de problemas renales registrados por el Ministerio de Salud en en el
mes de agosto del año 2017.
Muestra: 500 adultos mayores de la ciudad de Lima que sufren de problemas renales registrados por el Ministerio de Salud en en el
mes de agosto del año 2017.
Variables: 𝑋1: Distrito de procedencia (Cualitativa nominal)
Estadígrafo: p=0.2 (proporción de adultos mayores que sufren de problemas renales que viven en Miraflores en la muestra)
Datos: 𝑥1: Miraflores, La Victoria
p=0.3 (proporción de adultos mayores que sufren de problemas renales que viven en La Victoria en la muestra)
ҧ
𝑥 = 65 (Edad promedio muestral de adultos mayores que sufren de problemas renales que viven en Miraflores)
ҧ
𝑥 = 70 (Edad promedio muestral de adultos mayores que sufren de problemas renales que viven en La Victoria)
Parámetro: 𝜇 = 2 (Número promedio de visitas anuales al médico de los adultos mayores de la ciudad de Lima que sufren de problemas renales)
PROBLEMAS
PROBLEMAS | Conceptos básicos
DEFINICIONES RESUMEN
CLASIFICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica
Se está estudiando a los adultos mayores de la ciudad de Lima que sufren de problemas renales registrados por el Ministerio de
Salud, en el mes de agosto del año 2017, para lo cual se ha tomado 500 personas de los diferentes distritos, viéndose que un 20%
son de Miraflores, con una edad promedio de 65 años, 30% son de La Victoria con una edad promedio de 70 años. Se conoce que
en Lima éstos adultos mayores en promedio realizan dos visitas al médico anualmente. Determinar: a) La población de interés b) La
variable c) Tipo de variable d) La muestra e) unidad de análisis f) Dato g) Estadígrafos y parámetros
𝑋2: Edad (Cuantitativa discreta)
𝑋3: Número de visitas al medico anualmente (Cuantitativa discreta)

9. Símbolos Tamaño de la población : N Tamaño de la muestra : n
Media de la población: 𝜇 Media de la muestra: ҧ
𝑥
Desviación estándar de la Desviación estándar de
población: 𝜎 la muestra: S
Proporción de la población:𝜋 Proporción de la muestra:𝑝
Características Parámetros Estadígrafos
Población Muestra
Definición Colección de elementos considerados Parte o porción de la población
seleccionada para su estudio
RESUMEN | Conceptos básicos
RESUMEN
 popso de a esadsca eeca es
averiguar algo acerca de una población con base en
una muestra. Una muestra es una porción o parte
representativa de la población de interés. En muchos
casos, el muestreo es más viable que estudiar a la
población en su totalidad.
a dea sca
La idea básica que yace en todos los métodos
estadísticos de análisis de datos es inferir respecto
de una población por medio del estudio de una
muestra relativamente pequeña elegida de ésta.
a esadsca eeca está formada por procedimientos empleados para hacer
inferencias acerca de características poblacionales, a partir de información contenida en
una muestra sacada de esta población. El objetivo de la estadística inferencial es hacer
inferencias (es decir, sacar conclusiones, hacer predicciones, tomar decisiones) acerca
de las características de una población a partir de información contenida en una muestra.
DEFINICIONES PROBLEMAS
CLASIFICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Muestreo I Práctica

10. Muestreo I
NOCIONES | Muestreo I
Recordar:
qpoadad:
Los elementos del universo
(población) tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para
formar parte de la muestra.
No aseguran la representatividad de la
muestra. Existencia de sesgos.
No se basan en el principio de equiprobabilidad.
No se puede realizar una inferencia.
Los sujetos en una muestra no probabilística
generalmente son seleccionados en función de
su accesibilidad o a criterio personal e
intencional del investigador lo que conlleva a un
bajo costo.
eso esadsco:
Es un error que se detecta en los
resultados de un estudio y que se debe a
factores en la recolección, análisis,
interpretación o revisión de los datos.
Se basan en el principio de equiprobabilidad.
Nos aseguran la representatividad
de la muestra extraída y son, por
tanto, los más recomendables.
Se puede extrapolar las
conclusiones obtenidas de la
muestra a la población.
Cuanto mayor sea la precisión, más alto será
el costo.
 ojevo es hace
eecas soe a poac.
 meseo es e pocedmeo qe se
empea paa deema qe pae de a
poac se dee exae o seeccoa.
Meseo eaoo o aeaoo
Muestreo probabilístico (aleatorio) Muestreo no probabilístico (no aleatorio)
NOCIONES TIPOS PROBLEMAS RESUMEN
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica

