2. • Actividad: Vamos a presentarnos, seguida de la presentación del sílabo
y la dinámica de clase (normas de convivencia).
• ¿Qué conocimientos tienen de Estadística Inferencial? Para que sirve la
Estadística Inferencial?
Inicio (20min)
Inicio
3. PRESENTACION
DOCENTE
El estudiante revisara los principales puntos de la experiencia profesional del Docente:
• Nombre del Docente:
• Experiencia Docente:
• Experiencia Profesional
• Mensaje de Bienvenida al Curso:
7. LOGRO DE LA SESION
Al finalizar la sesión de aprendizaje el estudiante conocerá e identificará
los conceptos básicos de estadística inferencial relacionados a la
población y a la muestra para poder aplicarlos en el Campo de la Ciencia e
Ingeniería
8. • Actividad: A continuación el estudiante va revisar los conceptos básicos
correspondientes a Estadística Inferencial y te voy a plantear algunas
preguntas para responder sobre este tema.
TRANSFORMACIÓN (30 min)
Principio pedagógico: Aprendizaje autónomo y Aprendizaje colaborativo.
Transformación
9. 1.2 Clasificación de la Estadística
• Estadistica Inferencial:
Es la que nos proporciona la teoría necesaria para inferir o estimar las leyes
de una población, partiendo de los resultados o conclusiones del análisis de
un muestra.
Estadística
Inferencial
Predicción
Prueba de
Hipótesis
Estimación
Puntual
Por Intervalos
1. CONCEPTOS BÁSICOS
TRANSFORMACION
10. 1. CONCEPTOS BÁSICOS
Población Muestra
Conjunto de todas las unidades de
observación o análisis( que consiste en
personas, animales, objetos, etc.),cuyas
características observables se van a
estudiar.
Una Población debe definirse en términos
de su contenido, extensión y tiempo
Las medidas estadísticas que se obtienen
de una población se denominan
Parámetros
Es una parte o subconjunto de la
población seleccionada con el fin
de obtener información acerca de
la población de la que proviene.
La Muestra debe ser
representativa y aleatoria
Las medidas estadísticas que se
obtienen de una muestra se
denominan Estadísticos o
Estadígrafos
11. PARÁMETRO: Característica numérica que describe
una variable observada en la población.
ESTADÍSTICO: característica numérica que describe
una variable observada en muestra.
VARIABLE: Es una característica, cualidad de un
objeto de estudio y que tiende a ser medido.
OBSERVACIONES(DATO): valores que toma la
característica (Variable) observada en cada elemento
de la población.
UNIDAD DE ANALISIS: Es el objeto o elemento
indivisible que será estudiado en una población sobre
los cuales se va obtener
Población (N)
Estadísticos
Parámetros
ഥ
𝑿
𝑺𝟐
𝒑
𝜇
𝜎2
𝜋
1. CONCEPTOS BÁSICOS
Muestra(n)
𝑬𝒔𝒕𝒊𝒎𝒂𝒏
12. • Pregunta de Reflexión:
Se presentaron algunos resultados del informe gerencial de marketing “Perfil del adulto joven”
elaborado por la empresa Apoyo Opinión y Mercado. El informe fue elaborado a partir de los
resultados de una encuesta realizada el 14 de julio de 2019 a una muestra aleatoria conformada
por 2000 jóvenes de Lima Metropolitana, de todos los niveles socioeconómicos y cuyas edades
fluctúan entre los 21 y 35 años de edad
De manera individual identifica los conceptos principales:
• Población
• Muestra
• Unidad de Análisis
• Observación
Practica(10 minutos)
Principio pedagógico: Aprendizaje autónomo.
Cierre
13. 2. MUESTREO
El muestreo es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar
que parte de una población debe examinarse (seleccionar los elementos objeto de estudio de
una población), con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
Muestreo probabilístico (Aleatorio)
Todo los elementos tienen la misma
posibilidad de ser elegidos.
(equiprobabilidad)
Nos aseguran la representatividad de la
muestra.
Se puede sacar conclusiones acerca de la
población( Inferencia Estadística)
Alto coste (Criterios Estadístico)
Muestreo no probabilístico (No aleatorio)
Todo los elementos no tienen la misma
probabilidad de ser elegido.
