El documento describe conceptos básicos de muestreo. Define población como el conjunto total de elementos sobre los cuales se hará inferencia y muestra como la parte seleccionada de la población de la cual se obtendrá información. Explica los pasos para seleccionar la muestra incluyendo definir la población, determinar el tamaño de muestra, y elegir el procedimiento. También describe métodos para calcular el tamaño de muestra como usar límites de confianza o probabilidades cuando se conocen características de la población.
Disenos Muestrales y Distribucion Muestralesojleinad09
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que el muestreo aleatorio realizado bajo ciertas condiciones permite generalizar conclusiones obtenidas de una muestra a toda la población de manera económica y rápida. También proporciona ejemplos detallados de cómo aplicar cada método de muestreo.
Este documento presenta un resumen del curso de Estadística de la Universidad de Guayaquil impartido en 2016 por el Dr. Manuel E. Cortés Cortés. Explica los diferentes tipos de muestreo incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático, y muestreo no probabilístico como muestreo casual, intencional y por cuotas. También cubre conceptos como elementos, población, muestra, marco y unidades de muestreo.
El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.
Este documento describe diferentes métodos y técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia o juicio. También proporciona fórmulas clave para determinar el tamaño de la muestra en función del método de muestreo, si la población es finita o infinita, y el nivel de confianza deseado.
Este documento describe la distribución normal y el muestreo. Explica que la distribución normal es común en fenómenos naturales donde muchos factores pequeños influyen en un resultado. También describe métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, los cuales eligen participantes de manera aleatoria para que la muestra sea representativa de la población total.
Este documento describe la distribución normal y el muestreo. Explica que la distribución normal es común en fenómenos naturales donde muchos factores pequeños influyen en un resultado. También describe métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, los cuales eligen participantes de manera aleatoria para que la muestra sea representativa de la población total.
El documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo estadístico. Explica que una muestra es un subconjunto de la población que se estudia para inferir propiedades de la población completa. Luego describe diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático y por conglomerados. También define conceptos como estimador, estimación, distribución de muestra e intervalo de confianza para la media.
Este documento define y explica varios términos clave relacionados con el tamaño de la muestra, incluyendo la media, desviación estándar, tamaño de la muestra, nivel de confianza y cómo calcular el tamaño de la muestra óptimo. Explica que la media es el promedio de los valores, la desviación estándar mide la variabilidad de los datos respecto a la media, el tamaño de la muestra depende del error permitido y nivel de confianza deseado, y hay fórmulas para calcular el t
Disenos Muestrales y Distribucion Muestralesojleinad09
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que el muestreo aleatorio realizado bajo ciertas condiciones permite generalizar conclusiones obtenidas de una muestra a toda la población de manera económica y rápida. También proporciona ejemplos detallados de cómo aplicar cada método de muestreo.
Este documento presenta un resumen del curso de Estadística de la Universidad de Guayaquil impartido en 2016 por el Dr. Manuel E. Cortés Cortés. Explica los diferentes tipos de muestreo incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático, y muestreo no probabilístico como muestreo casual, intencional y por cuotas. También cubre conceptos como elementos, población, muestra, marco y unidades de muestreo.
El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.
Este documento describe diferentes métodos y técnicas de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia o juicio. También proporciona fórmulas clave para determinar el tamaño de la muestra en función del método de muestreo, si la población es finita o infinita, y el nivel de confianza deseado.
Este documento describe la distribución normal y el muestreo. Explica que la distribución normal es común en fenómenos naturales donde muchos factores pequeños influyen en un resultado. También describe métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, los cuales eligen participantes de manera aleatoria para que la muestra sea representativa de la población total.
Este documento describe la distribución normal y el muestreo. Explica que la distribución normal es común en fenómenos naturales donde muchos factores pequeños influyen en un resultado. También describe métodos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por conglomerados, los cuales eligen participantes de manera aleatoria para que la muestra sea representativa de la población total.
El documento presenta información sobre conceptos básicos de muestreo estadístico. Explica que una muestra es un subconjunto de la población que se estudia para inferir propiedades de la población completa. Luego describe diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático y por conglomerados. También define conceptos como estimador, estimación, distribución de muestra e intervalo de confianza para la media.