11. 5. Meseo dscecoa: Conocido también como
muestreo por juicio u opinático. Los sujetos se
seleccionan en función del conocimiento y juicio del
investigador.
1. Meseo aeaoo smpe: Todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos, las observaciones se realizan con
reemplazamiento, de forma que la población es igual en todas las
extracciones.
3. Meseo de oa de eve: Se realiza sobre poblaciones
donde no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos.
Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado
propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido a una
bola de nieve.
4. Meseo aeaoo po coomeado: La población esta
dividida en conglomerados naturales (provincias, ciudades, etc.). Se
seleccionan algunos conglomerados y se toman en representación de
toda la población.
2. Meseo po coveeca: Consiste en seleccionar a los
individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta
conveniencia se produce porque al investigador le resulta más fácil
examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por
amistad, entre otras.
2. Meseo aeaoo esacado: Los individuos se
dividen en grupos o estratos. La muestra se elige escogiendo
en cada estrato un número representativo de individuos.
El muestreo no probabilístico (o muestreo
no aleatorio) es la técnica de muestreo
donde los elementos son elegidos a juicio
del investigador. No se conoce la
probabilidad con la que se puede
seleccionar a cada individuo.
Las muestras seleccionadas por
métodos de muestreo no aleatorios
intentan ser representativas bajo los
criterios del investigador, pero en ningún
caso garantizan la representatividad.
El muestreo probabilístico (o muestreo
aleatorio) es la técnica de elección de
la muestra en la que los individuos son
elegidos aleatoriamente y todos tienen
probabilidad positiva de formar parte
de ella.
Las muestras seleccionadas por
métodos de muestreo probabilístico son
más representativas que los métodos
de muestreo no probabilístico, aunque no
siempre es posible seleccionar las
muestra aleatoriamente.
1. Meseo po coas: Se basa en seleccionar la muestra después de
dividir la población en grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se
eligen por métodos no probabilísticos.
4. Meseo casa o accdea: Los individuos son elegidos de manera
casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un
lugar o un medio y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población
que accidentalmente se encuentren a su disposición.
3. Meseo aeaoo ssemco: Se utiliza en muestras
ordenadas. Consiste en seleccionar al azar un elemento y a partir de
él, incrementando un intervalo fijo, seleccionar toda la muestra.
TIPOS | Muestreo I
NOCIONES TIPOS PROBLEMAS RESUMEN
Muestreo I
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica

12. TIPOS PROBLEMAS
PROBLEMAS | Muestreo I
El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando
es imposible o poco práctico crear un marco de
muestreo de una población objetivo debido a que
está muy dispersa geográficamente y el costo de la
recopilación de datos es relativamente alto.
El método de muestreo por
conglomerados se utiliza cuando
la población está agrupada en
conglomerados naturales.
Definir la población objetivo.
Determinar el tamaño de la muestra deseada.
Identificar un marco de muestreo existente o
desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de
la población objetivo.
Evaluar el marco de muestreo para la falta de
cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y
la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea
necesario. Idealmente, los grupos serían tan
heterogéneos como la población, mutuamente
excluyentes, y colectivamente exhaustivos.
Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra
por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la
homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo
aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.
Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.
Si un investigador desea estudiar el rendimiento académico de los estudiantes universitarios del Perú en el año 2019.¿Qué tipo
de muestreo es el más adecuado para la investigación? Describe los pasos a seguir.
RESUMEN
NOCIONES
Muestreo I
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica

