El documento define varios términos estadísticos clave como población, muestra, variable, parámetro y frecuencia. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. Describe dos tipos de variables - cualitativas y cuantitativas - y explica cómo los parámetros resumen los datos de toda la población. Finalmente, detalla los diferentes tipos de frecuencia que miden cómo se distribuyen los valores de una variable.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato, censo, encuesta, parámetro, y ofrece una descripción de los tipos de estadística, análisis estadístico, pasos para un estudio estadístico, tipos de muestreo, tipos de variables y tabla de frecuencias.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar unidades de observación en una investigación cuantitativa. Explica los diseños probabilísticos como el muestreo aleatorio simple y los no probabilísticos, y destaca la importancia de definir correctamente la población, marco muestral y tamaño de muestra para obtener información de calidad.
Este documento presenta un resumen de los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que se utiliza para recolectar, describir y analizar datos. Luego describe las principales ramas de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial, aplicada y matemática. Finalmente, brinda ejemplos de cómo se aplica la estadística en campos como la educación, contabilidad, administración, gerontología, deportes y economía.
Este documento describe conceptos clave relacionados con el muestreo de trabajo. Explica que una población es el conjunto total de unidades que se desea estudiar, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el por conglomerados. Finalmente, explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para obtener resultados significativos sobre una población.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo estratificado. Explica que el muestreo estratificado divide la población en grupos homogéneos y luego toma una muestra de cada grupo que sea proporcional a su tamaño en la población total. También menciona dos métodos de asignación de muestra dentro del muestreo estratificado: asignación proporcional y asignación óptima. Luego, da un ejemplo de cómo se podría aplicar el muestreo estratificado para estud
El muestreo. Unidad para 1º de Bachilleratoanaruiz91
Este documento define los conceptos de universo, población, muestra y muestreo. Explica que la muestra es una parte representativa de la población y debe reproducir sus características. Describe los tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como el no probabilístico. El objetivo es obtener una muestra que represente adecuadamente a la población para realizar generalizaciones.
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo aplicable cuando los elementos de la población están ordenados, en el que se toman muestras de manera directa y ordenada siguiendo una regla determinística. Divide la población en zonas de tamaño k y selecciona las muestras de cada zona, lo que permite ver con más facilidad las muestras obtenidas.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato, censo, encuesta, parámetro, y ofrece una descripción de los tipos de estadística, análisis estadístico, pasos para un estudio estadístico, tipos de muestreo, tipos de variables y tabla de frecuencias.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar unidades de observación en una investigación cuantitativa. Explica los diseños probabilísticos como el muestreo aleatorio simple y los no probabilísticos, y destaca la importancia de definir correctamente la población, marco muestral y tamaño de muestra para obtener información de calidad.
Este documento presenta un resumen de los conceptos básicos de la estadística. Explica que la estadística es una ciencia que se utiliza para recolectar, describir y analizar datos. Luego describe las principales ramas de la estadística como la estadística descriptiva, inferencial, aplicada y matemática. Finalmente, brinda ejemplos de cómo se aplica la estadística en campos como la educación, contabilidad, administración, gerontología, deportes y economía.
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Este documento describe diferentes técnicas de muestreo estadístico, incluyendo muestreo estratificado. Explica que el muestreo estratificado divide la población en grupos homogéneos y luego toma una muestra de cada grupo que sea proporcional a su tamaño en la población total. También menciona dos métodos de asignación de muestra dentro del muestreo estratificado: asignación proporcional y asignación óptima. Luego, da un ejemplo de cómo se podría aplicar el muestreo estratificado para estud
El muestreo. Unidad para 1º de Bachilleratoanaruiz91
Este documento define los conceptos de universo, población, muestra y muestreo. Explica que la muestra es una parte representativa de la población y debe reproducir sus características. Describe los tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como el no probabilístico. El objetivo es obtener una muestra que represente adecuadamente a la población para realizar generalizaciones.