Este documento define y explica varios términos clave relacionados con el tamaño de la muestra, incluyendo la media, desviación estándar, tamaño de la muestra, nivel de confianza y cómo calcular el tamaño de la muestra óptimo. Explica que la media es el promedio de los valores, la desviación estándar mide la variabilidad de los datos respecto a la media, el tamaño de la muestra depende del error permitido y nivel de confianza deseado, y hay fórmulas para calcular el t
1. El documento describe el método de muestreo aleatorio simple, en el cual cada unidad de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionada y las unidades se devuelven a la población después de ser muestreadas. 2. Existen dos formas de muestreo aleatorio simple: con y sin reemplazo. 3. El documento también proporciona fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar medias, proporciones y variables cualitativas.
El documento describe el muestreo aleatorio simple, donde se otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población. Explica cómo calcular el tamaño de la muestra para variables cuantitativas y cualitativas utilizando la varianza, el nivel de confianza, el error de muestreo y el tamaño de la población. También cubre la selección de la muestra a través de tablas de números aleatorios o métodos pseudoaleatorios como Excel.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y tipos de variables. También cubre temas como población, muestra, parámetros, estadísticos y organización de datos en tablas de frecuencia y gráficos. El objetivo es que los estudiantes comprendan los fundamentos de la estadística y puedan aplicarlos en el análisis de datos.
Este documento trata sobre las distribuciones muestrales. Explica que una distribución muestral es el resultado de considerar todas las muestras posibles que pueden tomarse de una población y cómo esto permite calcular la probabilidad de acercarse a los parámetros poblacionales. También define conceptos clave como población, muestra aleatoria, parámetros, estadísticos y errores de muestreo. Finalmente, describe cómo las distribuciones muestrales de estadísticos como la media tienden a ser normales según el Teore
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de muestreo. Explica que cuando se necesita estudiar poblaciones grandes, se toma una muestra representativa para caracterizar a toda la población de manera más eficiente. Luego describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y explica conceptos como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y cómo calcularlo usando fórmulas que involucran el nivel de confianza, porcentaje de
Este documento discute los conceptos fundamentales de muestreo en investigación, incluyendo la definición de unidad de análisis, población, muestra, y los diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático y muestreo por conglomerados. Explica que la selección de la muestra depende de los objetivos del estudio y que es importante definir claramente la población para delimitar una muestra representativa.
Este documento describe las distribuciones muestrales de estadísticos como la media y la proporción. Explica que la media muestral se distribuye normalmente cuando la población también es normal, y que la proporción muestral se aproxima a una distribución normal según el Teorema del Límite Central cuando el tamaño de la muestra es grande. También presenta ejemplos para ilustrar estas distribuciones muestrales.
Bioestadística muestreo y diseño de experimentosExplorer BioGen
Este documento describe diferentes conceptos relacionados con el muestreo y diseño de experimentos. Define población, muestra, parámetro y estadístico. Explica que el tamaño de muestra debe ser suficientemente grande para ser representativo pero no demasiado grande. También cubre cómo estimar el tamaño de muestra necesario y diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y de grupo.
Este documento resume conceptos clave de estadística inferencial, incluyendo muestreo aleatorio, población y muestra, tipos de muestreo (aleatorio y no aleatorio), distribución de la media muestral y proporción muestral, y cómo estas distribuciones tienden a la normalidad a medida que aumenta el tamaño de la muestra debido al teorema central del límite. Explica cómo calcular la desviación típica de la media y proporción muestral para diferentes tamaños de muestra.
Este documento presenta información sobre muestras y muestreo. Explica cómo calcular el tamaño de la muestra para poblaciones finitas y infinitas, y provee ejemplos numéricos. También describe diferentes tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como muestreo no probabilístico. El objetivo es que los estudiantes entiendan cómo seleccionar una muestra representativa de una población.
Este documento presenta un resumen de los métodos estadísticos. Explica que la estadística se ocupa de la recolección, organización y análisis de datos para sacar conclusiones. Se dividen los métodos en descriptivos e inferenciales. También incluye definiciones de conceptos clave como variable, dato, población, muestra, hipótesis y frecuencias. Finalmente, concluye que la estadística es una herramienta útil en muchas áreas como la investigación, medicina y negocios.
El documento describe los conceptos de muestreo estadístico, incluyendo tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que una muestra representa a una población más grande y que las inferencias sobre la población se basan en los resultados de la muestra. También define la distribución muestral de medias y cómo se usa para estimar parámetros poblacionales.