13. Estratos Frecuencia Tamaño de
la muestra
De 20 a 40
años
25000 375
De 40 a 60
años
18000 270
Mayores
de 60
años
7000 105
TOTAL 50000 750
Resulta la siguiente distribución
muestral por estratos:
PROBLEMAS | Muestreo I
El muestreo estratificado es un tipo
de muestreo probabilístico. Los
individuos de toda la población se
dividen en grupos o estratos.
Cada elemento pertenece a un único
estrato. La variable elegida para
formar los estratos no debe permitir
que un individuo o elemento de la
población pertenezca a más de uno de
ellos.
Estratos Frecuencia
De 20 a 40 años 25 000
De 40 a 60 años 18 000
Mayores de 60
años
7 000
TOTAL 50 000
Suponemos que hay k estratos de
tamaños N1, N2,…, Nk, de forma que:
En cada estrato se toman 𝑛1, 𝑛2,…, 𝑛𝑘 elementos
para la muestra, de manera que se toman en
total n individuos, es decir:
Por el procedimiento de muestreo
elegido obtenemos una muestra de 750
sujetos. Para asignar el número de
componentes a los tres estratos de
edad, aplicaremos la fórmula anterior:
Elección proporcional al tamaño del estrato
Si un investigador desea estudiar el consumo de cigarrillos en los habitantes de un distrito.
¿Qué tipo de muestreo es el más adecuado para la investigación? Describe los pasos a seguir.
𝑁 = 𝑁1 + 𝑁2 + ⋯ + 𝑁k
𝑛 = 𝑛1 + 𝑛2 + ⋯ + 𝑛k
Entonces, si se realiza una investigación sobre
el consume de cigarillos en una distrito.
Supongamos que el distrito tiene 100 000
habitantes.
La variable edad se considera adecuada
para obtener Resultados en esta
investigación.
Se incluyen solamente los mayores de 20
años en el estudio.
Se distribuyen en tres grupos o estratos,
resultando una agrupación, según el censo:
𝑛1 = n.
𝑁1
𝑁
= 750.
25 000
50 000
= 375
𝑛2 = n.
𝑁2
𝑁
= 750.
18 000
50 000
= 270
𝑛3 = n.
𝑁3
𝑁
= 750.
7 000
50 000
= 105
Siendo N el número de elementos de
la población, n el de la muestra, 𝑁i el
del estrato i.
TIPOS PROBLEMAS RESUMEN
𝑛i = 𝑛.
𝑁i
𝑁
NOCIONES
Muestreo I
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica

14. PROBLEMAS | Muestreo I
El muestreo no probabilístico por conveniencia
es aquel que, tal como lo indica su nombre, el
investigador realiza la muestra en base a las
selección de individuos que considera
accesibles, fácil y de rápida investigación. Esto,
generalmente, lo hace por proximidad al
investigador.
El muestreo por bola de nieve o
también conocido como
muestreo en cadena, este
método de muestra no
probabilística es aquella en
donde el encargado de la
investigación le pide al primer
sujeto identificar o señalar a
otra persona que tenga
potencial y que cumpla con los
requisitos de dicha
investigación.
Por ejemplo: Un investigador decide realizar un estudio en
donde la muestra va a estar conformada por individuos que
posean una rara enfermedad. Por lo tanto, al encontrar un
individuo que posea dicha enfermedad, el investigador le
pide ayuda a este individuo para encontrar otros con sus
mismas características, conformándose de esta manera la
muestra.
Por ejemplo: Un investigador
decide realizar un estudio
sobre la opinión de un
profesor en un aula
determinada. Al utilizar el
muestreo por conveniencia,
conforma su muestra para
encuestar en base a los
primeros 5 alumnos de la
lista del aula.
¿Cuál es la diferencia entre un muestreo por conveniencia y un muestreo por bola de nieve? Menciona un ejemplo.
TIPOS PROBLEMAS RESUMEN
NOCIONES
Muestreo I
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica

15. El muestreo por cuotas se
basa en seleccionar la
muestra después de dividir
la población en estratos.
Los sujetos dentro de cada
grupo se eligen por
métodos no probabilísticos.
En un estudio en donde un investigador quiere saber qué es
necesario para graduarse con los más altos honores en la
universidad, las únicas personas que podrán brindarle el mejor
asesoramiento serán las personas que se graduaron con los más
altos honores.
En un estudio en donde el investigador quiere comparar el
rendimiento académico de los diferentes niveles de clases de
secundaria, su relación con el género y la situación económica. El
investigador identifica primero los subgrupos. Por lo general, los
subgrupos son las características variables del estudio. El
investigador divide toda la población en niveles de clase,
cruzados con el genero y el nivel socioeconómico. Luego, toma
nota de las proporciones de estos subgrupos en toda la
población y a continuación hace un muestreo a cada subgrupo.
Los investigadores pueden formar una muestra que involucre a
individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo
con sus rasgos o cualidades.
Muestreo discrecional, también conocida como muestreo por juicio
o intencional. En este caso se consiguen las muestras y los sujetos
se eligen para llegar a ser un grupo en donde la muestra busca un
objetivo específico.
En este particular, el encargado de la
investigación sabe que algunas
personas resultan más adecuadas para
el análisis que otras.
El diseño del muestreo discrecional
generalmente se utiliza cuando un número
limitado de individuos posee el rasgo de
interés. Es la única técnica de muestreo viable
para obtener información de un grupo muy
específico de personas.
PROBLEMAS | Muestreo I
TIPOS PROBLEMAS RESUMEN
NOCIONES
Muestreo I
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica