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo aplicable cuando los elementos de la población están ordenados, en el que se toman muestras de manera directa y ordenada siguiendo una regla determinística. Divide la población en zonas de tamaño k y selecciona las muestras de cada zona, lo que permite ver con más facilidad las muestras obtenidas.
Este documento describe diferentes tipos y técnicas de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como aleatorio simple, estratificado y en racimos, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. El muestreo no probabilístico incluye métodos como por conveniencia, bola de nieve y discrecional, donde la selección depende de factores como accesibilidad o juicio del investigador. El documento provee ejemplos detallados
Este documento describe el muestreo aleatorio estratificado uniforme y cómo aplicarlo para determinar el tamaño de una muestra en una investigación de estudiantes. Explica cómo dividir la población en estratos según la edad y luego asignar igualmente la muestra calculada de 3 individuos entre los 3 estratos definidos.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la selección de muestras en una investigación. Explica que una muestra es un subgrupo de la población total de estudio y que existen dos tipos principales de muestras: las muestras probabilísticas, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, y las muestras no probabilísticas, donde la selección depende de las características del estudio en lugar de la probabilidad. También define el marco muestral como una referencia que permite identificar
Fundamentos De Muestreo Y Estadistica InferencialLuis Baquero
Este documento describe los fundamentos del muestreo estadístico, incluyendo los conceptos de población y muestra, los diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerado, y cómo los resultados de una muestra pueden usarse para inferir conclusiones sobre una población más grande. Explica que el muestreo aleatorio es la base para la estadística inferencial y que el teorema del límite central permite hacer inferencias sobre parámetros de población a partir de muestras de tamaño suficiente.
Este documento explica los conceptos clave del muestreo como herramienta de investigación. Define población, muestra y sus diferencias. Describe los tipos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado que garantizan la representatividad de la muestra. También cubre los muestreos no probabilísticos como por cuotas e intencional. El objetivo del muestreo es permitir inferencias sobre una población mediante una muestra representativa seleccionada con una estrategia adecuada.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo utilizados en estadística inferencial, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica las características, ventajas e inconvenientes de cada método de muestreo.
El documento describe diferentes métodos de muestreo utilizados en estadística para seleccionar una muestra representativa de una población de manera más eficiente. Explica los métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como los no probabilísticos como por cuotas o de conveniencia. Finalmente, resalta las ventajas de obtener una muestra, como ahorrar recursos y costos, pero también las desventajas como la posibilidad de error en la representatividad.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones. Explica los muestreos probabilísticos como el muestreo simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, los cuales permiten calcular el error muestral. También cubre los muestreos no probabilísticos como por cuotas y estratégicos, los cuales no permiten calcular el error muestral y tienen mayor riesgo de sesgos. El documento provee ejemplos para clarificar los diferentes métodos.
El documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, incluyendo sus ventajas y desventajas. También cubre el muestreo causal, intencional, por cuotas y de bola de nieve como formas de muestreo no probabilístico.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para estudios de investigación. Explica el muestreo probabilístico, que incluye métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistematizado y el muestreo aleatorio estratificado. También cubre el muestreo no probabilístico, con métodos como el muestreo por cuotas, el muestreo a conveniencia y la bola de nieve.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para recopilar datos de una población, incluyendo métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, así como métodos no probabilísticos como el muestreo por cuotas y la bola de nieve. Explica los pasos involucrados en cada método y sus ventajas e inconvenientes relativos.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo probabilístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Explica que en el muestreo probabilístico cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado y permite calcular el error muestral. Luego proporciona detalles sobre cada método como sus ventajas, fórmulas utilizadas y ejemplos. Finalmente contrasta los métodos probabilísticos con los no probabilísticos.
Esta presentación contiene conceptos y definiciones del muestreo probabilístico, así como los diferentes métodos que se utilizan para dicho proceso con ejemplos ilustrativos, un tema correspondientes a la asignatura de estadística II
Este documento presenta una introducción a la teoría básica del muestreo y describe varios métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Explica que el muestreo implica obtener una o más muestras representativas de una población para hacer inferencias sobre parámetros desconocidos. Luego describe métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como otros métodos como el discrecional, doble y opinático.
