INTEGRANTES: Arismar Morera, C.I: 27.510.222 Marianny Montilla, C.I: 26.882.613 Sub-Proyecto ESTADISTICA, Profesor: Alirio Aranguren

1. Universidad Nacional Experimental de los
Llanos Occidentales “Ezequiel Zamora”
UNELLEZ
Vicerrectorado de Producción Agrícola
Guanare-Portuguesa
Bachilleres:
Montilla Marianny C.I: 26.882.613
Morera Arismar C.I 27.510.222
Contaduría Publica BD-2
Profesor:
Alirio Aranguren

2. Se hará referencia sobre el muestreo
estadístico, sus tipos, ventajas y
desventajas de cada uno de ellos.
INTRODUCCIÓN
Se describen conceptos básicos que
explican a lo que esto se refiere. A través
del muestreo conoceremos como obtener
una muestra de alguna población.
De igual manera se relata el concepto de probabilidad el cual
nace con el deseo del hombre de conocer con certeza los eventos
futuros. En la vida cotidiana aparecen muchas situaciones en las que los
resultados observados son diferentes aunque las condiciones iniciales
en las que se produce la experiencia sean las mismas. Por ejemplo, al
lanzar una moneda unas veces resultará cara y otras, cruz.

4. Muestreo
Es el procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra
Este proceso permite ahorrar
recursos, y a la vez obtener
resultados parecidos a los que
se alcanzarían si se realizase un
estudio de toda la población. En
las investigaciones llevadas por
empresarios y de la medicina se
usa muestreo extensivamente
en recoger información sobre
poblaciones.
El muestreo se refiere a esa
reducción de elementos que
componen a un universo o
población, para así poder cumplir
con la investigación
correspondiente.

5. Para poder realizar el
estudio que se desea a la
población (a partir de la
observación de unos
pocos de sus
componentes), la muestra
extraída debe ser
representativa de ella,
para que las conclusiones
a las que se llegue o los
resultados que se
obtengan del análisis sean
válidos e imparciales,
esto es gracias a la
técnica del muestreo.
Es una lista de elementos que
componen el universo que
queremos estudiar y de la cual se
extrae la muestra. Estos elementos a
investigar pueden ser individuos, pero
también pueden ser hogares,
instituciones y cualquier otra cosa
susceptible de ser investigada. Cada
uno de estos elementos presentes en
el marco muestral se conoce como
unidades muestrales.
Marco Muestral

6. Ejemplo
Para determinar el promedio de una sección, se toma un grupo de
estudiantes a los cuales se les hará una encuesta del rendimiento
académico y de acuerdo a sus conocimientos se concluirá si dicha
sección es buena, regular o mala.

7. Tipos de muestreo
1) Muestreo no aleatorio
En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona
o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza
atendiendo a razones de comodidad. Es un proceso que no brinda a
todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser
seleccionados. Es práctica común seleccionar una muestra en forma
intencional.

8. Si estamos estudiando el número de personas que
practican fútbol en una determinada región del
país, tenemos que buscar específicamente a una
persona que practique fútbol, es decir el proceso
de elegir a quien se le aplica la encuesta no es
aleatorio, a diferencia de que se pregunte qué
opina de la selección de fútbol de Venezuela, que
la forma de elegir al encuestado si es aleatorio.
Para ser no aleatorio tiene que
cumplir con estas características:
1) La muestra consiste en los elementos que estén mas a la mano.
2) Se seleccionan un grupo de unidades tipo.
3) La muestra está compuesta por voluntarios.
4) La muestra es restringida a la parte de la población que es fácilmente
accesible.
Ejemplo:

9. 2) Muestreo aleatorio
Constituye una de las clases
más populares de muestreo
aleatorio o probabilístico, en el
cual todos los elementos de la
población tienen la oportunidad
de ser escogidos para la
muestra.
Este
procedimiento da
a cada elemento
de la población
una probabilidad
de ser
seleccionado.
Forman parte de este tipo
de muestreo todos
aquellos métodos para los
que puede calcularse la
probabilidad de
extracción de cualquiera
de las muestras posibles.

10. A cada miembro de la población se le asigna un número.
Todos los números se colocan en un recipiente o un
sombrero y se mezclan. Con los ojos vendados, el
investigador va sacando las etiquetas con números. Todos
los individuos que tengan los números sacados por el
investigador son los sujetos del estudio.
Ejemplo:

11. Muestreo simple
Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de
una población dada para el propósito de inferencia
estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada,
el tamaño de muestra debe ser lo suficientemente grande
para extraer una conclusión.
Muestreo aleatorio simple
Permite que cada muestra posible pueda
ser elegida con la misma probabilidad.
-Sencillo y de fácil comprensión.
-Cálculo rápido de medias y
varianzas.
-Se basa en la teoría estadística, y
por tanto existen paquetes
informáticos para analizar los datos.
VENTAJAS DESVENTAJAS
-Requiere que se posea de antemano un
listado completo de toda
la población.
-Cuando se trabaja con muestras
pequeñas es posible que no represente
a la población adecuadamente.