16. Es un conjunto de métodos y procedimientos estadísticos destinados
a la selección de una o más muestras; es decir, es la técnica seguida
para elegir muestras. El objetivo principal de un diseño de muestreo
es proporcionar procedimientos para la selección de muestras que
sean representativas de la población en estudio.
El muestreo comprende por lo menos dos etapas:
• La selección de las unidades muestrales.
• El registro de las observaciones
Hay dos tipos de muestreos:
1. Muestreo probabilístico.
2. Muestreo no probabilístico
azoes de meseo
RESUMEN
RESUMEN | Muestreo I
Los estadísticos enfrentan un problema complejo
cuando deben seleccionar una muestra para un
sondeo de opinión o una encuesta electoral, puesto
que seleccionar una muestra capaz de representar
con exactitud las preferencias del total de la
población no es tarea fácil. Más aún, un buen
muestreo debe proporcionar resultados más
oportunos que permitan la obtención rápida de
información de toda una población o sobre un
proceso variable.
TIPOS
Cuando se estudian las características de una población, existen muchas razones de
tipo práctico por las que preferimos seleccionar muestras de una población para
observar y medir. Algunas de las razones del muestreo son las siguientes:
1. Establecer contacto con la totalidad de la población requeriría de demasiado tiempo.
2. El costo de estudiar todos los elementos en una población puede resultar prohibitivo
3. La imposibilidad física de verificar todos los elementos de la población.
4. La naturaleza destructiva de algunas pruebas.
5. Los resultados de la muestra son adecuados.
ccasdemeseo
PROBLEMAS
NOCIONES
Muestreo I
Conceptos
básicos
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica
Meseo
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones:
el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de
probabilidad. En el muestreo de probabilidad, todos los
elementos de la población tienen la oportunidad de ser
escogidos para la muestra. En el muestreo de juicio, se emplea
el conocimiento y la opinión personal para identificar a los
elementos de la población que deben incluirse en la muestra.
Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la
experiencia de alguien con la población.
posdemeseo

17. A
B
C
A medida que aumenta la complejidad de nuestro mundo, se hace
cada vez más difícil tomar decisiones inteligentes y bien
documentadas. Con frecuencia tales decisiones deben tomarse con
mucho menos que un conocimiento adecuado y experimentando
una gran incertidumbre. Sin embargo, las soluciones a estos
problemas son esenciales para nuestro bienestar.
Casi todas las áreas del saber requieren del pensamiento
estadístico, la ingeniería no es la excepción. Es esencial poseer
cierto nivel de formación en estadística, es necesario
comprender los procedimientos estadísticos y poder
comunicarse con los estadísticos, en un esfuerzo conjunto para
diseñar soluciones adecuadas y tomar decisiones óptimas. Una
vez que adquieras esta familiaridad con el análisis estadistico, te
sorprenderás de las infinitas formas en las que la estadística
puede ayudar en la solución de problemas que surgen con
frecuencia en el escenario profesional.
Al ser capaces de solucionar problemas y tomar decisiones
tendremos una visión más amplia, el análisis estadístico probará
ser de gran utilidad en la acertada formulación de estas preguntas
esenciales. Si no contamos con la capacidad de aplicar la
estadística y otros métodos cuantitativos a muchos de los
problemas comunes que sin duda se presentarán, estaremos en
desventaja.
ESTADÍSTICA EN LA INGENIERIA
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica
Conceptos
básicos
Muestreo I