Este documento define y explica varios términos clave relacionados con el muestreo estadístico, como población, muestra, individuo, generalización, error aleatorio y intervalo de confianza. Luego describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado. Finalmente, discute conceptos como error muestral y nivel de confianza.
El documento presenta información sobre técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar subconjuntos representativos de una población. Explica diferentes métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como muestreo intencional y por cuotas. También incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y un ejemplo de muestreo estratificado aplicado a docentes y estudiantes de educación secundaria.
El documento habla sobre el muestreo y las distribuciones muestrales. Explica que el muestreo es el proceso de generar muestras representativas de una población y que una distribución muestral refleja la distribución de valores que puede tomar una estadística muestral debido a la variabilidad del muestreo aleatorio. También describe diferentes tipos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el estratificado y el por conglomerados.
El documento describe los conceptos básicos de muestreo y distribuciones muestrales. Explica por qué es necesario realizar muestreos en lugar de estudiar poblaciones completas debido a limitaciones de costo, tiempo y factibilidad. Luego define conceptos clave como población, muestra, parámetro, estadístico y error muestral. Finalmente, describe diferentes métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, incluyendo muestreo aleatorio simple, estratificado y por conglomerados.
Este documento presenta una introducción al concepto de muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer ciertas poblaciones de manera más eficiente en términos de costo y tiempo. También define los conceptos clave de población, marco y muestra, y describe las etapas clave del proceso de muestreo como la delimitación de la población objetivo, el diseño de la muestra, el trabajo de campo y el procesamiento y presentación de resultados. Finalmente, introduce brevemente la teoría del muest
El documento describe diferentes métodos de muestreo para investigación científica, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, intencional y bola de nieve. El objetivo del muestreo es seleccionar una parte representativa de una población para hacer inferencias.
Una base de datos es un conjunto de datos estructurados y almacenados de forma independiente que permite el acceso en tiempo real a usuarios concurrentes. Un sistema de gestión de base de datos (SGBD) define, construye y manipula las bases de datos, asegurando la integridad y seguridad de los datos mediante funciones como el control de concurrencia, copias de seguridad y recuperación de datos. Los SGBD más comunes son de tipo relacional (SGBDR).
El documento resume los conceptos fundamentales de la energía según la física. Define la energía como una propiedad abstracta que permite realizar trabajo. Explica que Isaac Newton contribuyó con tres leyes del movimiento y que la física clasifica la energía en mecánica (cinética y potencial), electromagnética (radiante y potencial eléctrica) y termodinámica (interna y térmica). También cubre clasificaciones desde la relatividad y física cuántica.
Este documento describe diferentes tipos y técnicas de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye métodos como aleatorio simple, estratificado y en racimos, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. El muestreo no probabilístico incluye métodos como por conveniencia, bola de nieve y discrecional, donde la selección depende de factores como accesibilidad o juicio del investigador. El documento provee ejemplos detallados
Este documento describe el muestreo aleatorio estratificado uniforme y cómo aplicarlo para determinar el tamaño de una muestra en una investigación de estudiantes. Explica cómo dividir la población en estratos según la edad y luego asignar igualmente la muestra calculada de 3 individuos entre los 3 estratos definidos.
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Fundamentos De Muestreo Y Estadistica InferencialLuis Baquero
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El documento describe diferentes métodos de muestreo para investigación científica, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, intencional y bola de nieve. El objetivo del muestreo es seleccionar una parte representativa de una población para hacer inferencias.
Una base de datos es un conjunto de datos estructurados y almacenados de forma independiente que permite el acceso en tiempo real a usuarios concurrentes. Un sistema de gestión de base de datos (SGBD) define, construye y manipula las bases de datos, asegurando la integridad y seguridad de los datos mediante funciones como el control de concurrencia, copias de seguridad y recuperación de datos. Los SGBD más comunes son de tipo relacional (SGBDR).
