TEMA 1. ESTADISTICA INFERENCIAL (1).pptx
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Este documento introduce la estadística inferencial y describe sus diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico, no probabilístico, aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerado, bola de nieve, por cuotas e intencional. Explica los pasos para la selección de un muestreo sistemático y proporciona ejemplos de diseños de muestra.
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- 2. ESTADISTICAINFERENCIAL INTRODUCCION La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una parte de esta. Su objetivo es obtener conclusiones útiles para hacer deducciones sobre una totalidad, basándose en la información numérica de la muestra. Se dedica a la generación de los modelos y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas. características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables de Sam . Otras técnicas de modelamiento incluyen análisis de varianza, series de tiempo y minería de datos.
- 5. ESTADISTICAINFERENCIAL TIPOS DE MUESTREO MUESTREO PROBABILISTICO MUESTREONO PROBABILISTICO MUESTREO ALEATORIOSIMPLE MUESTREO SISTEMATICO MUESTREO ESTRATIFICADO MUESTREOPOR CONGLOMERADO MUESTREODE BOLADE NIEVE MUESTREOPOR CUOTAS MUESTREOINTENCIONALO PORCONVENIENCIA
- 8. ESTADISTICAINFERENCIAL Pasos para la selección de un muestreo sistemático: 1.Definir la población objetivo. 2.Determinar el tamaño deseado de la muestra (n). 3.Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo. 4.Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenados en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita. 5.Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N). 6.Calcular el intervalo de muestreo (i) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo (N) por el tamaño de la muestra específica (n). Uno debería ignorar el resto y redondear o terminar en el número entero más próximo. El redondeo hacia abajo y truncando puede hacer que el tamaño de la muestra sea más grande de lo deseado. Si es así, se puede eliminar de forma aleatoria las selecciones adicionales. Si no se conoce el tamaño exacto, o es poco práctico determinar, se puede fijar una fracción de muestreo.
- 9. ESTADISTICAINFERENCIAL Tamaño de muestra 𝑁∗ = 500 Zona A Importancia = 3 Porcentaje = 50% 𝑛∗ = 250 Zona B Importancia = 2 Porcentaje = 33% 𝑛∗ = 165 Zona C Importancia = 1 Porcentaje = 17% 𝑛∗ = 85 Hombres Porcentaje = 49% 𝑛∗ = 42 Mujeres Porcentaje = 51% 𝑛∗ = 43 Hombres Porcentaje = 49% 𝑛∗ = 123 Mujeres Porcentaje = 51% 𝑛∗ = 127 Hombres Porcentaje = 49% 𝑛∗ = 81 Mujeres Porcentaje = 51% 𝑛∗ = 84
- 10. ESTADISTICAINFERENCIAL Tamaño de muestra 𝑁∗ = 384 Zona A Importancia = 1 Porcentaje = 25% 𝑛∗ = 96 Zona B Importancia = 2 Porcentaje = 50% 𝑛∗ = 192 Zona C Importancia = 3 Porcentaje = 25% 𝑛∗ = 96 Hombres Porcentaje = 49% 𝑛∗ = 47 Mujeres Porcentaje = 51% 𝑛∗ = 49 Hombres Porcentaje = 49% 𝑛∗ = 47 Mujeres Porcentaje = 51% 𝑛∗ = 49 Hombres Porcentaje = 49% 𝑛∗ = 94 Mujeres Porcentaje = 51% 𝑛∗ = 98 Ejemplo: DISEÑO DE LA MUESTRA En clases