18. ESTADÍSTICA EN LA INGENIERIA | 1
aso poema. sa e escas aeocas
Prevenir la propagación de las fisuras por desgaste en las estructuras aeronáuticas es un elemento importante de
la seguridad en la aviación. En un estudio de ingeniería para investigar las fisuras por desgaste en aviones del
aeropuerto de Frankfurt, se toma una muestra de 50 de aviones a los que se verifican sus alas, sometidas a cargas
por unidad de superficie cíclicas reportó los siguientes resultados:
I. El 35% de los aviones se fisuraron en el alerón izquierdo
II. El 74% presentó defectos leves fácilmente rebatibles
III. El 40% tuvo problemas por falta de mantenimiento y el 30% por sobrecarga
IV. El tiempo promedio de vuelo de estos aviones fue de 5.7 años
V. Número promedio de problemas por avión fueron 4
Población: Aviones del aeropuerto de Frankfurt.
Muestra: 50 aviones del aeropuerto de Frankfurt.
Unidad de análisis: 1 avión del aeropuerto de Frankfurt.
Variable(s): Presenta fisura (Cualitativa nominal).
Presenta defectos (Cualitativa ordinal).
Tipo de problema (Cualitativa nominal).
Tiempo de vuelo (Cuantitativa continua).
Número de problemas por avión (Cuantitativa
discreta).
Para la lista anterior identifica la población, muestra, unidad elemental, el tipo de variable y la escala de medición correspondiente.
Estadística
en la
ingeniería
Terminología
empleada
Práctica
Conceptos
básicos
Muestreo I

19. aso poema. mpaco de seqa
El Ministerio de Agricultura se interesó en el impacto de las condiciones de sequia sobre la producción de trigo. Especial preocupación causó la tasa de
bancarrota que hacía que los granjeros perdieran sus tierras. Se sentía que un conteo de los niveles de producción por parte de los agricultores de las
cuatro ciudades golpeadas más duramente por la sequía, podría probar que son útiles en el diseño de un programa de alivio. El Ministerio decidió que
debería tomarse una muestra de la cosecha de este año por varios cientos de agricultores de cada ciudad.
Sin embargo, se notó que el número de agricultores era muy diferente en cada estado. Si se tomaba
una muestra aleatoria simple de las cuatro ciudades como un todo, podría incluirse
proporcionalmente pocos agricultores de algunas ciudades y demasiados de otras ciudades. Esto
resultaría en una muestra no representativa, lo cual incrementaría el error de muestreo.
El Ministerio decidió dividir a todos los agricultores en subgrupos o
estratos y tomar muestras aleatorias de cada subgrupo.
Este ejemplo trata sobre una de las muchas situaciones en las cuales el muestreo
aleatorio simple es poco práctico, imposible o no deseado.
En este caso, los subgrupos lógicos serían las cuatro ciudades en mención.
El procedimiento utilizado por el Ministerio para la selección de una muestra se conoce con el nombre de muestreo estratificado.
ESTADÍSTICA EN LA INGENIERIA | 2
Estadística
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ingeniería
Terminología
empleada
Práctica
Conceptos
básicos
Muestreo I