12. Muestreo sistemático
Es la elección de una
muestra a partir de los
elementos de una lista
según un orden
determinado que se mide
con respecto al tiempo o al
espacio.
-Fácil de aplicar.
-No siempre es necesario
tener un listado de
toda la población.
-Cuando la población
está ordenada, asegura
una cobertura de
unidades de todos los tipos.
-Si la constante de
muestreo está
asociada con el
fenómeno de interés,
se pueden hallar
estimaciones sesgadas.
Ventajas Desventajas

13. Muestreo estratificado
Método en el que la
población se divide en
grupos homogéneos, o
estratos respecto a la
característica 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.
-Tiende a asegurar que la
muestra represente
adecuadamente a la población
en función de unas variables
seleccionadas.
-Se obtienen estimaciones
más precisas.
Ventajas Desventajas
-Se ha de conocer la distribución
en la población de las variables
utilizadas para la estratificación.
-Los análisis son complicados, en
muchos casos la muestra tiene
que ponderarse (asignar pesos a
cada elemento).

14. Muestreo por conglomerado
Método en el que la población se divide en grupos o conjuntos de
elementos, y luego se selecciona una muestra aleatoria de estos
conjuntos, su finalidad es reducir el número total de entrevistas, y sus
costes, dada la precisión deseada.
-Es muy eficiente cuando la población
es muy grande y dispersa. Reduce costes.
-No es preciso tener un listado de
toda la población, sólo de las
unidades primarias de muestreo.
-El error estándar es mayor que en el
muestreo aleatorio simple o
estratificado.
-El cálculo del error estándar es
complejo.
Ventajas Desventajas

15. Al realizar un muestreo en una población podemos hablar de muestreos
probabilísticos y no probabilísticos, entre estas técnicas o procedimientos están:
Muestreo doble
Cuando el resultado del
estudio de la primera
muestra no es decisivo, una
segunda muestra es
extraída de la misma
población. Las dos muestras
son combinadas para
analizar los resultados.
Es similar al expuesto en el
muestreo doble, excepto
que el número de muestras
sucesivas requerido para
llegar a una decisión es más
de dos muestras.
Muestreo con reemplazo
Es aquel en que un elemento
puede ser seleccionado más
de una vez en la muestra,
para ello se extrae un
elemento de la población se
observa y se devuelve a la
población.
Muestreo múltiple
Muestreo sin reemplazo
No se devuelven los
elementos extraídos a la
población hasta que no se
hallan sacados todos los
elementos de la misma que
conforman la muestra.

16. Niveles o Escalas de Mediciones
1. Escala Nominal
Puede considerarse la escala de
nivel más bajo, y consiste en la
asignación, puramente arbitraria
de números o símbolos a cada
una de las diferentes categorías
en las cuales podemos dividir el
carácter que observamos, sin
que puedan establecerse
relaciones entre dichas
categorías, a no ser el de que
cada elemento pueda pertenecer
a una y solo una de estas
categorías.
2. Escala Ordinal
Es la indicada para los grados de
un atributo o propiedad de un
objeto, puesto que puede
recurrirse a la propiedad de
"orden" de los números asignándolo
a los objetos en estudio.
La asignación de números a las
distintas categorías no puede ser
completamente arbitraria, debe
hacerse atendiendo al orden
existente entre éstas.

17. 3. Escalas de intervalos iguales
Está caracterizada por una unidad de medida común y constante que
asigna un número igual al número de unidades equivalentes a la de la
magnitud que posee.
La escala de intervalos es la primera escala verdaderamente
cuantitativa y a los carácteres que posean esta escala de medida
pueden calculársele todas las medidas estadísticas a excepción del
coeficiente de variación.
4. Escala de coeficientes o Razones
Se diferencia de las escalas de intervalos iguales únicamente
por poseer un punto cero propio como origen; es decir que el
valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que
estamos midiendo. Si se observa una carencia total de
propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto.

19. Muchos investigadores se dedican activamente al descubrimiento y puesta en
practica de nuevas aplicaciones de la probabilidad en campos como la
medicina, meteorología, fotografía, astronáutica, mercadotecnia,
predicciones de terremotos, comportamiento humano, diseño de sistemas de
computadoras, e incluso, derecho.
Por lo tanto, la probabilidad es una
herramienta fundamental en la
planificación estratégica de los
movimientos sociales, económicos y
laborales de toda la comunidad.
Desde el siglo XIX, la teoría de la
probabilidad no ha dejado de
desarrollarse. Actualmente, es una
herramienta importante en la
mayoría de las áreas de ingeniería,
ciencias y administración.