Tamaño de muestra para datos cualitativos y cuantitativosAna Lucía Caballero
Este documento trata sobre el tamaño de la muestra para datos cuantitativos y cualitativos. Explica conceptos como variable, población, muestra, métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para proporciones y para medias. También presenta casos prácticos de cálculo del tamaño de muestra.
Este documento describe el muestreo aleatorio simple, incluyendo tanto el muestreo aleatorio simple sin reposición como el muestreo aleatorio simple con reposición. En el muestreo aleatorio simple sin reposición, cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y un elemento sólo puede aparecer una vez en la muestra. En el muestreo aleatorio simple con reposición, cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado en cada extracción y un elemento puede aparecer más de una vez en la muestra.
Este documento presenta definiciones y conceptos relacionados con el muestreo aleatorio simple. Explica que el muestreo aleatorio simple es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. También describe métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple, como el uso de tablas de números aleatorios. Finalmente, ofrece fórmulas para calcular el tamaño necesario de una muestra aleatoria simple.
Este documento presenta los conceptos básicos de la estadística descriptiva para la agrupación y presentación de datos. Explica cómo construir tablas de frecuencias y gráficos como histogramas y polígonos de frecuencia para resumir y visualizar datos de manera que sean fáciles de entender e interpretar. También cubre el cálculo de frecuencias absolutas, relativas y porcentuales, así como la ilustración de diferentes tipos de gráficos como barras, líneas y pictogramas para comparar y analizar datos
Este documento describe cómo calcular el tamaño de una muestra representativa de una población. Explica que la población es el conjunto total de elementos con una característica en común, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. A continuación, presenta una fórmula para calcular el tamaño de la muestra en función de la población total, el nivel de confianza y el error de muestreo aceptable. Proporciona ejemplos numéricos ilustrativos del cálculo del tamaño de la muestra para diferentes pobl
COMPRENDER EL USO APROPIADO DE LAS HERRAMIENTAS QUE PRPORCIONA LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL ES UNO DE LOS GRANDES RETOS DE LOS ASPIRANTES A PARTICIPAR EN LA CREACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION FACTUAL Y FORMAL.
Teoria de muestreo y prueba de hipotesisZully Vèlez
Este documento presenta una introducción a la teoría del muestreo. Explica conceptos clave como muestras aleatorias, errores en el muestreo, y diferentes tipos de técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático. También describe el error muestral y cómo se puede pensar en una media muestral como la suma de la media poblacional y el error muestral. Proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos te
Guia para el calculo del tamaño optimo de la muestrayovannygon
Este documento describe los métodos estadísticos para determinar el tamaño óptimo de una muestra para estudios de investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza deseado y del error permitido, y proporciona fórmulas matemáticas específicas para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones infinitas y finitas. También señala que el tamaño de la muestra variará dependiendo del tipo de muestreo y método de selección de la muestra.
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presencialesingrhuacho
Este documento presenta información sobre estimación estadística. Explica la diferencia entre estimación puntual y por intervalo. La estimación puntual provee un solo valor para estimar un parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalo provee un rango de valores con un nivel de confianza. Luego, detalla cómo calcular intervalos de confianza para la media poblacional usando la desviación estándar poblacional o muestral y diferentes valores críticos de la distribución normal. Finalmente, presenta ejemplos numéricos de c
1. El documento describe el método de muestreo aleatorio simple, en el cual cada unidad de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionada y las unidades se devuelven a la población después de ser muestreadas. 2. Existen dos formas de muestreo aleatorio simple: con y sin reemplazo. 3. El documento también proporciona fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar medias, proporciones y variables cualitativas.
El documento describe el muestreo aleatorio simple, donde se otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población. Explica cómo calcular el tamaño de la muestra para variables cuantitativas y cualitativas utilizando la varianza, el nivel de confianza, el error de muestreo y el tamaño de la población. También cubre la selección de la muestra a través de tablas de números aleatorios o métodos pseudoaleatorios como Excel.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial y tipos de variables. También cubre temas como población, muestra, parámetros, estadísticos y organización de datos en tablas de frecuencia y gráficos. El objetivo es que los estudiantes comprendan los fundamentos de la estadística y puedan aplicarlos en el análisis de datos.