20. Censo Medición o examen de todos los elementos de la población. Es el conjunto de operaciones destinadas a
recopilar, procesar, evaluar y publicar datos referentes a todas las unidades de un universo en un
momento determinado. Etimológicamente, la palabra censo proviene del latín CENSERE que significa
contar.
Elemento: Es la unidad acerca de la cual se está recolectando información.
Estadístico, estadígrafo o estimador: Es una medida que resume la información de una característica proveniente
de una muestra.
Estratos Grupos dentro de una población formados de tal manera que cada grupo es relativamente homogéneo,
aunque existe una variabilidad más amplia ente los diferentes grupos.
Inferencia estadística Proceso de hacer inferencias sobre poblaciones, a partir de la información contenida en
muestras.
Muestra Porción de elementos de una población elegidos para su examen o medición directa. Es un subconjunto
representativo de elementos que han sido extraídos de una población. Toda muestra debe ser aleatoria,
adecuada, representativa y significativa.
Muestreo aleatorio simple Métodos de selección de muestras que permiten a cada muestra posible una
probabilidad igual de ser elegida y a cada elemento de la población completa una oportunidad igual de ser
incluido en la muestra.
Muestreo con reemplazo Procedimiento de muestreo en el que los elementos se regresan a la población después
de ser elegidos, de tal forma que algunos elementos de la población pueden aparecer en la muestra más
de una vez.
Muestreo de juicio Método para seleccionar una muestra de una población en el que se usa el conocimiento o la
experiencia personal para identificar aquellos elementos de la población que deben incluirse en la
muestra.
Muestreo de probabilidad o aleatorio Método para seleccionar una muestra de una población en el que todos los
elementos de la población tienen igual oportunidad de ser elegidos en la muestra.
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Terminología
empleada
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21. Terminología
empleada
Muestreo de racimo Método de muestreo aleatorio en el que la población se divide en grupos o
racimos de elementos, y luego se selecciona una muestra aleatoria de estos racimos.
Muestreo estratificado Método de muestreo aleatorio en el que la población se divide en grupos
homogéneos, o estratos, y los elementos dentro de cada estrato se seleccionan al azar de
acuerdo con una de dos reglas: 1) un número específico de elementos se extrae de cada estrato
correspondiente a la porción de ese estrato en la población, o 2) igual número de elementos se
extraen de cada estrato, y los resultados son valorados de acuerdo con la porción del estrato de
la población total.
Muestreo sin reemplazo Procedimiento de muestreo en el que los elementos no se regresan a la
población después de ser elegidos, de tal forma que ningún elemento de la población puede
aparecer en la muestra más de una vez.
Muestro sistemático Un método de muestreo aleatorio usado en estadística en el que los
elementos que se muestrearán se seleccionan de la población en un intervalo uniforme que se
mide con respecto al tiempo, al orden o al espacio.
Parámetro: Es una medida que resume la información de una característica de toda la población.
Población o universo: Es el conjunto de todos los elementos que tienen una o más
características en común.
Población finita Población que tiene un tamaño establecido o limitado.
Población infinita Población en la que es teóricamente imposible observar todos los elementos.
Racimos Grupos dentro de una población que son esencialmente similares entre sí, aunque los
grupos mismos tengan una amplia variación interna.
Variable: Es una característica cualitativa o cuantitativa medida en un elemento, por ejemplo
especialidad, peso, talla, etc.
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22. Muestreo
Ventajas
Desventajas
eajas de meseo:
Ahorro de dinero debido a que se consideran menos unidades para trabajar.
Ahorro de tiempo, dado que el número de mediciones solo es de una parte
representativa de la población.
Mayor precisión, la muestra puede ser más precisa porque reduce la magnitud de los
errores no muestrales, debido a que:
o Existe menos personal necesario para hacer las mediciones (u observaciones).
o Hay personal con mejor preparación.
o Puede variar las condiciones del estudio si se demora su ejecución.
Conveniencia, es conveniente el uso de una muestra si el estudio ocasiona
la destrucción de la unidad estudiada. Ejemplo. Para verificar la letalidad de un
veneno para ratas se experimenta con una muestra de estos animales.
Desveajasdemeseo:
Las estimaciones resultantes del muestreo están afectas al inevitable error de muestreo.
La información proveniente de una muestra no proporciona información tipo inventario para cada uno de los elementos de la población.
Las estimaciones no pueden subdividirse para pequeños dominios de análisis, considerando que no todos ellos pueden estar representados
debidamente en la muestra.
Requiere de personal especializado y experimentado.
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eajasydesveajasdemeseoeeaceso
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3 | Terminología empleada