El documento resume los conceptos fundamentales de la energía según la física. Define la energía como una propiedad abstracta que permite realizar trabajo. Explica que Isaac Newton contribuyó con tres leyes del movimiento y que la física clasifica la energía en mecánica (cinética y potencial), electromagnética (radiante y potencial eléctrica) y termodinámica (interna y térmica). También cubre clasificaciones desde la relatividad y física cuántica.
Especias de la condimentacion-GASTRONOMIAanaportilla
Este documento resume las propiedades y usos de varias especias comunes. En menos de 3 oraciones, describe que habla sobre la procedencia y usos de la sal, el ajo, la albahaca, la cebolla, la pimienta, el perejil, la canela, el pimentón y otras especias, y cómo se usan principalmente en la cocina pero también para fines medicinales.
El aparato digestivo se encarga de digerir los alimentos mediante un proceso que comienza en la boca y termina en el ano. Está formado por la boca, esófago, estómago e intestino delgado y grueso. La digestión divide los alimentos en sustancias más sencillas para que el cuerpo pueda aprovecharlas, a través de procesos como la masticación, secreción de jugos gástricos y absorción de nutrientes en el intestino delgado.
Este documento describe un programa conjunto entre agencias de Naciones Unidas y el gobierno de Perú para promover el empleo juvenil y la migración laboral. El objetivo es aumentar las oportunidades laborales para jóvenes a través de políticas de empleo, emprendimientos, y gestión de la migración. Se espera contribuir a la generación de políticas de empleo juvenil, fortalecer los servicios públicos de empleo, y promover emprendimientos juveniles.
This certificate recognizes Devyn Savitsky for completing 34 hours of crisis counselor training and committing to volunteer for 4 hours per week over the next year. It was presented by Michelle Kuchuk, the Director of Training, and Nancy Lublin, the Founder and CEO, on September 7, 2016 to certify Devyn Savitsky's crisis counselor training.
EL FONDO DE POBLACION DE LAS NACIONES UNIDAS - UNFPA EN LA REGION AYACUCHO...unfpaperu
Este documento presenta las prioridades y líneas de trabajo del Fondo de Población de las Naciones Unidas en la región de Ayacucho, Perú para 2013. Sus objetivos incluyen contribuir al desarrollo de políticas regionales basadas en derechos, mejorar el acceso a servicios de salud materna y reproductiva, promover oportunidades para adolescentes y jóvenes, prevenir la violencia de género, y fortalecer la participación ciudadana. El documento describe seis ejes temáticos de trabajo para lograr estos objetivos
O documento discute brevemente a história e aplicações das tecnologias de gestão, assistivas e sociais. Inclui a definição de tecnologia assistiva, como instrumento de promoção da inclusão social através da formação profissional e democratização das tecnologias. Também aborda a sociedade da informação e o programa SOCINFO no Brasil.
Este documento trata sobre el origen de los computadores. Explica las cinco generaciones de computadoras desde 1946 hasta la actualidad, describiendo las características tecnológicas clave de cada generación, como los componentes utilizados y mejoras en el tamaño, velocidad y software.
El documento habla sobre la educación inclusiva y el papel del docente. La educación inclusiva busca que todos los estudiantes, independientemente de sus capacidades o antecedentes, tengan igualdad de oportunidades educativas. Para lograr esto, es necesario que los docentes estén capacitados para adaptar su enseñanza y metodologías a las necesidades de cada estudiante.
Este documento describe diferentes herramientas para organizar gráficamente la información como ayuda para el aprendizaje, incluyendo mapas mentales, diagramas de flujo, SmartArt de Microsoft y los programas Microsoft Visio, MindManager y PowerPoint.
El documento presenta los resultados de una encuesta aplicada a unidades educativas para diagnosticar la calidad de atención a usuarios. La primera parte indica que la mayoría de unidades tienen establecidos procedimientos de atención de apoderados, aunque algunos no los conocen o no están de acuerdo. También muestra que un porcentaje importante posee libros de sugerencias o espacios para que alumnos se manifiesten. La segunda parte describe los instrumentos utilizados en la encuesta.
