mi tarea

1. Divisiones de la estadística
Estadística descriptiva: se dedica a la recolección, descripción, visualización y
resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudios de campo
Estadística inferencial: se dedica a la generalización de modelos y
predicciones asociados a los fenómenos.
POBLACIONES Y TIPOS:
Una población es el total de elementos que conforman un grupo por tener
características similares, comunes, de interés. El estudio estadístico se enfoca en
ellos.
Estadísticamente se distinguen tipos de poblaciones:
POBLACIÓN FINITA: Conjunto de elementos específicos. Son contables , datos
exactos.
Ejemplo: 30 alumnos del tercer año
1234 colisiones automovilisticas en la autopista
No. De arboles de cierta especie dentro de una escuela
Etc.
POBLACIÓN INFINITA: Conjunto de variables extensos, tiene un numero infinito
de observaciones mediciones o elementos.
Ejemplo: Número de gotas dentro de una laguna
Numero de peces en el mar
Etc.
POBLACIÓN HIPOTÉTICA: No se cuenta con la población que se desea estudiar,
se supone una existencia durante un momento determinado.
Ejemplo: La población marina es infinita, sin embargo se puede limitar a una
población con N elementos (peces) y estudiarlos en determinada zona.
MUESTRA
No siempre es posible estudiara a toda la población en su totalidad, basta con
tomar un pequeño subconjunto, a esto se le denomina muestra.

2. Las muestras pueden ser:
GRANDES: si tiene 30 o más elementos
PEQUEÑAS: si el número de elementos es inferior a 30.
CLASIFICACIÓN DE LA MUESTRA DE UNA POBLACIÓN
Anteriormente se han definido características de una población y de una
muestra, en la práctica, el investigador no trabaja con la totalidad de
elementos de la población, sino con una parte de ella, por lo que selecciona
correctamente una muestra.
El muestreo es el proceso de selección y extracción de una muestra a partir de
una población.
Los tipos de muestreo son los siguientes:
MUESTREO PROBABILÍSTICO: Selección azarosa o de selccion aleatoria.
Este tipo de muestreo a su vez se subdivide en:
Muestreo aleatorio simple: en este proceso se extraen al azar un número
determinado de elementos, la nuestra entonces quedará formada por los “n”
(número) de elementos obtenidos por sorteo
Por ejemplo: para escoger una muestra de un grupo de 60 alumnos usamos la
fórmula para el tamaño de muestra:
donde:
Una vez que se determina el tamaño de la muestra, podemos numerar 60
esferas del 1 al 60(total de alumnos) y escoger aleatoriamente 38 (resultado de
la ecuación anterior),si se toma la esfera 47 el alumno con dicho número será
estudiado.
Muestreo aleatorio sistemático: Tiene el mismo carácter azaroso que el anterior,
sin embargo, se trabaja un proceso seriado.

3. Pasos para lograr un muestreo sistemático:
Paso 1: obtener el tamaño de la muestra con la siguiente fórmula
Paso 2: Selecciona un número a menor que s(tamaño de muestra), pero mayor
que 1.
Paso 3: se selecciona la muestra, la cual será conformada por los números
aleatorios a: a+s. a+2s y a + 3s.
Si aplicamos este tipo de muestreo al ejemplo anterior de los 60 alumnos,
nuestra población previamente enlistada numéricamente debe de estar.
Paso 1) Sustituyendo valores:
N=60
n= 4
Paso 2) escogemos un número
a=3 (aleatoriamente, menor que s=15 )
Paso 3) entonces si queremos una muestra de 15 alumnos tenemos:
3,3+4,7+4,11+4,15+4,19+4…
Los cuales serán números a escoger como muestra de la lista numerada previa.
Muestreo estratificado: Se usa cuando la población no es homogénea. Consiste
en subdividir la población en subconjuntos llamados estratos, de cada estrato
se extrae una muestra por alguna técnica aleatoria, la suma de muestras de
cada estrato forman la muestra total n.
Ejemplo: si se desea saber la opinión de los alumnos sobre su director, se divide
el total de alumnos en estratos, que podrán ser los grupos y grados.
Muestreo por conglomerados: se usa cuando los individuos de la población
constituyen grupos naturales o conglomerados (distritos, escuelas, empresas).

4. La población se divide en conglomerados con diversos elementos, luego se
selecciona aleatoriamente un número de conglomerados, la unida muestral es
el conglomerado o clúster y la selección de muestras se aplica a estos, no a los
elementos que formen el conglomerado.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: La muestra se obtiene atendiendo al criterio del
investigador o por razones de tiempo, economía, material o comunidad; no
utilizan el azar.
Accidente o casual: No corresponden a planificación previa: personas que
caminan en algún sitio en la terminal de autobuses, en la parada de taxi, etc.
Intencional: Se escoge de modo directo a los elementos de la población. Se
selecciona a sujetos que se estima facilitaran la información necesaria.
¿MARGEN DE ERROR? Como en toda medición, existe la posibilidad de
cometer error. En estadística…..
EJERCICIOS:
1. En una encuesta realizada a 223 alumnos de Educación Media Superior sobre
su preferencia por la compra de libros de texto, 78 prefieren comprar un texto
de matemáticas. ¿Cuántos libros espera vender la editorial en la zona escolar
si hay 8 escuelas con 300 alumnos?
Solución:
Si N= 300 (8) donde: N= (tamaño total de la muestra)
n= 223 n= (tamaño de la muestra a estudiar, encuestada)
Por porciones se entiende que: →
Entonces: =
Despejando: x=2400 (total de alumnos)
RESULTADO: Es probable que la editorial venda 839 libros de matemáticas a
una población de 2,400 alumnos

5. 2.- En la preparatoria Emiliano Zapata se hará un estudio para saber si los casos
de gripe se han vuelto críticos, hay 1425 alumnos en total ¿cuál será la
cantidad de la muestra a estudiar teniendo en cuenta que se desea?
a) 10% de error (90% de confianza)
b)5% de error (95% de confianza)
c)1% de error (99% de confianza)
Solución:
si N= 1425
e=0.1 entonces n= =93.44
es decir, cuando se quiere un error del 10% en los datos, basta con tener una
muestra de 93 alumnos.
b,c,d) Mismo procedimiento (SUSTITUIR DATOS) Nota: para sacar el error
obtenido se divide el porcentaje de este entre 100.