1) El documento habla sobre la distribución muestral y los conceptos relacionados como parámetros muestrales, parámetros poblacionales, y planes de muestreo. 2) Explica diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo sistemático. 3) Discute la distribución muestral de estadísticas como la media y cómo se aproxima a una distribución normal según el teorema del límite central.
Este documento explica los conceptos de universo, muestra y error de estimación para la investigación de mercados. Define un universo como el conjunto total de elementos que comparten características homogéneas de interés, y una muestra como una porción representativa de ese universo. Explica las ventajas de usar muestras, como menor costo y tiempo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para lograr resultados confiables.
Este documento presenta información sobre el tamaño óptimo de la muestra en investigación estadística. Define población como el conjunto total de unidades de análisis y muestra como un subconjunto representativo de la población. Explica que el tamaño de la muestra debe ser suficiente para que los datos obtenidos sean representativos de la población. Finalmente, proporciona algunas fórmulas comúnmente usadas para calcular el tamaño de la muestra en poblaciones finitas y desconocidas.
Al término de la unidad, el estudiante construye cuadros de frecuencias a partir de un conjunto de datos, presentando de una manera clara y confiable; gráficos estadísticos apropiados según la naturaleza de las variables que se presenten interpretándolos correctamente.
Este documento explica conceptos clave relacionados con la inferencia estadística y el muestreo. Los objetivos son explicar por qué las muestras son necesarias para hacer inferencias sobre poblaciones, describir métodos de muestreo, definir distribuciones de medias muestrales, y explicar el teorema del límite central.
Este documento describe el método de muestreo por cuotas, en el cual primero se seleccionan unidades de muestreo como grupos de personas según características como sexo, edad e ingresos. Luego se establecen cuotas para asegurar que los diversos segmentos de la población estén representados en las mismas proporciones. Este método se usa comúnmente en encuestas de opinión e investigación de mercado. A pesar de sus limitaciones, el muestreo por cuotas puede producir resultados útiles de manera económica
Este documento presenta información sobre un curso de técnicas e instrumentos de investigación impartido por la Dra. Tula Sánchez en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. El curso cubrirá temas como población y muestra, determinación del tamaño de la muestra, y tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. Contará con varios ponentes que brindarán información sobre estos temas.
El documento describe diferentes métodos para determinar el tamaño apropiado de una muestra para una investigación. Se discuten factores como el tiempo, recursos, análisis previsto y heterogeneidad de la población. También se describen métodos empíricos, por porcentajes, y tablas estadísticas que usan margen de error y nivel de confianza para calcular el tamaño de muestra necesario para que los datos sean confiables.
Este documento explica conceptos clave relacionados con poblaciones, muestras y tamaños de muestra. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como un subconjunto de elementos seleccionados de la población. Explica que al seleccionar una muestra representativa y de tamaño adecuado, se pueden extrapolar sus resultados a toda la población. Finalmente, detalla fórmulas para calcular el tamaño de muestra requerido en función del error permitido, nivel de confianza y tamaño de
Este documento explica los conceptos de universo, muestra y error de estimación para la investigación de mercados. Define un universo como el conjunto total de elementos que comparten características homogéneas de interés, y una muestra como una porción representativa de ese universo. Explica las ventajas de usar muestras, como menor costo y tiempo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para lograr resultados confiables.
Este documento presenta información sobre el tamaño óptimo de la muestra en investigación estadística. Define población como el conjunto total de unidades de análisis y muestra como un subconjunto representativo de la población. Explica que el tamaño de la muestra debe ser suficiente para que los datos obtenidos sean representativos de la población. Finalmente, proporciona algunas fórmulas comúnmente usadas para calcular el tamaño de la muestra en poblaciones finitas y desconocidas.
Al término de la unidad, el estudiante construye cuadros de frecuencias a partir de un conjunto de datos, presentando de una manera clara y confiable; gráficos estadísticos apropiados según la naturaleza de las variables que se presenten interpretándolos correctamente.