Este documento trata sobre las distribuciones muestrales. Explica que una distribución muestral es el resultado de considerar todas las muestras posibles que pueden tomarse de una población y cómo esto permite calcular la probabilidad de acercarse a los parámetros poblacionales. También define conceptos clave como población, muestra aleatoria, parámetros, estadísticos y errores de muestreo. Finalmente, describe cómo las distribuciones muestrales de estadísticos como la media tienden a ser normales según el Teore
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de muestreo. Explica que cuando se necesita estudiar poblaciones grandes, se toma una muestra representativa para caracterizar a toda la población de manera más eficiente. Luego describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y explica conceptos como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y cómo calcularlo usando fórmulas que involucran el nivel de confianza, porcentaje de
Este documento discute los conceptos fundamentales de muestreo en investigación, incluyendo la definición de unidad de análisis, población, muestra, y los diferentes tipos de muestreo como muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático y muestreo por conglomerados. Explica que la selección de la muestra depende de los objetivos del estudio y que es importante definir claramente la población para delimitar una muestra representativa.
Este documento describe las distribuciones muestrales de estadísticos como la media y la proporción. Explica que la media muestral se distribuye normalmente cuando la población también es normal, y que la proporción muestral se aproxima a una distribución normal según el Teorema del Límite Central cuando el tamaño de la muestra es grande. También presenta ejemplos para ilustrar estas distribuciones muestrales.
Bioestadística muestreo y diseño de experimentosExplorer BioGen
Este documento describe diferentes conceptos relacionados con el muestreo y diseño de experimentos. Define población, muestra, parámetro y estadístico. Explica que el tamaño de muestra debe ser suficientemente grande para ser representativo pero no demasiado grande. También cubre cómo estimar el tamaño de muestra necesario y diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y de grupo.
Este documento resume conceptos clave de estadística inferencial, incluyendo muestreo aleatorio, población y muestra, tipos de muestreo (aleatorio y no aleatorio), distribución de la media muestral y proporción muestral, y cómo estas distribuciones tienden a la normalidad a medida que aumenta el tamaño de la muestra debido al teorema central del límite. Explica cómo calcular la desviación típica de la media y proporción muestral para diferentes tamaños de muestra.
Este documento presenta información sobre muestras y muestreo. Explica cómo calcular el tamaño de la muestra para poblaciones finitas y infinitas, y provee ejemplos numéricos. También describe diferentes tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como muestreo no probabilístico. El objetivo es que los estudiantes entiendan cómo seleccionar una muestra representativa de una población.
Este documento presenta un resumen de los métodos estadísticos. Explica que la estadística se ocupa de la recolección, organización y análisis de datos para sacar conclusiones. Se dividen los métodos en descriptivos e inferenciales. También incluye definiciones de conceptos clave como variable, dato, población, muestra, hipótesis y frecuencias. Finalmente, concluye que la estadística es una herramienta útil en muchas áreas como la investigación, medicina y negocios.
El documento describe los conceptos de muestreo estadístico, incluyendo tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica que una muestra representa a una población más grande y que las inferencias sobre la población se basan en los resultados de la muestra. También define la distribución muestral de medias y cómo se usa para estimar parámetros poblacionales.
Tamaño de muestra para datos cualitativos y cuantitativosAna Lucía Caballero
Este documento trata sobre el tamaño de la muestra para datos cuantitativos y cualitativos. Explica conceptos como variable, población, muestra, métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para proporciones y para medias. También presenta casos prácticos de cálculo del tamaño de muestra.
Este documento describe el muestreo aleatorio simple, incluyendo tanto el muestreo aleatorio simple sin reposición como el muestreo aleatorio simple con reposición. En el muestreo aleatorio simple sin reposición, cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y un elemento sólo puede aparecer una vez en la muestra. En el muestreo aleatorio simple con reposición, cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado en cada extracción y un elemento puede aparecer más de una vez en la muestra.
Este documento presenta definiciones y conceptos relacionados con el muestreo aleatorio simple. Explica que el muestreo aleatorio simple es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. También describe métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple, como el uso de tablas de números aleatorios. Finalmente, ofrece fórmulas para calcular el tamaño necesario de una muestra aleatoria simple.