23. 1 2 3 4
4 | ¿Sabías que…
En repetidas ocasiones se ha enfatizado la necesidad de
seleccionar una muestra representativa de la población.
Una muestra que tergiverse la población presentará un
error de muestreo y producirá estimados imprecisos de
los parámetros de la población.
Hay dos fuentes básicas de error de muestreo. La
primera es sencillamente mala suerte.
Después de las elecciones, los editores de Literary Digest intentaron
determinar realmente por qué pudieron estar tan equivocados. Se
descubrió que al seleccionar gente para la muestra tomaron nombres de
dos fuentes: el directorio telefónico y el propio registro electoral. Vale la
pena recordar que en 1936 Estados Unidos se encontraba en medio de la
Gran Depresión.
Un ejemplo clásico del sesgo muestral ocurrió en las elecciones presidenciales de
1936. Franklin D. Roosevelt era el candidato demócrata contra Alf Landon, el candidato
republicano. Una encuesta de los votantes realizada por Literary Digest (la cual hace
mucho tiempo dejó de publicarse) reveló que Landon ganaría de manera arrolladora.
Debido a la “cuestión suerte”, la muestra puede contener elementos que no
sean característicos de la población. El destino puede dictar que ciertas
selecciones en la muestra sean atípicamente más grandes que la mayoría de
los de la población y en tal caso resultaría una sobreestimación del
parámetro. O quizás muchos de los elementos muestrales tienden a ser más
pequeños de lo que típicamente se encuentra en la población y en tal caso
resultaría una subestimación. Una segunda fuente de error de muestreo es el
sesgo muestral. El sesgo resulta de la tendencia a favorecer la selección de
ciertas muestras sobre otras en la recolección de los datos de la muestra.
Por tanto, las personas utilizadas en la encuesta no eran
representativas de la nación con un todo. La muestra tendía a
favorecer en su elección a los votantes que no estaban en contra de
los republicanos de manera categórica. No es de sorprender
entonces que la revista ya no esté en circulación. Existen muchos
otros ejemplo en los cuales la selección de la muestra puede
terminar en error. Por tanto, es sabio garantizar que la recolección
de los datos de la muestra siga un método que haya comprobado su
capacidad para minimizar dicho error.
La mayoría de las personas culpaba, acertada o equivocadamente,
a los republicanos por su catástrofe y se rehusaron a votar por
cualquiera que tuviera afiliación con ese partido. Literary Digest
escogió personas que estaban siendo menos afectadas por las
duras condiciones financieras y que podían adquirir un teléfono y
una suscripción regular a la revista.
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24. 10) ¿Qué método de muestreo se ha empleado o se podría emplear?
Supongamos que en una población consta de 815 empleados de Nitra Industries de la cual se va a elegir
una muestra de 52 empleados. Una forma de asegurarse de que todos los empleados de la población
tienen las mismas posibilidades de que se les elija, consiste en escribir primero el nombre de cada
empelado en un papel y depositarlos todos en una caja. Después de mezclar todos los papeles se
efectúan la primera selección tomando hasta terminar de elegir la muestra de 52 empleados.
8) ¿Qué método de muestreo se ha empleado o se podría emplear?
Suponga que desea determinar la opinión de los residentes de algún estado con referencia a las
políticas federales y estatales de protección ambiental. Seleccionar una muestra aleatoria de
residentes y ponerse en contacto con cada persona requeriría mucho tiempo y resultaría muy costoso.
Sería mejor subdividir el estado en pequeñas unidades: condados o regiones.
7) ¿Qué método de muestreo se ha empleado o se podría emplear?
Suponga que se pide seleccionar una muestra de tamaño 2% de toda la población
estudiantil de una universidad, que tiene 12 500 alumnos. La muestra debe cumplir la
condición de que exista al menos un representante de cada una de las carreras que se
imparten en este centro educativo que tiene las siguientes carreras: administración
industrial (4 200), ingeniería industrial (3 250), ingeniería en transporte (850), ingeniería en
informática (1 700) y licenciatura en informática (2 500).
9) ¿Qué método de muestreo se ha empleado o se podría emplear?
Un investigador quiere hacer un estudio sobre el comportamiento de los individuos de
una secta secreta. Empieza estudiando a tres integrantes de la misma que conoce y ellos le van
presentando a otros sujetos para incluirlos en su estudio.
6) ¿Qué método de muestreo se ha empleado o se podría emplear?
Suponga que la división de ventas de Computer Graphic, Inc., necesita calcular rápidamente el ingreso
medio en dólares por venta del mes pasado. La división confirmó que se registraron 2 000 ventas y se
almacenaron en cajones de archivo, y se decidió seleccionar 100 recibos para calcular el ingreso
medio en dólares. Para ello se selecciona cada vigésimo recibo (2 000/100) de los cajones del archivo;
al hacerlo evita el proceso de numeración. Si no es un número entero, hay que redondearlo.
5) ¿Qué método de muestreo se ha empleado o se podría emplear en cada caso?
Se puede estudiar los gastos en publicidad de las 352 empresas más grandes de Estados Unidos.
Suponga que el objetivo del estudio consiste en determinar si las empresas con altos rendimientos
sobre el capital (una medida de rentabilidad) gastan en publicidad la mayor parte del dinero ganado que
las empresas con un registro de bajo rendimiento o déficit. Para asegurar que la muestra sea una
representación imparcial de las 352 empresas, éstas se deben agrupar de acuerdo con su rendimiento
porcentual sobre el capital.
3) Para analizar la posibilidad de lanzar al mercado una nueva marca de cigarrillos, se efectuó una
encuesta entre los fumadores que transitaron por la quinta cuadra de la avenida Canadá, desde las
17.00 hasta las 20.00 horas, el
domingo 14 de febrero. Para ello, se seleccionó una muestra probabilística de 80 fumadores y se
obtuvo los siguientes resultados:
•El 65 % de fumadores prefiere cigarrillos de marcas importadas.
•El precio promedio que pagan por una cajetilla es de S/ 5,00.
Identifica los siguientes términos estadísticos: población, muestra, unidad de análisis, variable(s) y
tipo(s) de variable(s), parámetro, estadístico y ejemplo de dato.
1) Para analizar la posibilidad de lanzar al mercado una nueva marca de cigarrillos, se efectuó una encuesta entre
los fumadores que transitaron por la quinta cuadra de la avenida Canadá, desde las 17.00 hasta las 20.00 horas, el
domingo 14 de febrero. Para ello, se seleccionó una muestra probabilística de 80 fumadores y se obtuvo los
siguientes resultados:
•El 65 % de fumadores prefiere cigarrillos de marcas importadas.
•El precio promedio que pagan por una cajetilla es de S/ 5,00.
Identifica los siguientes términos estadísticos: población, muestra, unidad de análisis, variable(s) y tipo(s) de
variable(s), parámetro, estadístico y ejemplo de dato.
Práctica
PRÁCTICA
2) Una compañía aérea sostiene que menos de un 1 por ciento de los vuelos programados que despegan del
aeropuerto de Nueva York sale tarde. Se ha observado que el 1.5 por ciento de una muestra aleatoria de 200
vuelos salió más tarde de la hora prevista.
a) ¿Cuál es la población?
b) ¿Cuál es la muestra?
c) ¿Cuál es la unidad de análisis?
4) Una empresa, con la finalidad de prevenir un mal clima laboral entre sus
trabajadores, realiza una encuesta a 200 de sus trabajadores a partir de los
cuales se determinó una edad promedio de 40 años y que un 40% de ellos no
se sentían satisfechos con los beneficios que recibían. Sin embargo, una
proyección realizada dos años atrás por la misma empresa pronosticaba
que para ese año solo el 30% de todos sus empleados presentarían un grado
de insatisfacción respecto a los beneficios que recibirían. Identificar:
Dato :
Parámetro (s) :
Estadístico (s) :
d) ¿Cuál es el estadígrafo?
e) ¿Es 1.5 por ciento un parámetro o un estadístico?
Determinar:
Población :
Unidad de análisis :
Variable(s) :
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25. GRABACIÓN DEL TALLER
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26. • Las sesiones son participativas por medio del chat
o por micro, manteniendo el orden y el respeto entre
los participantes.
• En talleres reforzaremos los temas y realizaremos
repasos conforme al avance de la asignatura.
• Ingresa 5 minutos antes a tu sesión
reservada.
• Ten a la mano tus apuntes, tablas,
calculadora y material adicional.
• Realiza anotaciones y formula preguntas
para responder posibles dudas.
Recuerda :
CONTACTO
Correo institucional: C19366@utp.edu.pe
Recomendaciones:
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27. ARCHIVOS
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Viernes 01/04/2022
Miércoles 30/03/2022 Jueves 31/03/2022
Sábado 02/04/2022
SEMANA I
Conceptos
básicos –
Muestreo I