Este documento explica conceptos clave relacionados con la inferencia estadística y el muestreo. Los objetivos son explicar por qué las muestras son necesarias para hacer inferencias sobre poblaciones, describir métodos de muestreo, definir distribuciones de medias muestrales, y explicar el teorema del límite central.
Este documento describe el método de muestreo por cuotas, en el cual primero se seleccionan unidades de muestreo como grupos de personas según características como sexo, edad e ingresos. Luego se establecen cuotas para asegurar que los diversos segmentos de la población estén representados en las mismas proporciones. Este método se usa comúnmente en encuestas de opinión e investigación de mercado. A pesar de sus limitaciones, el muestreo por cuotas puede producir resultados útiles de manera económica
Este documento presenta información sobre un curso de técnicas e instrumentos de investigación impartido por la Dra. Tula Sánchez en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. El curso cubrirá temas como población y muestra, determinación del tamaño de la muestra, y tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. Contará con varios ponentes que brindarán información sobre estos temas.
El documento describe diferentes métodos para determinar el tamaño apropiado de una muestra para una investigación. Se discuten factores como el tiempo, recursos, análisis previsto y heterogeneidad de la población. También se describen métodos empíricos, por porcentajes, y tablas estadísticas que usan margen de error y nivel de confianza para calcular el tamaño de muestra necesario para que los datos sean confiables.
Este documento explica conceptos clave relacionados con poblaciones, muestras y tamaños de muestra. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como un subconjunto de elementos seleccionados de la población. Explica que al seleccionar una muestra representativa y de tamaño adecuado, se pueden extrapolar sus resultados a toda la población. Finalmente, detalla fórmulas para calcular el tamaño de muestra requerido en función del error permitido, nivel de confianza y tamaño de
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo y la encuesta. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para ahorrar tiempo y recursos. Luego detalla los factores que afectan el tamaño de la muestra, los elementos clave del muestreo, los pasos para seleccionar una muestra, los tipos de muestreo y métodos, y las consideraciones para diseñar una encuesta válida y confiable.
El documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística al estudiar una población. Primero se calcula la muestra sin ajustar basada en la varianza de la muestra y la varianza de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada considerando el tamaño de la población. Si la población está estratificada en varios grupos, se calcula también la muestra estratificada multiplicando la muestra total por el factor de cada estrato.
El documento trata sobre el muestreo estadístico. Explica que el muestreo es una herramienta de investigación científica que permite inferir información sobre una población a partir de una muestra. Describe los objetivos del muestreo y los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. También cubre cómo determinar el tamaño apropiado de la muestra.
El documento presenta una introducción a conceptos estadísticos básicos como muestras, gráficas, porcentajes y métodos de muestreo. Advierte sobre los riesgos de manipular datos para demostrar conclusiones predeterminadas y la importancia de realizar un análisis crítico de la información. También destaca posibles sesgos como preguntas predispuestas, el orden de las preguntas y correlaciones erróneas.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo probabilístico simple, estratificado, por racimos y sistemático. Explica que el muestreo probabilístico implica seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. El objetivo es reducir el error estándar para inferir valores acerca de la población con mayor precisión.
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
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 trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como muestra, población, unidad estadística, parámetro y estadístico. Define una muestra como un subconjunto representativo de la población sobre la cual se realizan observaciones. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir, mientras que la unidad estadística es cada individuo u objeto medido. Finalmente, distingue entre parámetros, que son valores desconocidos que caracterizan a la población,
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de muestras tomadas de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, variable, y clasifica las variables en cuantitativas y cualitativas. Finalmente, describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
Este documento define el tamaño de la muestra y explica cómo se calcula para diferentes tipos de estudios estadísticos. El tamaño de la muestra es el número de sujetos necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población total. El cálculo del tamaño de la muestra depende del objetivo del estudio, como estimar un parámetro, detectar diferencias entre grupos, o comparar proporciones. La fórmula utilizada varía según se esté estimando una proporción, media, o contrastando hipótes
El documento habla sobre conceptos relacionados con muestreo estadístico. Define población, muestra y sus cualidades. Explica los tipos de muestra probabilística y no probabilística, y los métodos para seleccionar las muestras. También cubre el marco muestral, tipos de métodos de muestreo y cómo calcular el tamaño de la muestra.
