Se desea determinar si la vacuna
contra la influenza ha sido favorable
para los ciudadanos del estado de
Coahuila.
Variable: si esta vacunado y si esta

enfermo o no.
Población: el conjunto de habitantes

que esta vacunado y si esta enfermo o
no.
Población tangible
 Es cuando los votantes pueden ser identificados y

geográficamente ubicados. Por ejemplo: cuando una
persona va a solicitar un servicio a determinado banco en
su hora pico. Desde luego que esta población es infinita,
pero no sólo eso, sus elementos ya no pueden ser
identificados sino sólo observados mediante, por ejemplo,
un proceso de muestreo. Además, los tiempos de espera ya
no pueden ser representados por variables discretas, sino
que caen dentro de la categoría de lo que hemos llamado
variables continuas.
Población conceptual (hipotética)
Es cuando existen otras situaciones donde los
integrantes de la población no pueden ser
listado.
Ejemplo: si se trata de comparar dos políticas de
venta de un producto, es claro, que lo que se
pretende es que las políticas de venta se puedan
aplicar a futuros productos y en consecuencia
sería imposible en el momento del estudio
hacer una lista de ellos, en tales casos se dirá
que nuestra población es una población
hipotética. Pero cuando el estudio intenta sacar
conclusiones hacia una población hipotética lo
que se debe describir son las características del
grupo sobre los cuales se quiere trabajar.
Muestra
Conjunto de casos o individuos
procedente de una población
estadística que cumple las siguientes
características:
 1. La muestra debe ser representativa
de la población de estudio.
 2. El número de sujetos que
componen la muestra suele ser
inferior que el de la población, pero
suficientes para que la estimación de
los parámetros determinados tenga
un nivel de confianza adecuado.
Muestreo aleatorio simple
El procedimiento empleado es el siguiente:
Se asigna un número a cada individuo de la población
y a través de algún medio mecánico (bolas dentro de
una bolsa, tablas de números aleatorios, números
aleatorios generados con una calculadora u ordenador,
etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para
completar el tamaño de muestra requerido.
Ejemplo:
(muestra aleatoria simple)
 El departamento médico de la Universidad quiere

saber la presión arterial de los estudiantes. Hay 2700
alumnos inscritos. Obtiene una lista de los alumnos
numerada del 1 al 2700, utiliza Excel para generar 100
números aleatorios enteros y cita a los alumnos para
realizar la medición de presión arterial.

DATOS NO AGRUPADOS

  • 2.
    Se desea determinarsi la vacuna contra la influenza ha sido favorable para los ciudadanos del estado de Coahuila. Variable: si esta vacunado y si esta enfermo o no. Población: el conjunto de habitantes que esta vacunado y si esta enfermo o no.
  • 3.
    Población tangible  Escuando los votantes pueden ser identificados y geográficamente ubicados. Por ejemplo: cuando una persona va a solicitar un servicio a determinado banco en su hora pico. Desde luego que esta población es infinita, pero no sólo eso, sus elementos ya no pueden ser identificados sino sólo observados mediante, por ejemplo, un proceso de muestreo. Además, los tiempos de espera ya no pueden ser representados por variables discretas, sino que caen dentro de la categoría de lo que hemos llamado variables continuas.
  • 4.
    Población conceptual (hipotética) Escuando existen otras situaciones donde los integrantes de la población no pueden ser listado. Ejemplo: si se trata de comparar dos políticas de venta de un producto, es claro, que lo que se pretende es que las políticas de venta se puedan aplicar a futuros productos y en consecuencia sería imposible en el momento del estudio hacer una lista de ellos, en tales casos se dirá que nuestra población es una población hipotética. Pero cuando el estudio intenta sacar conclusiones hacia una población hipotética lo que se debe describir son las características del grupo sobre los cuales se quiere trabajar.
  • 5.
    Muestra Conjunto de casoso individuos procedente de una población estadística que cumple las siguientes características:  1. La muestra debe ser representativa de la población de estudio.  2. El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la población, pero suficientes para que la estimación de los parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado.
  • 6.
    Muestreo aleatorio simple Elprocedimiento empleado es el siguiente: Se asigna un número a cada individuo de la población y a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
  • 7.
    Ejemplo: (muestra aleatoria simple) El departamento médico de la Universidad quiere saber la presión arterial de los estudiantes. Hay 2700 alumnos inscritos. Obtiene una lista de los alumnos numerada del 1 al 2700, utiliza Excel para generar 100 números aleatorios enteros y cita a los alumnos para realizar la medición de presión arterial.