Este documento presenta los conceptos básicos de la estadística descriptiva para la agrupación y presentación de datos. Explica cómo construir tablas de frecuencias y gráficos como histogramas y polígonos de frecuencia para resumir y visualizar datos de manera que sean fáciles de entender e interpretar. También cubre el cálculo de frecuencias absolutas, relativas y porcentuales, así como la ilustración de diferentes tipos de gráficos como barras, líneas y pictogramas para comparar y analizar datos
Este documento describe cómo calcular el tamaño de una muestra representativa de una población. Explica que la población es el conjunto total de elementos con una característica en común, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. A continuación, presenta una fórmula para calcular el tamaño de la muestra en función de la población total, el nivel de confianza y el error de muestreo aceptable. Proporciona ejemplos numéricos ilustrativos del cálculo del tamaño de la muestra para diferentes pobl
COMPRENDER EL USO APROPIADO DE LAS HERRAMIENTAS QUE PRPORCIONA LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL ES UNO DE LOS GRANDES RETOS DE LOS ASPIRANTES A PARTICIPAR EN LA CREACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION FACTUAL Y FORMAL.
Teoria de muestreo y prueba de hipotesisZully Vèlez
Este documento presenta una introducción a la teoría del muestreo. Explica conceptos clave como muestras aleatorias, errores en el muestreo, y diferentes tipos de técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático. También describe el error muestral y cómo se puede pensar en una media muestral como la suma de la media poblacional y el error muestral. Proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos te
Guia para el calculo del tamaño optimo de la muestrayovannygon
Este documento describe los métodos estadísticos para determinar el tamaño óptimo de una muestra para estudios de investigación. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza deseado y del error permitido, y proporciona fórmulas matemáticas específicas para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones infinitas y finitas. También señala que el tamaño de la muestra variará dependiendo del tipo de muestreo y método de selección de la muestra.
Se_9_UPN_Modificado año 2016 clases presencialesingrhuacho
Este documento presenta información sobre estimación estadística. Explica la diferencia entre estimación puntual y por intervalo. La estimación puntual provee un solo valor para estimar un parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalo provee un rango de valores con un nivel de confianza. Luego, detalla cómo calcular intervalos de confianza para la media poblacional usando la desviación estándar poblacional o muestral y diferentes valores críticos de la distribución normal. Finalmente, presenta ejemplos numéricos de c
El documento trata sobre la inferencia estadística, que permite generalizar los resultados observados en una muestra a la población correspondiente con un margen de confianza. Se explica que mediante una muestra se puede estimar un parámetro poblacional como la media, la varianza o la proporción, con un margen de error. También se define el muestreo como el procedimiento para seleccionar una muestra representativa.
Este documento presenta los conceptos básicos de estimación puntual y por intervalos de confianza. Explica cómo estimar parámetros como la media y la varianza de una población normal a partir de una muestra, utilizando el estimador puntual de la media muestral y construyendo intervalos de confianza para la media y la varianza basados en distribuciones estadísticas como la t de Student y la ji cuadrada. También cubre la estimación de parámetros para dos poblaciones normales independientes.
Este documento describe las medidas de dispersión, que miden la desviación de los datos respecto al valor central. Los más importantes son el rango y la desviación estándar. El rango es la diferencia entre el valor máximo y mínimo, mientras que la desviación estándar mide la dispersión promedio de los valores alrededor de la media usando la raíz cuadrada de la suma de las desviaciones al cuadrado.
El documento describe los conceptos de estimación puntual y por intervalos en estadística. Explica que la estimación puntual calcula un solo valor para estimar un parámetro poblacional, mientras que la estimación por intervalos provee un rango de valores dentro del cual el parámetro tiene una probabilidad especificada de encontrarse. Luego, detalla diversos métodos de estimación puntual como para la media, varianza y proporciones poblacionales, así como intervalos de confianza para estos parámetros y la diferencia entre ellos. Finalmente, presenta ejemplos il
El documento presenta conceptos básicos de estadística como parámetros, estadígrafos, estimación e inferencia estadística. Explica qué son los estimadores puntuales e intervalales y cómo construir intervalos de confianza para la media, varianza y proporción poblacional a partir de datos muestrales. Incluye ejemplos para ilustrar el cálculo de intervalos de confianza y conclusiones acerca de parámetros desconocidos de una población.
El documento describe una unidad de estimación de parámetros que incluye estimación puntual y por intervalos. La estimación puntual calcula valores estadísticos para estimar parámetros de poblaciones, mientras que la estimación por intervalos provee rangos de valores dentro de los cuales es probable que se encuentren los parámetros. El documento también presenta ejemplos numéricos de cómo aplicar estos métodos.