Este documento define qué es un blog, destacando que es una publicación en línea con historias presentadas en orden cronológico inverso y que suelen incluir enlaces a otros blogs y comentarios de lectores. Luego proporciona un ejemplo de un blog dedicado a la comunidad latinoamericana de patinaje extremo y resalta que las ventajas de los blogs incluyen su bajo costo y capacidad de promoción, mientras que una desventaja puede ser publicar demasiada información.
As séries do 1o ao 4o ano realizaram atividades para arrecadar dinheiro para a escola. A 1a e 2a séries venderam bolos e arrecadaram R$214. A 2a e 3a séries fizeram uma peça de teatro e arrecadaram R$280. A 3a e 4a séries fizeram uma apresentação do coral e arrecadaram R$225. A 4a e 5a séries venderam artesanatos feitos pelos alunos e arrecadaram R$334.
Virgo es el signo de tierra asociado con la perfección, el orden y la higiene. Las personas bajo este signo son analíticas, perfeccionistas, trabajadoras y responsables. Les gusta servir a los demás y se especializan en trabajos que requieren detalle y cuidado como la medicina o la psicología. Buscan la seguridad material y la estabilidad.
El documento discute los desafíos de quedar embarazada a una edad avanzada y ofrece algunos métodos naturales para aumentar las posibilidades de concepción. Recomienda empezar con métodos naturales antes de recurrir a tratamientos médicos y sugiere que las mujeres mayores de 40 años aún pueden quedar embarazadas de forma natural siguiendo ciertos métodos probados.
UNFPA Presenta Agenda de Trabajo en Ayacucho ayacuchounfpaperu
Proyecto: “Sumando fuerzas y voluntades para cerrar las brechas en SSR en el Perú: Mejorando la inversión y la capacidad de respuesta de los servicios de SSR y promoviendo una mayor gobernabilidad en salud”
Este documento proporciona información sobre varios suplementos nutricionales de la marca Tiens. Explica brevemente qué son, sus beneficios y cómo tomar cada uno de los siguientes productos: Super Calcio Nutritivo en Polvo, Super Calcio en Polvo para Niños, Super Calcio en Polvo Dietético, Super Calcio con Lecitina, Tabletas Masticables de Calcio, Suplemento de Zinc, Te Antilípido, Te Reductor, Cápsula Revitalizante, Cápsula Antilípido, Jiaogulan, C
Este documento presenta el plan de dirección de un grado de 11 estudiantes para el año 2012. Incluye un diagnóstico del grupo, objetivos como mejorar el rendimiento académico y la convivencia, y logros esperados como integrar a los padres en el proceso educativo e incentivar el buen comportamiento. También describe indicadores de logro, actividades planeadas como reuniones con padres y celebraciones, y un cronograma para llevar a cabo estas actividades a lo largo del año.
Roseann has over 28 years of experience in real estate, providing professionalism and education to clients throughout major financial transactions. She has experience listing and selling homes, training agents, and handling title issues. Throughout her career, Roseann's approach has been to treat others the way she wants to be treated. As a full-time realtor, she works with clients across the Denver metro area, from Castle Rock to Kiowa. She is also a board member of a local real estate association and helps families relocate both locally and nationally. Roseann was named Rookie of the Year in her first year and has received multiple Million Dollar awards over her career, while also remaining active in her community.
1) La distribución normal es ampliamente utilizada en estadística debido a que muchas variables asociadas a fenómenos naturales la siguen. 2) La función de densidad de la distribución normal tiene forma de campana y puede tomar cualquier valor entre -∞ y +∞, siendo más probables los valores cercanos a la media. 3) La importancia de la distribución normal se debe a que describe bien el comportamiento de muchas variables como características morfológicas, fisiológicas, sociológicas y errores de medición.