Son muestreos que seguramente
esconden sesgos.
En principio no se pueden extrapolar
(Inferencia estadística) los resultados a
la población.
Bajo Coste ( Criterio No estadístico)
14. 3. TIPOS DE MUESTREO
• Aleatorio Simple
• Aleatorio Sistemático
• Estratificado
• Conglomerado
3.1 Probabilístico
• Por Cuota
• Intencional o Conveniencia
• Bola de Nieve
• Discrecional
3.2 No Probabilístico
15. 3.1.1 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Técnica de muestreo probabilístico: Todos los elementos de la población tiene la misma
oportunidad de ser elegidos, es conocida y equitativa.
Se tiene que interrogar a 20 estudiantes ( tamaño muestra) de una facultad de 3880, cuyos
nombres figuran en un registro, se enumerará primero cada nombre, posteriormente se generará
una lista de 20 números aleatorios diferentes dentro de 3880. De ésta forma se elige a los 20
estudiantes, todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
Observaciones:
• Dificultad al elegir todos los números aleatorios si n es grande, alto costo.
• Necesita una lista completa de los elementos de la población (marco muestral).
16. 3.1.2. MUESTREO SISTEMATICO
Se aplica cuando la población es bastante irregular respecto al carácter que estamos
estudiando y deseamos que en la muestra se refleje toda esta variabilidad.
Observaciones:
• Fácil de seleccionar en campo o durante un operativo
• En el muestreo aleatorio sistemático modificada, primero se calcula el tamaño
de la muestra (n).
Ejemplo:
Un empresario tiene una población total de 100 clientes y necesita 12 de ellos para una
encuesta sorpresa. Su asistente se para en la puerta de ingreso de la tienda y primero
elige un número de partida, 5 ( Cliente N° 5), Luego el empresario elige su intervalo, 8.
Los miembros de su muestra serán los clientes en orden 5, 13, 21, 29, 37, 45, 53, 61,
69, 77, 85, 93.
17. 3.1.3 MUESTREO ESTRATIFICADO
Población ( Empresas Peruanas)
𝑁
N1
N2
N3
Estrato 1
(Empresas grandes)
Estrato 2
(Empresas medianas)
Estrato 3
(Empresas pequeñas)
• Se estratifica la población según ciertas variables de interés ( sexo, Ingreso,.. Etc )
• Cada estrato Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y
tamaño
• Los estratos más grandes tienen mayor probabilidad de ser representados
18. 3.1.4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o
conglomerados en la población, Este tipo de muestreo se utiliza cuando se trata de obtener una
muestra al azar de una población dispersa en una gran área geográfica.
Se desea estimar el ingreso
promedio por hogar en una
ciudad
Número de Jefes de familia por manzana
Por ejemplo: 200 manzanas se localizan en
un total de 35 Pueblos.Se selecciona una
muestra aleatoria simple de 15 pueblos y se
determina el número de Jefes de familia por
manzana.
Los conglomerados son homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño.
19. • Actividad: El estudiante acompañado por el docente
resuelve 4 ejercicios de tipo de muestreo probabilístico
PRACTICA (10 min)
Principio pedagógico: Aprendizaje colaborativo.
Práctica
20. 1.-¿Cuál de las siguientes es una muestra aleatoria simple?
• Cada 5 personas que entran a la Universidad Privada del Norte entre las 8:30 y
10:00 hrs de la mañana
• Juana López, Daniel Cantera y Luis Pérez, cuyos números de cuenta fueron
seleccionados mediante una rifa.
• Cada 20 personas de un directorio estudiantil
• Todos los anteriores.