20. Es un valor entre 0 y 1 que
nos dice como de probable es
que ocurra un determinado
resultado. Ese valor nos
anticipa cuantas veces un
resultado dado saldrá del
total de veces que repitamos
un intento de un fenómeno
aleatorio.
Es simplemente qué tan
posible es que ocurra un
evento determinado.
Cuando no estamos
seguros del resultado
de un evento, podemos
hablar de la
probabilidad de ciertos
resultados: qué tan
común es que ocurran.
Constituye un importante
parámetro en la determinación
de las diversas casualidades
obtenidas tras una serie de
eventos esperados dentro de
un rango estadístico.
La Probabilidad

21. Ejemplo:
En la ruleta, la probabilidad de que la bola se detenga en
cualquiera de las 37 ranuras (numeradas del 0 al 36) es la
misma. Pero puede demostrarse que, a la larga, el juego de la
ruleta siempre resulta ventajoso para la banca, que es quien
se queda con todas las apuestas en el caso de que salga 0.

22. La probabilidad está basada en el estudio de la combinatoria y es
fundamento necesario de la estadística, además de otras disciplinas
como matemática, física u otra ciencia.
Sucesos naturales Sucesos por azar
Cuando hablamos de probabilidad tenemos que
diferenciar los tipos de sucesos que pueden ocurrir
Aquellos cuyo resultado
podemos predecir
Cuyo resultado no podemos
predecir, pero que si se conoce
los resultados posibles que se
pueden dar.

23. Los sucesos por azar se pueden clasificar en
Suceso seguro
Es aquel que es
cierto, que ocurrirá
sin lugar a dudas.
Suceso posible Suceso imposible
Es todo lo que
compone un fenómeno
determinado.
El que no puede ocurrir y
se contrapone a un suceso
seguro.
En la actualidad existen compañías de seguros que evalúan las probabilidades
de los sucesos que les interesan (accidentes de coches, inundaciones,
epidemias, entre otros.) y así poder asignar las cuotas de manera justa.

24. Tipos de sucesos
Exhaustivo
Se dice que dos o
más sucesos son
exhaustivos si se
consideran todos
los posibles
resultados.
No exhaustivos
Se dice que dos o
más sucesos son
exhaustivos si no
cubren todos los
posibles
resultados.
Mutuamente excluyentes
Sucesos que no
pueden ocurrir en
forma simultánea.
No mutuamente excluyentes
Sucesos que
pueden ocurrir en
forma simultánea.
Independientes
Sucesos cuya
probabilidad no
se ve afectada
por la ocurrencia
o no ocurrencia
del otro.
Dependientes
Sucesos cuya
probabilidad
cambia
dependiendo de la
ocurrencia o no
ocurrencia del
otro.

25. La probabilidad de un evento se denota con la letra p y se expresa en
términos de una fracción y no en porcentajes, por lo que el valor de p cae
entre 0 y 1. Por otra parte, la probabilidad de que un evento "no ocurra"
equivale a 1 menos el valor de p y se denota con la letra q.
Los tres métodos para calcular las probabilidades son:
Regla de la adición
Establece que la probabilidad de
ocurrencia de cualquier evento en
particular es igual a la suma de las
probabilidades individuales, si es
que los eventos son mutuamente
excluyentes, es decir, que dos no
pueden ocurrir al mismo tiempo.
Regla de la multiplicación
Establece que la probabilidad de
ocurrencia de dos o más eventos
estadísticamente independientes
es igual al producto de sus
probabilidades individuales.

26. Regla de Laplace
Establece que
La probabilidad de ocurrencia de
un suceso imposible es 0.
La probabilidad de ocurrencia de un
suceso seguro es 1, es decir, P(A) = 1
Para aplicar la regla de Laplace es necesario que los experimentos den lugar
a sucesos equiprobables, es decir, que todos tengan o posean la misma
probabilidad.
La probabilidad de que ocurra un suceso se calcula así:
P(A) = Nº de casos favorables / Nº de resultados posibles
Esto significa que: la probabilidad del evento A es igual al cociente del número de
casos favorables (los casos dónde sucede A) sobre el total de casos posibles.

27. Importancia de la probabilidad
Radica en que, mediante este recurso
matemático, es posible ajustar exactamente los
imponderables debidos al azar en los más
variados campos tanto de la ciencia como de la
vida cotidiana.
La probabilidad es una estrategia mediante la
cual se intenta estimar la frecuencia con la que
se obtiene un cierto resultado en el marco de
una experiencia en la que se conocen todos los
resultados posibles.

28. CONCLUSIÓN
Ya finalizado el trabajo investigativo acerca
del muestreo y probabilidades, se le concede gran
importancia a cada uno de estos conceptos en
cuanto al área estadística, los cuales nos permiten
obtener el resultado del estudio requerido a través
de una muestra que surge a partir de adquirir
información de cada uno de los elementos que
interfieren en una población, sean pean personas,
instituciones e incluso el medio ambiente, termino
que se conoce como marco muestral; este permite
que cada muestra posible pueda ser elegida con la
misma probabilidad ya que simplemente se puede
determinar la posibilidad de que ocurra un evento
definitivo.