El documento describe diferentes métodos de estimación estadística. Explica cómo calcular intervalos de confianza para una media, una proporción, la diferencia entre dos medias independientes o dependientes, y la diferencia entre dos proporciones. Proporciona ejemplos numéricos ilustrativos para cada uno de estos métodos.
Este documento presenta conceptos sobre estimación estadística. Explica que la estimación estadística consiste en utilizar datos de una muestra para determinar valores desconocidos de parámetros de una población. Define estimadores, e introduce conceptos como estimador insesgado, consistente, eficiente y suficiente. Luego explica estimación puntual e interválica, e introduce fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media poblacional basados en distribuciones normales. Finalmente presenta ejemplos para ilustrar los conceptos.
Estimacion de intervalos 1 poblacion- 04-06-2019Francisco Gomez
Este documento trata sobre la teoría de la estimación estadística. Explica que la estimación estadística permite inferir los parámetros de una población a partir de una muestra aleatoria. Describe los métodos de estimación puntual como el método de máxima verosimilitud y la estimación por intervalos de confianza. Finalmente, presenta ejemplos de cálculo de intervalos de confianza para la media de una población normal.
Este documento trata sobre la teoría de la estimación estadística. Explica que la estimación estadística permite inferir parámetros desconocidos de una población a través del cálculo de estadísticos de muestras aleatorias. Describe diferentes métodos de estimación como la estimación puntual, los intervalos de confianza y el método de máxima verosimilitud. Además, explica conceptos clave como estimadores, distribuciones muestrales y propiedades deseables de los estimadores.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra adecuado para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción con un cierto nivel de confianza. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no la varianza poblacional. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo construir intervalos de confianza y calcular el error máximo de estimación para una proporción.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra adecuado para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción con un cierto nivel de confianza. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no la varianza poblacional. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas y construir intervalos de confianza.
Este documento presenta información sobre estimación por intervalos de confianza, incluyendo cómo calcular el tamaño de la muestra requerido para un intervalo de confianza dado y cómo estimar la media poblacional cuando la varianza es desconocida. También cubre cómo estimar la diferencia entre dos medias poblacionales usando dos muestras con varianzas conocidas.
1) El documento presenta los resultados de varias tareas de un curso de estadística en R. Incluye un análisis exploratorio de datos usando gráficos y regresión lineal, así como un análisis de correlación y una prueba t de Student.
2) La prueba t de Student encuentra una diferencia estadísticamente significativa en el rendimiento de dos tiempos entre hombres y mujeres, con una media mayor para los hombres.
3) El análisis de correlación muestra una fuerte correlación positiva entre el potencial de
El documento presenta datos sobre concentraciones de dióxido de carbono y diferencias de albúmina entre dos laboratorios. Se piden estimaciones mediante intervalos de confianza de: 1) la concentración media de CO2 cerca del suelo, 2) la diferencia media de medición de albúmina entre los laboratorios, y 3) la dispersión de los datos de composición de desechos orgánicos. También se piden intervalos de confianza para proporciones de larvas en huevos irradiados y diferencias de precipitaciones entre provincias.
El documento presenta datos sobre concentraciones de dióxido de carbono y diferencias de albúmina entre dos laboratorios. Se piden estimaciones mediante intervalos de confianza de: 1) la concentración media de CO2 cerca del suelo, 2) la diferencia media de medición de albúmina entre los laboratorios, y 3) la dispersión de los datos de composición de desechos orgánicos. También se piden intervalos de confianza para proporciones de larvas en huevos irradiados y diferencias de precipitaciones entre provincias.
Este documento describe el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático. El muestreo aleatorio simple implica seleccionar una muestra de tamaño n de una población de tamaño N, donde cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. El muestreo sistemático selecciona unidades a intervalos fijos calculados como N/n para obtener una muestra bien dispersa. También introduce conceptos como el muestreo estratificado, que divide la población en grupos homogéneos antes de seleccionar muestras independ
2. a). Población.
Es el conjunto de todos los elementos a los cuales se refiere la
investigación.
Es la totalidad de elementos o individuos que tienen ciertas
características similares y sobre las cuales se desea hacer
inferencia, o bien unidades de análisis.
b). Muestra.