Este documento presenta 9 ejercicios de muestreo que involucran calcular el tamaño óptimo de muestra para estimar proporciones y promedios de poblaciones con diferentes niveles de confianza y error. Los ejercicios resuelven las fórmulas para calcular el tamaño de muestra en función de parámetros como el tamaño de la población, la desviación estándar, la proporción estimada, el error y el nivel de confianza requerido.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados. Explica las ventajas y desventajas de cada método de muestreo y proporciona ejemplos de su aplicación.
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
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralAlejandro Ruiz
El documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como el Teorema Central del Límite. Explica que la distribución de medias muestrales se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. También presenta ejemplos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de que una media muestral caiga dentro de un rango dado de la media poblacional.
Este documento presenta instrucciones para cuatro actividades integradoras de estadística que incluyen ejercicios sobre distribuciones de probabilidad, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y análisis de datos. También incluye instrucciones para un proyecto final que implica el uso de estadística descriptiva para resumir datos financieros de empresas.
El documento discute los diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, por zonas, estratificado y por conglomerados. También cubre conceptos como tamaño de muestra, nivel de confianza y errores de muestreo. El objetivo es proveer una guía para determinar el tamaño óptimo de una muestra para proporciones en una encuesta de mercado.
El documento explica diferentes métodos para determinar el tamaño de una muestra para investigaciones de mercado, incluyendo muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y por zonas, y muestreos no probabilísticos como por cuotas y de opinión. También discute conceptos como estratificación, afijación y representatividad, y provee ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra usando diferentes métodos.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo y la encuesta. Explica que el muestreo es una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población más grande para ahorrar tiempo y recursos. Luego detalla los factores que afectan el tamaño de la muestra, los elementos clave del muestreo, los pasos para seleccionar una muestra, los tipos de muestreo y métodos, y las consideraciones para diseñar una encuesta válida y confiable.
El documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística al estudiar una población. Primero se calcula la muestra sin ajustar basada en la varianza de la muestra y la varianza de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada considerando el tamaño de la población. Si la población está estratificada en varios grupos, se calcula también la muestra estratificada multiplicando la muestra total por el factor de cada estrato.
El documento trata sobre el muestreo estadístico. Explica que el muestreo es una herramienta de investigación científica que permite inferir información sobre una población a partir de una muestra. Describe los objetivos del muestreo y los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. También cubre cómo determinar el tamaño apropiado de la muestra.
El documento presenta una introducción a conceptos estadísticos básicos como muestras, gráficas, porcentajes y métodos de muestreo. Advierte sobre los riesgos de manipular datos para demostrar conclusiones predeterminadas y la importancia de realizar un análisis crítico de la información. También destaca posibles sesgos como preguntas predispuestas, el orden de las preguntas y correlaciones erróneas.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo probabilístico simple, estratificado, por racimos y sistemático. Explica que el muestreo probabilístico implica seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. El objetivo es reducir el error estándar para inferir valores acerca de la población con mayor precisión.
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
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 trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como muestra, población, unidad estadística, parámetro y estadístico. Define una muestra como un subconjunto representativo de la población sobre la cual se realizan observaciones. Explica que la población es el conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir, mientras que la unidad estadística es cada individuo u objeto medido. Finalmente, distingue entre parámetros, que son valores desconocidos que caracterizan a la población,
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de muestras tomadas de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, variable, y clasifica las variables en cuantitativas y cualitativas. Finalmente, describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
Este documento define el tamaño de la muestra y explica cómo se calcula para diferentes tipos de estudios estadísticos. El tamaño de la muestra es el número de sujetos necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población total. El cálculo del tamaño de la muestra depende del objetivo del estudio, como estimar un parámetro, detectar diferencias entre grupos, o comparar proporciones. La fórmula utilizada varía según se esté estimando una proporción, media, o contrastando hipótes
El documento habla sobre conceptos relacionados con muestreo estadístico. Define población, muestra y sus cualidades. Explica los tipos de muestra probabilística y no probabilística, y los métodos para seleccionar las muestras. También cubre el marco muestral, tipos de métodos de muestreo y cómo calcular el tamaño de la muestra.