El documento define conceptos estadísticos fundamentales como población, muestra, variable, parámetro y estadística. Explica que una población es el conjunto total de individuos y una muestra es una parte representativa de la población. Las variables miden características de los individuos y los parámetros resumen la información de las variables para la población completa.
Conceptos Básicos de Estadísticas Jaiver Araujojaiveraraujo
El documento proporciona definiciones de conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato, parámetro, estadístico, censo, encuesta. Explica la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial. También describe los pasos de un estudio estadístico, diferentes tipos de muestreo, variables y el uso de tablas de frecuencias.
Este documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica que la estadística estudia características de poblaciones mediante el análisis de muestras representativas. También describe diferentes tipos de muestreo y variables, y los pasos para realizar un estudio estadístico, incluyendo la recolección y organización de datos.
Este documento define conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica los tipos de muestreo y variables. También describe cómo crear tablas de frecuencias para organizar datos estadísticos y los pasos típicos en un estudio estadístico.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población más grande. Explica los métodos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los métodos no probabilísticos como por cuotas e intencional. Resalta que los métodos probabilísticos son los más recomendables para asegurar la representatividad de la muestra.
Este documento describe diferentes conceptos estadísticos como variables, tipos de variables, población, muestra, parámetros estadísticos y escalas de medición. Explica que una variable es una característica observable que puede variar, y describe tipos de variables como cuantitativas y cualitativas. También define población como el conjunto total de elementos a estudiar, muestra como un subconjunto de la población, y parámetros estadísticos como números que resumen los datos. Finalmente, detalla las diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de interval
El documento define conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable, dato, parámetro, estadístico y tipos de variables. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. También describe diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento describe los conceptos básicos de la estadística, incluyendo la definición de población, muestra, parámetros, estadísticos, variables cuantitativas y cualitativas. También explica diferentes métodos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado.
Conceptos basicos de la estadistica genesis dos santosGenesis Dos Santos
Este documento define conceptos básicos de estadística como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica que la estadística se utiliza para describir y analizar datos de una muestra representativa con el fin de sacar conclusiones sobre una población. También describe diferentes tipos de muestreo, variables, tablas de frecuencias e histograma que son herramientas estadísticas comúnmente utilizadas.
La estadística es una ciencia que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa de una población. Se divide en estadística descriptiva, que se dedica a describir y resumir los datos, y estadística inferencial, que genera modelos e inferencias sobre la población considerando la aleatoriedad de las muestras. El análisis estadístico implica describir, analizar e interpretar características de un conjunto de individuos.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo utilizados en investigación científica. Explica que el muestreo consiste en seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como por cuotas e intencional. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los principales métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población más grande para su estudio. Estos incluyen muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. El muestreo probabilístico es el más recomendable para asegurar la representatividad de la muestra.
Este documento describe los conceptos y métodos básicos de estadística descriptiva y analítica. Explica los pasos de un estudio estadístico, incluyendo la formulación de hipótesis, el diseño de experimentos, la recopilación y análisis de datos, y la extracción de conclusiones. También cubre temas como la extracción de muestras, los tipos de muestreo, el tamaño de la muestra, y los objetivos y métodos de la estadística descriptiva e inferencial.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos básicos como población, muestra, variable, dato y parámetro. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial. También define tipos de muestreo y de variables, y describe cómo codificar y tabular datos para su análisis.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego resume los principales tipos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los principales tipos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve), comparando sus ventajas e inconvenientes.
El documento habla sobre los diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar en investigación científica. Explica que el muestreo consiste en seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los principales métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los métodos no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilí
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego describe los principales tipos de muestreo probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados) y no probabilístico (por cuotas, intencional y bola de nieve), comparando sus ventajas e inconvenientes.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población para su estudio. Explica los métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el muestreo por cuotas e intencional. Señala que los métodos probabilísticos son los más recomendables para asegurar la representatividad de la muestra.