Es la parte de la población que se selecciona, de la cual
realmente se obtiene la información para el desarrollo del
estudio y sobre la cual se efectuarán la medición y la
observación de las variables objeto de estudio.
2
3. Pasos en la selección de la muestra
Definir la población
Identificar el marco muestral (listado)
Determinar el tamaño de la muestra
Elegir el procedimiento de la muestra
Seleccionar la muestra
Una de las formas de conseguir información
cuantitativa en la fase de caracterización es por
medio de encuestas. En ellas se debe tener en
consideración que sólo se obtendrá información de
una parte de la población, por lo tanto se debe estar
seguro en la relación al número de individuos
(campesinos, productores, trabajadores, enfermeros,
etc.) que se entrevistará. Los métodos cuantitativos
para tener seguridad en la información son descritos
por medio de la técnica de muestreo.
3
4. 10.4. Obtención del tamaño de la muestra.
Uno de los problemas más difíciles del muestreo
probabilístico es la determinación del tamaño de la
muestra, ya que el objetivo primordial al determinarlo es
obtener información representativa, valida y confiable al
mínimo costo. Para obtener más exactitud en la
información es necesario seleccionar una muestra
mayor; sin embargo, el solo hecho de contar con una
muestra grande no garantiza su representatividad.
El tamaño de la muestra estará relacionado con los
objetivos del estudio y las características de la
población, además de los recursos y el tiempo de que se
dispone.
A continuación se describen dos formas de obtener
tamaños de la muestra:
4
5. 1.- De acuerdo a Graybill y Kneebone (1995) , para la estimación
del tamaño de la muestra, se basa en el uso de la amplitud de
los límites de confianza. El intervalo de confianza se expresa
como sigue:
Pr { ỹ – Zɑ S/ √n < µ < ỹ + Zɑ S/ √n } = (1 -ɑ)
El tamaño de la muestra requerida es inversamente proporcional a
la amplitud del intervalo de confianza. Así, si se define d como la
amplitud del intervalo de confianza deseado, la determinación del
tamaño de la muestra, de modo que el intervalo de confianza sea
menor o igual a d unidades es:
2 Zɑ S
d ≥ ----------------
√n
Para asegurar que se seleccione el tamaño de la muestra mínimo, que
cumpla con los requerimientos establecidos, se despeja n
4 Z 2ɑ S 2
n = ----------------
d2
Se busca en la tabla de Z el valor de ɑ/2, debido a que el
intervalo es de dos colas. Por ejemplo si ɑ=0.05, entonces ɑ/2
=0.025 y el valor de Z es d a 1.96.
5
6. Ejemplo:
Se desea estimar a través de encuestas las diferencias en el consumo de energía
de los agricultores de una comunidad campesina. El número total de familias es de
80, los que se dividen en 10 en el estrato alto, 45 en el medio y 25 en el bajo.
Estudio preliminares muestran que la media del consumo de energía es de 2500
kcal con una desviación estándar de 325 kcal día-1. Se desea estimar con una
probabilidad de 95 % y una diferencia deseable de detectar (d) de 10 %.
4 Z 2ɑ S 2
n = ----------------
d2
4 (1,96) 2 325 2
n = -------------------------- = n = 26
250 2
El número de encuestas que se deben tomar, si se utiliza un muestreo aleatorio
simple es de 26. La selección de los individuos a muestrearse debe ser en forma
aleatoria.
Si se toma en consideración los estratos, el número de encuestas en cada estrato
sería:
Nh
nh = ---------- * n
N
10
na = ---------- * 26 = 3
80
45
na = ----------- * 26 = 15
80
25 6
na = ---------- * 26 = 8
80
7. 2.- En el caso anterior se tiene datos como la media y el desvío
estándar, en esta parte veremos sin datos de media y desvío
estándar.
Las etapas para determinar el tamaño de la muestra en el muestreo
aleatorio simple, que es el más usual, son las siguientes:
a.- Determinar el nivel de confianza con que se desea trabajar.
X = σ o el 66 % de confianza
X = 2 σ o el 95 % de confianza
X = 3 σ o el 99 % de confianza
El más usual es el 2 σ (2 desvío estándar).
b.- Estimar las características del fenómeno investigado. Para ello se
determina la probabilidad de que se realice el evento (p) o la que
no se realice (q); cuando no se posea suficiente información de la
probabilidad del evento, se le asigna los máximos valores:
P = 0.5 y q = 0.5.