2.- El marco muestral es…
• El elemento de la población del cual se obtienen los datos
• El conjunto de criterios establecidos para la selección de la muestra
• Los valores que determinan el proceso de muestreo
• Una lista de elementos de la que puede extraerse la muestra
• Ninguna de las anteriores
21. 3.- La empresa Lady Clothes desea realizar una encuesta a sus clientes y le ha pedido a
Ud. que seleccione una muestra atendiendo al siguiente proceso: dividir el número total de
sus clientes por 100 y partiendo de un listado alfabético, seleccionar un elemento de cada
100 de la lista para asignarlo a la muestra. ¿A qué tipo de procedimiento responde a este
proceso?
a. Muestreo de conveniencia
b. Muestreo por cuotas
c. Muestreo estratificado
d. Muestreo sistemático
e. Muestreo por conglomerados
4.- Suponga que 5000 facturas se separan en cuatro estratos. El estrato uno contiene 50
facturas, el estrato 2 tiene 500, el estrato 3 contiene 1000 y el estrato cuatro tiene 3450
facturas. Se quiere una muestra de 500 facturas. ¿Qué tipo de muestreo debe realizar?
22. 3.2.1 MUESTREO POR CONVENIENCIA
Es una técnica no probabilística comúnmente usada. Consiste en seleccionar una
muestra de la población por el hecho de que sea accesible. Implica un bajo coste
operativo y bajo coste en el muestreo
Ejemplo: Queremos conocer la opinión de los estudiantes universitarios de Lima
acerca de la política.
Una muestra por conveniencia podría consistir en dirigirme a 3 universidades
cercanas, simplemente porque están en la población en la que reside el
encuestador, y encuestar a unos cuantos individuos que acepten participar al salir de
las aulas por la mañana.
23. 3.2.2 MUESTREO POR CUOTA
El muestreo por cuotas es la versión no probabilística del muestreo estratificado, Consta de
tres fases:
1) Encontrar los grupos: Dividir la población en grupos según variable de interés( Sexo,
Edad,…)
2) Fijar el tamaño de las cuotas: se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de
individuos a encuestar para cada uno de estos grupos
3) Selección de los individuos y comprobar las cuotas: Se busca a los individuos(Cuotas)
de manera no aleatoria, puede ser por un muestreo por conveniencia
24. 3.2.3 MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros(Bola
de nieve), y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy
frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones de difícil acceso
"marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc
25. 3.2.4 MUESTREO DISCRECIONAL
‘
A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden
aportar al estudio o investigación.
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. Con este grupo
tan específico y limitado de personas que serán los
sujetos, el investigador debe utilizar el muestreo
discrecional.
26. 1. TABLAS ESTADISTICAS
Tabla Distribución Normal ( Positivo y Negativo)
) 1,27 ( 2)
c p caso
z
0.52 1.03 ( 3)
p caso
z
b)
Recordemos el uso de la tabla normal estándar: Z
[ 0.93] ( 1)
c
Z
P aso
a)
Solución:
( 0.93)
P Z
a) 0.82381( )
Área
Enlace: https://www.youtube.com/watch?v=D2u4VZmRWmw
27. RECORDANDO PROPIEDADES DE ESTADISTICA
Propiedades
( ) ( )
P Z a P Z a
1
( ( )
) P Z a
P Z a
( ) ( ) ( )
P Z P
P a b b Z
Z a
b) 0.52 1.03
p z
2
0.52 1. 1.03 0.5
03
BuscarTabla BuscarTabla
p z
z p z p
1 44 2 4 43 1 4 4 2 4 4 3
0.54696
c) 1.27
p z
1-0.89796= 0.10204
29. Actividad:
• Vamos a realizar un resumen de lo aprendido el día de hoy,
luego revisaremos unas preguntas de conocimiento sobre
los principales conceptos de Estadística en la pagina web del
INEI.
• Finalmente responderemos unas preguntas sobre lo
aprendido el día de hoy.
CIERRE (7 min)
Principio pedagógico: Aprendizaje autónomo y Aprendizaje para la era digital.
Cierre
31. ENLACES EXTERNOS
Link Recomendado:
INEI: ABC de la Estadística.
http://abc.inei.gob.pe/abc-de-la-estadistica/abc/ineigrama/#.YQm1UI5KjIU
Canal Estadístico
https://www.youtube.com/watch?v=_rXg9-EOWxc
https://www.youtube.com/watch?v=zGtk_Ii9VBs
32. QUE HEMOS APRENDIDO HOY
1. ¿Por qué es importante obtener una muestra
representativa de la población?
2. ¿Cuáles es la principal diferencia entre el
muestreo probabilístico y un muestreo no
probabilístico?
Repasamos los principales conceptos que nos llevamos a casa.