Similar a Nociones de estadísticapoblacon muestreo etc etc (20)
1. Jennifer Ruiz Castro
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Nociones de estadística
Población
- Acción y efecto de poblar.
- Conjunto de los habitantes de un país, región, provincia, ciudad, etc.
- Conjunto de los seres humanos, animales o vegetales que componen una categoría
particular.
- Ciudad, villa o lugar.
- DEM. El estudio de la población consiste fundamentalmente en analizar, en primer
lugar, su estructura en un momento dado: número absoluto y distribución por
edad, sexo, etc., y ciertos caracteres cualitativos como estado sanitario,
nacionalidad, etc. En segundo lugar, analiza las modificaciones que dicha
estructura experimenta en el tiempo: los movimientos naturales, debidos a la
natalidad y a la mortalidad, y características relacionadas con ellas como
nupcialidad, causas de muerte, morbilidad, esperanza media de vida, tasas de
reproducción, etc.; los movimientos migratorios, tanto interiores como exteriores,
y, por último, las variaciones que afectan a los caracteres citados y sus
interrelaciones. En tercer lugar, trata de realizar previsiones sobre su evolución, en
un futuro más o menos próximo, partiendo de ciertas hipótesis acerca de las
características anteriormente citadas. El crecimiento de las poblaciones está
determinado por la tasa de natalidad y la de mortalidad. Durante los últimos años
se han desarrollado considerablemente las zonas urbanas. La acumulación de
personas en grandes ciudades hace que los parámetros demográficos de densidad
no sean significativos para muchos países. Mientras permanecen extensas regiones
prácticamente deshabitadas, la población se agolpa en las grandes urbes y a lo
largo de los ríos y de las costas.
- EST. Conjunto de elementos que se toman en consideración al realizar un estudio
estadístico.
Población activa Conjunto de personas que desempeñan un trabajo remunerado.
Población de riesgo Grupo de población que por sus características es más
propenso a contraer determinadas enfermedades.
Población flotante La que no está avecindada en una ciudad determinada.
Muestreo
Muestra es un subconjunto, extraído de la población (mediante técnicas de muestreo),
cuyo estudio sirve para inferir características de toda la población.
Individuo es cada uno de los elementos que forman la población o la muestra.
Muestreo es la técnica utilizada en la selección de una muestra a partir de una
población.
Distinguimos dos tipos fundamentales de muestreo:
2. Jennifer Ruiz Castro
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Muestreo no probabilístico: En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la
persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a
razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas, en la que los errores cometidos
no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de
muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden
formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana,
las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la
muestra.
Muestreo probabilístico: En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población
pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la
muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras
investigaciones, por ser el riguroso y científico.
Muestreo Probabilístico
En el contexto de muestreo probabilístico, existen varias posibilidades de obtención de
una muestra:
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio estratificado.
Muestreo aleatorio simple
En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier
mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de
salir.
Muestreo aleatorio estratificado
Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de
subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya
representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio
simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada
uno de los estratos.
Hay dos conceptos básicos:
Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera
que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de cada estrato y
la máxima heterogeneidad entre los estratos.
Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones.
Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos:
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1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la
muestra.
2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la
muestra proporcional a su tamaño.
Variable estadística
Una variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es
susceptible de adoptar diferentes valores.
Tipos de variables estadísticas
Cualitativas: No se expresan mediante un número (cualidad). A su vez las podemos clasificar
en:
Ordenables: Aquellas que sugieren una ordenación. (Por ejemplo la graduación militar, El
nivel de estudios, etc.).
No ordenables: Aquellas que sólo admiten una mera ordenación alfabética, pero no
establece orden por su naturaleza. (Por ejemplo el color de pelo, sexo, estado civil, etc.).
Cuantitativas: Se expresan mediante un número (cantidad). De estas hay dos tipos:
Discretas: Solo puede tomar valores aislados. (Por ejemplo, nº de hermanos).
Continuas: Pueden tomar todos los valores de un intervalo. (Por ejemplo, la estatura de
los alumnos de 3º de ESO).