28. CREDITS: This presentation template was
created by Slidesgo, including icons by
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Objetivos de la semana
Notas
15:15 – 16:45
15:30 – 17
28 29 30 31 01 02
LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO
10 – 11:30
16:30 – 18
HORARIO
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Terminología
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Muestreo I Práctica
SEMANA I
MARZO 2022

29. CREDITS: This presentation template was
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Objetivos de la semana
Notas
15:15 – 16:45
15:30 – 17
04 05 06 07 08 09
LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO
10 – 11:30
16:30 – 18
11:30 – 13
HORARIO
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Muestreo I Práctica
SEMANA II
ABRIL 2022

30. CREDITS: This presentation template was
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APTITUDES
INTELECTUALES
Tus capacidades para
aprender.
CONOCIMIENTOS
PREVIOS
Tus saberes, creencias y
actitudes sobre un tema
o situación.
Tu energía necesaria para
comenzar a estudiar y la fuerza
de voluntad para mantenerte en
dicha actividad hasta conseguir
un propósito.
MOTIVACIÓN AL
ESTUDIO
TÉCNICAS Y HÁBITOS DE
ESTUDIO
Las herramientas que te ayudan
a aprehender y mejorar tu
rendimiento académico y la
forma en que te enfrentas a tus
actividades académicas.
TUTORÍA
EL ÉXITO EN LA VIDA UNIVERSITARIA DEPENDE DE:
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Muestreo I Práctica

31. — William Edwards Deming, 1900–1993.
Estadístico. Impulsó el control estadístico de los
procesos y conceptos de calidad.
“El muestreo no es la simple sustitución de una
cobertura parcial para una cobertura total. Muestreo
es la ciencia y el arte de controlar y medir la fiabilidad
de la información estadística útil a través de la teoría
de la probabilidad.”