Este documento presenta 9 ejercicios de muestreo que involucran calcular el tamaño óptimo de muestra para estimar proporciones y promedios de poblaciones con diferentes niveles de confianza y error. Los ejercicios resuelven las fórmulas para calcular el tamaño de muestra en función de parámetros como el tamaño de la población, la desviación estándar, la proporción estimada, el error y el nivel de confianza requerido.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados. Explica las ventajas y desventajas de cada método de muestreo y proporciona ejemplos de su aplicación.
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
Métodos de muestreo y el teorema de límite centralAlejandro Ruiz
El documento describe diferentes métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como el Teorema Central del Límite. Explica que la distribución de medias muestrales se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. También presenta ejemplos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de que una media muestral caiga dentro de un rango dado de la media poblacional.
Este documento presenta instrucciones para cuatro actividades integradoras de estadística que incluyen ejercicios sobre distribuciones de probabilidad, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y análisis de datos. También incluye instrucciones para un proyecto final que implica el uso de estadística descriptiva para resumir datos financieros de empresas.
El documento discute los diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, por zonas, estratificado y por conglomerados. También cubre conceptos como tamaño de muestra, nivel de confianza y errores de muestreo. El objetivo es proveer una guía para determinar el tamaño óptimo de una muestra para proporciones en una encuesta de mercado.
El documento explica diferentes métodos para determinar el tamaño de una muestra para investigaciones de mercado, incluyendo muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y por zonas, y muestreos no probabilísticos como por cuotas y de opinión. También discute conceptos como estratificación, afijación y representatividad, y provee ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra usando diferentes métodos.
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis, incluyendo los pasos para realizar una prueba de hipótesis, los tipos de errores, y ejemplos de pruebas para la media, proporción, varianza y comparación de medias usando distribuciones como t de Student, qui-cuadrado, F y Z. Explica cómo formular hipótesis nulas y alternas, elegir un nivel de significancia, calcular estadísticos de prueba y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula.
Este documento presenta información sobre diferentes técnicas de muestreo. Explica el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, y proporciona ejemplos de cómo calcular el tamaño de la muestra en diferentes contextos. También incluye casos prácticos sobre cómo aplicar estas técnicas para estimar parámetros poblacionales con diferentes niveles de confianza y precisión.
El documento presenta una introducción a la teoría del muestreo en estadística inferencial. Explica que una muestra es un subconjunto de observaciones seleccionadas de una población para estimar características desconocidas de la población. Describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático. También discute conceptos como el error muestral y cómo las medidas muestrales pueden usarse para estimar parámetros p
El documento explica la distribución t de Student, que se usa para estimar la media de una población normal cuando se desconoce la desviación estándar y la muestra es pequeña (menos de 30 observaciones). La distribución t tiene colas más amplias que la normal y depende de los grados de libertad (n-1). Se usa para calcular intervalos de confianza y probar hipótesis con muestras pequeñas. El documento también incluye ejemplos y fórmulas para aplicar la distribución t.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para estudios estadísticos. Se dividen en dos grupos: métodos probabilísticos y no probabilísticos. Los métodos probabilísticos incluyen muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Estos garantizan la representatividad de la muestra. Los métodos no probabilísticos como por cuotas, opinático e incidental no aseguran la representatividad.
Este documento presenta diferentes técnicas de muestreo para obtener información sobre una población de manera más eficiente que estudiando a toda la población. Explica los métodos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como el muestreo por conglomerados. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra y conceptos como error de muestreo. Finalmente, propone como tarea desarrollar el muestreo no probabilístico.