Constantes
Una constante es un dato cuyo valor no puede cambiar durante la ejecución del
programa. Recibe un valor en el momento de la compilación y este permanece inalterado
durante todo el programa.
Se puede hacer una división de las constantes en tres clases:
Constantes literales (sin nombre)
Constantes declaradas (con nombre)
Constantes expresión
Constantes literales
Son valores de cualquier tipo que se utilizan directamente, no se declaran ya que no
tienen nombre. En el siguiente ejemplo tienes un par de constantes literales (el 3, el 4, y
el 3.1416)
Constantes declaradas
También llamadas constantes con nombre, son las que se declaran en la
sección const asignándoles un valor directamente.
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Constantes expresión
También se declaran en la sección const, pero a estas no se les asigna un valor
directamente, sino que se les asigna una expresión. Esta expresión se evalúa en tiempo de
compilación y el resultado se le asigna a la constante.
Datos
Son números que pueden ser comparados, analizados e interpretados.
El campo del cual son tomados los datos estadísticos se identifican como población o
universo.
En un estudio estadístico los métodos que se aplican son:
A) RECOPILACION: De acuerdo con la localización de la información los datos estadísticos
pueden ser internos y externos.
Los internos son los registros obtenidos dentro de la organización que hace un estudio
estadístico,
Los externos se obtienen de datos publicados y encuestas.
B) ORGANIZACIÓN: En la organización de los datos recopilados, el primer paso es corregir
cada uno de los elementos recopilados.
C) REPRESENTACION: Hay 3 maneras de presentar un conjunto de datos mediante
enunciados tablas estadísticas y gráficas estadísticas.
D) ANALISIS: Después de los datos anteriores los datos estadísticos están listos para hacer
analizados, para lo cual frecuentemente se emplean operaciones matemáticas durante el
proceso de análisis.
Si una muestra es representativa de una población se pueden deducir importantes
deducciones acerca de esta a partir del análisis de la misma.
Una muestra es un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una
población dada.
Parámetro
En estadística, un parámetro es un número que resume la ingente cantidad de datos que
pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número
está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir
de datos de la población.
Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la
estadística: crear un modelo de la realidad.
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El estudio de una gran cantidad de datos individuales de una población puede ser
farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita
tener una idea global de la población, compararla con otras, comprobar su ajuste a un
modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en
definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parámetros
estadísticos.
Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una población la media
aritmética de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el
total de individuos que componen tal población.
Frecuencia
Se llama frecuencia a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la
variable.
Tipos de frecuencia
En estadística se pueden distinguir hasta cuatro tipos de frecuencias:
Frecuencia absoluta Es el promedio de una suma predeterminada y además consiste en saber
cuál es el número o símbolo de mayor equivalencia. (ni) de una variable estadística Xi, es el
número de veces que este valor aparece en el estudio. A mayor tamaño de la muestra
aumentará el tamaño de la frecuencia absoluta; es decir, la suma total de todas las
frecuencias absolutas debe dar el total de la muestra estudiada (N).
Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra
(N). Es decir,
Siendo el fi para todo el conjunto i. Se presenta en una tabla o nube de puntos en
una distribución de frecuencias.
Si multiplicamos la frecuencia relativa por 100 obtendremos el porcentaje o tanto por ciento
(pi) que presentan esta característica respecto al total de N, es decir el 100% del conjunto.
Frecuencia absoluta acumulada (Ni), es el número de veces ni en la muestra N con un
valor igual o menor al de la variable. La última frecuencia absoluta acumulada deberá ser
igual a N.
Frecuencia relativa acumulada (Fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada
y el número total de datos, N. Es decir,
Con la frecuencia relativa acumulada por 100 se obtiene el porcentaje acumulado (Pi)),
que al igual que Fi deberá de resultar al final el 100% de N.
La representación gráfica de la distribución de frecuencias acumuladas se denomina ojiva.
En ella el eje de las abscisas corresponde a los límites de clase y el de las ordenadas a los
porcentajes acumulados.