La suma de p y q siempre es 1.
c.- Determinar el grado de error máximo aceptable en los resultados
de la investigación. Este puede ser hasta del 10 %; normalmente lo
más aconsejable es trabajar con variaciones del 2 al 6 %, ya que
variaciones superiores al 10 % reducen demasiado la validez de la
información.
d.- Se aplica la formula del tamaño de la muestra de acuerdo con el
tipo de población.
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8. Infinita. Cuando no se sabe el número exacto de unidades del que está compuesto la
población. Y su formula es:
pq
n = ---------------
e2
Nota: no esta muy aceptado su utilización
Finita. Cuando se conoce cuántos elementos tiene la población. Y su formula es:
Z 2 pq N
n = ----------------------------------
N e 2 + Z 2 pq
Donde:
n = tamaño de la muestra
e= error estimado
Z= nivel de confianza (tabla de distribución normal para el 95% de confiabilidad)
N= Población o universo
p= Probabilidad a favor
q= Probabilidad en contra
El error de estimación se utiliza con dos finalidades:
Estimar la precisión necesaria
Determinar el tamaño de la muestra más adecuado.
Para calcular el error de estimación con un nivel de confianza del 95 % o 2 σ, se
aplica la siguiente formula:
3.84 pq
e = ---------------
n
Donde:
e= error estimado
n = tamaño de la muestra
p= Probabilidad a favor
q= Probabilidad en contra 8
9. Ejemplo:
Supóngase que el objetivo de nuestra investigación es
determinar los factores que inciden en la productividad
de los obreros de la pequeña y mediana industria; por lo
que es necesario entrevistar a los gerentes de
producción para conocer su opinión. El tamaño de la
muestra se calcula de la siguiente manera:
1. Se determina el nivel de confianza (95% - 5%) o (90% -
10%).
2. Se obtiene el marco muestral, en este caso la referencia
adecuada es el directorio de la pequeña y mediana
industria que anualmente publica la Cámara Nacional de
Comercio (el número de empresas y de gerentes de
producción en la zona elegida es de 21703.
3. Se obtiene una lista de los representantes de los
gerentes de producción y se numera.
4. Se elige el método de muestreo. Dada las características
de la población se utilizará el método probabilístico y el
muestreo aleatorio simple.
5. Se aplica la formula para los distintos valores:
9
10. Valores (95 % de confiabilidad).
Datos:
n=?
e= error estimado 5 %
Z= 1.96 (tabla de distribución normal para el 95% de
confiabilidad)
N= 21 703 representantes
q= 0,50
alpha = 0.05
Z2 pq N
n = ---------------------------
N e2 + Z2 pq
10
11. Sustitución con el 95 % de confiabilidad
(1,96) 2 (0,50) (1-0,50) (21 703)
n = --------------------------------------------------------------
(21 703) (0,05) 2 + (1,96) 2 ( 0,5) (1-0,50)
(3,8416) (0,50) (0,50) (21 703)
n = --------------------------------------------------------------
(21 703) (0,0025) + (3,8416)(0,50) (0,50)
(3,8416) (0,25) (21 703)
n = --------------------------------------------------------------
(54,2575) + (3,8416) (0,25)
(20 843,561) 20 843,561
n = ------------------------------------ = --------------------------
(54,2575 + 0,9604) 55,2179
n = 377,48
11
12. Sustitución con el 90 % de confiabilidad
(1,65) 2 (0,50) (1-0,50) (21 703)
n = --------------------------------------------------------------
(21 703) (0,10) 2 + (1,65) 2 (0,5) (1-0,50)
(2,7225) (0,25) (21,73)
n = --------------------------------------------------------------
(21 703)(0,01) 2 + (2,7225) (0,25)
(14771,604) 14 771,604
n = ------------------------------------ = --------------------------
(217,03 + 0,680625) 217,7106
n = 67,85
Se comparan ambos resultados, se analizan y se elige el más
adecuado. En este ejemplo si observamos los resultados,
elegiremos el de 377 entrevistas ya que es el que tiene menor
margen de error y consecuentemente una mayor confiabilidad.
Mediante una tabla de números aleatorios se eligen los
representantes.
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Notas del editor
Ing. Wilfredo Peñafiel Rodríguez Taller de Grado I
Ing. Wilfredo Peñafiel Rodríguez Taller de Grado I