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DEFINICIÓN Elmuestreo es una herramienta de la investigación científica, cuyafunción básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con lafinalidad de hacer inferencias sobre dicha población. La muestra debe lograruna representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de lamejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes parala investigación. Tiposde muestreo: Muestreo Sistemático o aleatorio: En una muestra sistemática, los elementos de lapoblación se ponen en una lista y luego cada enésimo elemento de la lista seselecciona sistemáticamente para su inclusión en la muestra. Muestreo Estratificado: Una muestra estratificada es una técnica demuestreo en la que el investigador divide a toda la población objetivo endiferentes subgrupos o estratos, y luego selecciona aleatoriamente a lossujetos finales de los diferentes estratos de forma proporcional. Este tipo demuestreo se utiliza cuando el investigador quiere resaltar subgruposespecíficos dentro de una población. Muestreo por Conglomerados: El muestreo por conglomerados puede serutilizado cuando es imposible o impráctico elaborar una lista exhaustiva de loselementos que constituyen a la población objetivo. Sin embargo, generalmente loelementos de la población ya están agrupados en subpoblaciones y las listas deesas subpoblaciones ya existen o pueden ser creadas. Concepto de distribución demuestreo de la media. Ladistribución muestral de un estadístico es una distribución de probabilidad constituidapor cada uno de los valores que puede asumir el estadístico en todas lasmuestras de tamaño n posibles de extraer sin reposición en una población detamaño N. Dados los valores de la población y la muestra el número de muestrasposibles a extraer se calcula como combinación. Error estándar de la media: Es la desviación estándar de ladistribución de muestreo de la media, por lo que mide el grado en que se esperaque varíen las medias de las diferentes muestras de la media de la población,debido al error aleatorio en el proceso de muestreo. Distribución muestral de lamedia varianza conocida y desconocida. Elcomportamiento de la media muestral y ésta depende tanto del valor de la mediapoblacional, como de la varianza poblacional. Deahí la importancia de establecer una distribución para la media muestral que larelacione únicamente con la poblacional, lo que hará que conocida la muestralconcreta podamos aventurar el comportamiento de la poblacional. Unadistribución muestral es una distribución de probabilidad de una estadísticamuestral calculada a partir de todas las muestras posibles del tamaño “n”elegidas al azar de una población determinada. Distribución muestral de laproporción Muchas aplicaciones involucran poblaciones de datoscualitativos que deben compararse utilizando proporciones o porcentajes. Teorema de límites central. El teorema describe ladistribución de la media de una muestra aleatoria proveniente de una poblacióncon varianza finita. Cuando el tamaño de la muestra es lo suficientementegrande, la distribución de las medias sigue aproximadamente una distribuciónnormal. El teorema se aplica independientemente de la forma de la distribuciónde la población. Muchos procedimientos estadísticos comunes requieren que losdatos sean aproximadamente normales. Muestras de una población uniforme: Unapoblación que sigue una distribución uniforme es simétrica, pero marcadamenteno normal. Muestras de una población exponencial: Unapoblación que sigue una distribución exponencial es asimétrica y no norma

Tipos de estimación y características. a) Estimación puntual: consiste en un solo estadístico muestral que se usa para estimar el valor verdadero de un parámetro de una población que es desconocido. Por ejemplo, la media muestral x es un estimador puntual de la media poblacional μ. Cuando usamos una estimación puntual, sabemos que aunque usemos un método bueno de estimación es prácticamente improbable que el valor de la estimación coincida con el verdadero valor del parámetro, así que sería conveniente acompañar nuestra estimación con alguna medida que nos permitiera expresar la cercanía del estimador al parámetro. Una solución a ello no los brindan los estimadores por Intervalos de Confianza. b) Estimación por intervalo: es la estimación de un parámetro de la población dado por dos números entre los cuales se puede considerar que se encuentra el parámetro. Las estimaciones de intervalo indican la precisión de una estimación y son, por lo tanto, preferibles a las estimaciones puntuales. Características que debe tener un buen estimador: a) Debe ser insesgado: un estimador es insesgado, si en promedio, tiende a tomar valores que están por encima del parámetro de la población con la misma frecuencia y la misma extensión, con la que tiende a asumir valores por debajo del parámetro de población que se está estimando. b) Debe ser eficiente: de varios estimadores insesgados, el más eficiente es el que tiene el error estándar más pequeño. c) Debe ser consistente: significa que a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la estimación se aproxima al valor del parámetro. d) Debe ser suficiente: significa que ningún otro estimador puede suministrar más información sobre el parámetro. link: https://www.youtube.com/watch?v=iSlrrlzeg7w Determinación del tamaño de lamuestra de una población. Conel muestreo aleatorio simple estratificado se puede considerar que la eleccióndel tamaño de la muestra es un proceso en dos etapas. Primero, se debe elegirun tamaño total de muestra. En segundo lugar, decidir cuándo asignar lasunidades muéstrales a los diversos estratos. En forma alterna, se podría decidirprimero el tamaño de la muestra que se tomará de cada estrato, y después sumarlos tamaños de muestra para obtener el tamaño total. La distribución consisteen decidir que fracción de la muestra total se debe asignar a cada estrato. Estafracción determina el tamaño de la muestra aleatoria simple en cada estrato.Los factores que se consideran más importantes en la asignación son: 1.La cantidad de elementos en cada estrato 2.La varianza de los elementos dentro de cada estrato 3.El costo de selección de elementos dentro de cada estrato Las muestras másgrandes se deben asignar a los principales estratos y a los estratos convarianzas mayores. Al revés para obtenerla máxima información a determinadocosto, las muestras más pequeñas se deben asignar a los estratos en los que esmáximo el costo por unidad muestreada. El costo de selección puede ser muyimportante cuando se requiere de desplazamientos significativos del encuestadorentre las unidades muestreadas en determinados estratos, pero no en otros, estecaso se presenta más cuando algunos de los estratos implican áreas rurales yotras ciudades. link: https://www.youtube.com/watch?v=WwA4dONQJTI