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.
Este documento presenta los principales métodos de investigación cuantitativa, incluyendo fuentes primarias y secundarias de información, diseño de muestras, y tamaño de muestra. Discute la diferencia entre fuentes primarias como encuestas y fuentes secundarias como informes estadísticos. Explica los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra usando fórmulas estadísticas que consideran el nivel de confianza y error máximo permitido.
Este documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística es una ciencia que utiliza métodos matemáticos para organizar y analizar datos, los cuales generalmente provienen de una muestra representativa de una población más grande. Luego define conceptos clave como población, muestra, y diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple y el estratificado. Finalmente, describe las ventajas del muestreo sobre los censos.
Este documento presenta información sobre el teorema del límite central. Explica que este teorema establece que la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal cuando la muestra es suficientemente grande. También indica que la media muestral se acercará a la media de la población a medida que aumente el tamaño de la muestra. Por último, proporciona fórmulas para calcular la probabilidad de que la media o proporción muestral se encuentre dentro de ciertos rangos.
Este documento presenta un manual sobre pruebas de hipótesis utilizando Minitab. Explica procedimientos estadísticos como Z de 1 muestra, t de 1 muestra, t de 2 muestras, t pareada, 1 proporción, 2 proporciones para realizar pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Incluye ejemplos y pasos para aplicar estos procedimientos en Minitab.
Este documento presenta un resumen de un proyecto de investigación realizado por 5 ingenieros de la Universidad Nororiental "Gran Mariscal de Ayacucho" sobre temas relacionados con la ingeniería de mantenimiento. El proyecto fue facilitado por la ingeniera Carlena Astudillo y se llevó a cabo en El Tigre, Venezuela en mayo de 2016.
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
Este documento habla sobre la selección de la muestra, que es el paso 7 de los 10 pasos de la investigación científica. Explica los conceptos de muestra y población, y describe los procedimientos para calcular y seleccionar diferentes tipos de muestra en la investigación científica, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra probabilística y proporciona ejemplos.
7.Seleccion de la muestra. Paso 7 de la Investigacion Científica.Edison Coimbra G.
Enunciar los conceptos de muestra y población y describir los procedimientos para calcular y seleccionar los diferentes tipos de muestra en la investigación científica
Este documento presenta una clasificación detallada de diferentes tipos de sensores, incluyendo sensores de humedad, magnéticos, de contacto, infrarrojos, ópticos y térmicos. También describe los principales tipos de sensores de temperatura como termopares, RTD, bimetálicos y de dilatación de fluido. Finalmente, explica los principales sensores de presión como absolutos, relativos normalizados, manométricos y diferenciales.
Este documento proporciona una guía resumida del Manual de Publicaciones de la APA 7ma edición de 2020. Explica que el Estilo APA promueve la comunicación académica clara y precisa mediante directrices de formato y citación. Cubre temas como el formato general del documento, títulos, citas en el texto, referencias bibliográficas y ejemplos. También destaca que el Manual apoya a los estudiantes al ofrecer orientación sobre trabajos académicos comunes y citar fuentes de clase e Internet.
1) La Biblioteca de la Libertad busca poner a disposición libros clásicos sobre filosofía liberal de manera gratuita para lectores de habla hispana. 2) Los libros cubren una amplia gama de disciplinas como economía, derecho, historia, filosofía y teoría política. 3) El libro analiza cómo las ideas colectivistas, ya sean de izquierda o derecha, conducen inevitablemente a una pérdida de libertades individuales a medida que el estado gana más control sobre la economía.
La Unión Europea ha anunciado nuevas sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen prohibiciones de viaje y congelamiento de activos para más funcionarios rusos, así como restricciones a las importaciones de productos rusos de acero y tecnología. Los líderes de la UE esperan que estas medidas adicionales aumenten la presión sobre Rusia para poner fin a su guerra contra Ucrania.
