Este documento presenta conceptos estadísticos básicos como población, muestra y muestra aleatoria simple. Define población como el conjunto completo de elementos sobre los cuales se recopila información y distingue entre poblaciones tangibles (reales) y conceptuales (hipotéticas). Explica que una muestra aleatoria simple es cuando cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos.

1. Estadística
Gerardo Edgar Mata Ortiz
Flor Haidee Rubio Adame

2. INDICE
Introducción,Poblacióny ejemplos de población………………..1
Poblacióntangible y poblaciónconceptual con ejemplos……….2
muestra-muestra aleatoria simple……………………………….....3
Primer ejemplo de muestra aleatoria simple – segundo ejemplo de
muestra aleatoria simple – ejemplo de verdad……………………4
Ejemplo de razonamiento – Ejemplo que abarca los siguientes
puntos (muestra aleatoria simple,población, poblacióntangible,
poblaciónconceptual) – Escriba y explicar ejemplos..…………….5
Bibliografía………….………………………………………………….. 6

3. No existela suerte. Solo hay preparación adecuada o inadecuada parahacer frente a
una estadística.
Robert Heinlein
Estadística
Daremos a conocer algunos conceptos, de lo que se mencionara a
continuación, que viene siendo: a lo que se refiere, como se entiende, como
se aplica, también dando algunos ejemplos para que quede muy claro el
contenido de este documento.
Población
1. Nos referimos a población al conjunto de elementos variables que son
tomados para un muestreo.
También otra definición de población seria:
Una población representa la colección completa de elementos o resultados de
la información buscada.
Ejemplos:
 Producción de abrigos, la cantidad que produce seria la variable
llenando las expectativas de las personas que sería talla y estatura.
 En la universidad hay 1500 alumnos los cuales se van a tomar 200 para
saber la variable que sería estatura y peso.
 En la papelería tienen 200 sacapuntas y los quieren clasificar por color
y costo.

4. 2 Las poblaciones constaban de elementos físicos reales: estudiantes de
una universidad, bloques de concreto de una pila, pernos de una remesa.
Estas poblaciones se denominan poblaciones tangibles
En estos casos, la población consta de todos los valores que posiblemente
pueden haber sido observados. Esta población se denomina población
Conceptual, ya que no consta de elementos reales.
Ejemplos de población tangible y población conceptual:
Población Tangible Población Conceptual
Los estudiantes de una escuela En una producción de zapatos se pronostica
que su producción será de 3467 zapatos pero
solo venderán 2007.
Tornillos fabricados En una tienda se vende chocolates y tienen un
total de 50 cajas de chocolate pero ellos
pronostican que solo venderán 43 cajas.
Computadoras fabricadas En una tienda de pulseras producen 25 pulseras
rojas ,10 azules,15 rasas , 3 negras pero solo
tienen pronosticado vender el 10% de su
producción.

5. Muestra
3. La muestra nos permite obtener conclusiones acerca de la población. - la
muestra constituye un subconjunto de una población, que contiene elementos
o resultados que realmente se observan.
Muestra aleatoria simple
4. Una muestra aleatoria simple de tamaño "n" es una muestra elegida por un
método en el que cada conexión de "n" elementos de la población tiene la
misma posibilidad de formar la muestra, de la misma manera que en una
lotería.
5. 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. ¿Es esta una muestra aleatoria simple? Justifica tu respuesta.
Respuesta:
2,700 alumnos seria la población, la muestra aleatoria simple serían los 100
alumnos que tomaron al azar, justificando nuestra respuesta si se tomaron en
cuenta los 2,700 alumnos pero solo tomaron 100, ya que cualquier otro
alumnopuede tener la misma posibilidad de formar la muestra.
6. Un inspector de calidad supervisa rollos de tela para determinar la tasa de
fallas en el tinte de los mismos. Decide tomar 20 rollos de la producción del
miércoles, cada hora durante cinco horas, selecciona los cuatro últimos rollos
producidos y cuenta el número de fallas de cada uno. ¿Es esta una muestra
aleatoria simple?

6. Respuesta:
No es una muestra aleatoria simple, porque el ya decidió tomar los últimos 4,
aunque si hubiese tomado otras 4 al principio o a la mitad de la producción si
hubiese sido la muestra aleatoria simple
7. El encargado de producción de la fábrica de tornillos “Rosa Acero” mide la longitud de
una muestra de 60 piezas. Encuentra que el 90% de ellos están dentro de las
especificaciones por lo que afirma que en todo el lote de producción, el 90% de los
tornillos cumplen con los requerimientos del cliente. ¿Es esto verdadero? Justifica tu
respuesta.
Respuesta:
Sí, porque esta afirmado que el 90% de su producción están dentro de las
especificaciones, lo cual en verdad cumplen con los requerimientos del cliente,
viene siendo el mismo lote lo cual los demás no medidos también el 90%
estarán correctos y el otro 10% son los que se salen del contraste de las
especificaciones.
8. El encargado de calidad, Ch. Gallegos, toma otra muestra de 60 piezas del
mismo lote y encuentra que sólo el 85% de ellos cumple con las
especificaciones. El encargado de producción, Antonio Ibarra, afirma que el
de calidad debe haberse equivocado porque el resultado correcto es de 90%
¿Tiene razón? Justifica tu respuesta.
Respuesta:
El encargado de calidad se equivocó, porque el 90% de los tornillos en verdad
se encarga de completar las especificaciones que el cliente necesita, porque
el de calidad tomo otra muestra de 60 tornillos, así que probablemente el 10%
que no cumplían con las especificaciones tomo algunos tornillos de ese
porcentaje y así fue que el porcentaje de 85% es incorrecto, por lo tanto el de
producción tiene la razón porque es el mismo pote así que si él toma otras
muestras de 60 tornillos se darían cuenta que igual el 90% cumple con lo que
el cliente necesita.
9. Juanene mide, diez veces, la longitud de una pieza fabricada por Sebastián
Rodríguez; en cada medición, el vernier indica lecturas ligeramente diferentes.
¿Bajo qué condiciones pueden considerarse estas lecturas como una muestra
aleatoria simple? ¿Cuál es la población? ¿Es una población tangible o
conceptual?
Respuesta:

7. Que se puede medir la pieza las veces que sean y va a variar, así que esta
como una muestra aleatoria simple.
 La pieza fabricada
 Población conceptual
10. Escribe y explica los siguientes:
a) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que
pueda considerarse aleatoria simple
b) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra que no
puede aceptarse como muestra aleatoria simple
c) Un ejemplo de población conceptual en la que se toma una muestra que
puede ser considerada muestra aleatoria simple
1.-En una fábrica se quiere saber el nivel de error de la producción de
televisiones en la cual se producen 2000 y de esas se tomara un muestreo de
26 televisiones. Aquí sí está considerado como población tangible ya que
pone como población a televisores y también es una muestra aleatoria ya que
se tomaron al azar.
2.-De una primaria en la que están registrados 230 alumnos se quiere sacar
una muestra para saber cuántos niños se encuentran entre los 8 y 10 años y
se tomaron los primeros 70 niños de la lista. Si es población tangible ya que se
tomó como ejemplo a personas y no es considerada muestra aleatoria ya que
las personas fueron elegidas.
3.-En la empresa "n" se está haciendo una análisis de cuanto está
produciendo lo que les dio como resultado de estudio de 4267 pantalones
pero, hicieron un pronóstico para ver cuantos producirán en un futuro. Sise
muestra el concepto de población conceptual ya que solo es un pronóstico y
todo lo que se quiere saber cómo es a futuro y solo es una situación hipotética
(suposición).