Conceptos básicos de Estadística: Población, Muestra y Variable

1. Estadística:
Conceptos Básicos
Blog: Proyecto: “Conocer para conocernos”
Carrera: Licenciatura en Enseñanza de la Matemática
Asignatura: Internet Educativa
Profesor: Medera Maximiliano Marcelo

2. Estadística
• La estadística es la rama de la matemática que se ocupa de recopilar datos
(censos, encuestas, etc.,) de organizarlos para una mejor comprensión y de
analizarlos con un determinado objetivo.
• Todas las ciencias la aplican: Economía, Medicina, Ciencias Sociales,
Antropología Física, etc., ya que facilita el estudio de hechos morales, sociales
o físicos del mundo o de la sociedad.

3. Población
• Llamamos universo o población al conjunto de objetos, sobre los cuales se
estudia una determinada característica, ej: personas, automóviles, animales,
etc. Cada integrante de la población se denomina individuo.
• Ejemplo:
Datos que se recopilan Población Individuo
Se estudia la altura de los
alumnos del colegio
Alumnos del colegio Cada alumno del colegio.
Se efectúa un censo de
automóviles.
Conjunto de automóviles Cada automóvil.

4. Muestra
• En muchos casos, es imposible reunir la información de todos los individuos
de un universo o población; entonces se examina una parte del grupo
llamada muestra.
• La selección de individuo de una muestra se debe hacer de tal manera que
ésta resulte representativa del universo que se estudia.
• A los métodos de selección de la muestra se denominan técnicas de
muestreo.

5. Muestreo
NO
PROBABILÍSTICAS
• Por conveniencia
• Intencional
• Por cuota
PROBABILÍSTICAS
• Aleatorio simple
• Aleatorio estratificado
• Aleatorio por conglomerados
• Sistemático

6. Muestreos No Probabilísticos
Por
conveniencia
Intencional
Por cuota

7. Por conveniencia
• Se elige una muestra fácilmente
accesible, como, por ejemplo,
encuestar a un grupo de alumnos y
pretender conclusiones acerca de
todos los alumnos de la escuela.

8. Intencional
• Los miembros son elegidos uno a uno por
considerarlos representativos. Sería el caso de
elegir puntualmente a determinados alumnos
para encuestarlos.

9. Por Cuota
• Consiste en formar la muestra estadística a partir
de determinados estratos que compartan las
mismas características. Es decir, el investigador
divide la población en grupos que compartan las
mismas características (sexo, edad, región, etc.) y
a partir de estos selecciona individuos para
conformar la muestra, de tal manera que esta
sea proporcional y representativa de toda la
población. Por último, en el muestreo por
cuotas, el investigador podrá hacer la selección
de individuos con base en las proporciones de la
población, ya sea por conveniencia o comodidad
de este, sin necesidad de que esta sea aleatoria.

10. Muestreos Probabilísticos
MUESTREO
PROBABÍLIS
TICOS
Aleatorio
Simple
Aleatorio
Estratificado
Aleatorio
Por
Conglomerado
Sistemático

11. Muestreo Aleatorio Simple
• Cada elemento de la población tiene la
misma probabilidad de ser elegido. Se
realiza sin reposición y consiste en
seleccionar n elementos de entre N que
componen la población (n < N), de tal
forma que todas las muestras de tamaño
n que se puedan formar tengan la misma
probabilidad de ser elegidas.

12. Muestreo Aleatorio Estratificado
• Consiste en establecer “estratos”, es decir
subconjuntos que sean lo más homogéneos
posibles, parecidos en cuanto a las
características más importantes para la
investigación. Cada estrato es una suerte de
“subpoblación”, dentro de la que se
obtendrán las muestras al azar (una dentro
de cada estrato).

13. Muestreo Aleatorio por Conglomerados
• Consiste en dividir a la población en
subgrupos llamados conglomerados,
como, por ejemplo, barrios o edificios o
municipios, etc., buscando que cada uno
sea representativo de la población total.
En este caso la variabilidad interna dentro
de cada conglomerado debe ser grande, lo
cual es lo opuesto a lo que se dijo del
muestreo estratificado.

14. Muestreo Sistemático
• Se trata más bien de un procedimiento para seleccionar las unidades de
muestreo. Si el tamaño de la muestra es “n” y el de la población es “N”, se
determina un número k=N/n, luego se elige el primer elemento de la muestra al
azar sorteando un número entre 1 y k, y los restantes se eligen sumando “k” al
número sorteado, y así se continúa hasta completar el tamaño muestral. Si bien
no es estrictamente aleatorio en el sentido que todos los elementos han sido
obtenidos por el método probabilístico, al serlo el primero y sumando la
constate k, es por lo menos objetivo, practicable. Existen circunstancias en las
que este procedimiento no es apropiado o conveniente, pero no se considerarán
aquí.

15. Variable