Los puentes son estructuras esenciales en la infraestructura de transporte, permitiendo la conexión entre diferentes
puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
1. DISTRIBUCION MUESTRAL
Parámetro
y
estadístico
muestral
En Estadística necesitamos basarnos en
muestras de una variable para poder aprender
de ellas, y generalizar, inferir, aspectos
referentes a las muestras de toda la población.
Se debe ser cuidadoso con los datos sobre los
que basamos nuestro aprendizaje, para evitar
dar resultados incorrectos y poco significativo.
Las muestras deben ser representativas, para
que las inferencias sean fiables.
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
2
2. Mónica Mite León FCMF-VIFAP
3
Definiciones
Muestra aleatoria: si una muestra de n
elementos se selecciona de entre una
población de N elementos, usando un plan
muestral en el que cada una de las posibles
muestras tiene la misma probabilidad de
selección, entonces se dice que el muestreo
es aleatorio y la muestra resultante es una
muestra aleatoria simple.
Parámetro Muestral es un parámetro (media,
varianza,..) referido a una muestra de una
variable aleatoria.
Parámetro Poblacional es un parámetro
(media, varianza,..) referido a la distribución
poblacional de una variable aleatoria
Plan muestral o diseño experimental es la
forma en que se selecciona la muestra.
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
4
3. Técnicas de muestreo
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
5
Muestreo Probabilístico
Muestreo aleatorio estratificado: consiste en la división previa
de la población de estudio en grupos o clases que se suponen
homogéneos respecto a características similares
Muestreo de conglomerados: cuando la población se
encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se
suponen que contienen toda la variabilidad de la población.
Muestreo sistemático: es la elección de una muestra a partir de
los elementos de una lista según un orden determinado, o
recorriendo la lista a partir de un número aleatorio determinado.
Muestreo errático: llamado sin NORMA, la muestra se realiza de
cualquier forma, valorando únicamente la comodidad o la
oportunidad en términos de costes, tiempo u otro factor no
estadístico.
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
6
4. Detalle de una distribución de muestreo
Base conceptual para muestrear distribuciones
1. Suponga que una población esta constituida
por todos los filtros de un gran sistema industria de
control de contaminación, y que la distribución
consiste en las horas de operación antes de que
un filtro quede obstruido. Esta distribución tiene
una media y una desviación estándar .
(distribución de la población)
2. Hemos tomado todas las muestras posibles de
10 filtros de la distribución de población, y
calculamos la media y desviación estándar de
cada muestra. (distribución de frecuencia de la
muestra).
3. Elaboramos una distribución de todas las
medias de cada muestra que se tomaron,
conocida como distribución de muestreo de las
medias. Esta distribución tendrá una media y
desviación estándar
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
7
La distribución muestral de una estadística es la
distribución de probabilidad para los posibles
valores de la estadística, que resulta cuando
muestras aleatorias de tamaño n se sacan
repetidamente de la población.
Hay tres formas de hallar la distribución muestral de
una estadística.
1. Usando las leyes de probabilidad.
2. Simulación para aproximar la distribución
3. Teoremas estadísticos
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
8
5. Muestreo de poblaciones normales
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
9
Muestreo de poblaciones no normales
La tabla siguiente es referente a cinco propietarios de motocicletas y la
duración de sus llantas.
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
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6. Teorema de Limite central
El teorema central del límite dice que, si tenemos
variables aleatorias X1,X2, . . . independientes entre sí y
con una misma distribución entonces la media muestral
se comporta asintóticamente según una distribución
normal. En concreto, si la media y varianza común a
todas las variables son and 2 entonces:
P( )
La probabilidad se aproxima a la distribución normal
estándar a medida que aumenta n.
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
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Ejemplos
La distribución de los ingresos anuales de todos los cajeros de
un banco con cinco años de experiencia esta sesgada de
manera negativa. Esta distribución tiene una media de $19000
y una desviación estándar de $2000. Si extraemos una muestra
aleatoria de 30 cajeros, ¿cuál es la probabilidad de que sus
ganancias promedian más de $19750 anualmente?
Mary Cruz, auditora de una gran compañía de tarjetas de
crédito, sabe que el saldo promedio mensual de un cliente
dado es $112 y la desviación estándar de $56. Si Mary audita
50 cuentas seleccionadas al azar, encuentre la probabilidad
de que el saldo promedio mensual de la muestra sea,
a) Menor que $100
b) De entre $100 y $130
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
12
7. Un fabricante produce tabletas de chocolate cuyo peso en
gramos sigue una distribución normal de media 125 gramos y
desviación típica 4 gramos.
a) Si las tabletas se empaquetan en lotes de 25, ¿cuál es la
probabilidad de que el peso medio de las tabletas de un lote
se encuentre entre 124 y 126 gramos?
b) Si los lotes fueran de 64 tabletas, ¿cuál sería la probabilidad de
que el peso medio de las tabletas del lote supere los 124
gramos?
Se conoce que el peso medio de los pasajeros de un avión es
76 kg, con una desviación típica de 7,4 kg. Por la normativa de
seguridad, la suma de los pesos de los pasajeros no puede
superar las 16 toneladas. La compañía aérea ha vendido 210
pasajes, ¿cuál es la probabilidad de que cumpla con la
normativa de seguridad?
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
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Distribución muestral de una proporción
muestral.
Aproximación de la distribución binomial
Existen ocasiones en las cuales estamos interesados en investigar la
proporción de artículos defectuosos, personas con teléfonos
celulares, encuestas de opinión, etc.. en una muestra. Esta
información nos da la distribución muestral de proporciones.
Esta distribución esta relaciona con la distribución binomial, por lo
tanto, pueden ser evaluada usando la aproximación normal,
cuando el tamaño de la muestra n es grande.
Con datos binomiales, el estadístico de la proporción donde
x es el número de éxitos u observaciones de interés y n es el tamaño
de la muestra.
Mónica Mite León FCMF-VIFAP
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8. Generación de la distribución de proporciones:
Suponga que se cuenta con un lote de 12 piezas, el cual tiene 4
artículos defectuosos. Se van a seleccionar 5 artículos al azar de ese
lote sin reemplazo. Determinar la proporción de artículos
defectuosos.
P= 4/12=1/3= 0.33 La proporción es de 33%
Propiedades:
La distribución muestral de proporciones es igual a la proporción de
la población.
La desviación estándar de la distribución muestral
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Aproximación de la distribución binomial a la
normal
Usamos el estadístico
Ejemplo: se ha determinado que 85.1% de los estudiantes
de una universidad fuman cigarrillos, se toma una muestra
aleatoria de 200 estudiantes. Calcular la probabilidad de
que no más de 80% de alumnos de la muestra no fume.
La proporción muestral p= 0.851
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9. Suponer que de la gente que solicita ingresar a una
compañía, 40% pueden aprobar un examen de
aritmética para obtener el trabajo. Si se tomara una
muestra de 20 solicitantes. ¿cuál sería la probabilidad
de que 50% o más de ellos aprobaran?
p =0.4, n=20 y
Usamos
P(
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Simulación
Supongamos que el 10% de los tubos producidos por una máquina son
defectuosos y supongamos que produce 15 tubos cada hora. Cada tubo
es independiente de los otros. Se juzga que el proceso está fuera de
control cuando se producen más de 4 tubos defectuosos en una hora
concreta. Simular el número de tubos defectuosos producidos por la
máquina en cada hora a lo largo de un periodo de 24 horas y determinar
si el proceso está fuera de control en algún momento.
Supongamos que en un proceso de manufactura la proporción de
defectuosos es 0.15. Simular el número de defectuosos por hora en un
periodo de 24 horas si se supone que se fabrican 25 unidades cada hora.
Chequear si el número de defectuosos excede en alguna ocasión a 5.
Repetir el procedimiento con p=0.2 y p=0.25.
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