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Description
Mind Map by YEILEEM ALVAREZ, updated more than 1 year ago
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Created by YEILEEM ALVAREZ
about 9 years ago
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DISTRIBUCIONES MUÉSTRALES
- TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
- La importancia del teorema central del límite radica en que
mediante un conjunto de teoremas, se desvela las razones
por las cuales, en muchos campos de aplicación, se
encuentran en todo momento distribuciones normales o casi.
- Formulas que manejan varios autores:
- Hay 3 formulas diferentes para resolver el
problema haciendolo lo mas facilmente
posible.
- Formulas que manejan varios autores:
- La importancia del teorema central del límite radica en que
mediante un conjunto de teoremas, se desvela las razones
por las cuales, en muchos campos de aplicación, se
encuentran en todo momento distribuciones normales o casi.
- En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar
todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su
estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola
muestra, de acercarse al parámetro de la población.
- EL MUESTREO
- En estadística un muestreo es la técnica para la
selección de una muestra a partir de una
población. En el muestreo, si el tamaño de la
muestra es más pequeño que el tamaño de la
población, se puede extraer dos o más
muestras de la misma población.
- Su función: es una herramienta de la
investigación científica. Su función básica es
determinar que parte de una realidad en
estudio (población o universo) debe
examinarse con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha población.
- Su función: es una herramienta de la
investigación científica. Su función básica es
determinar que parte de una realidad en
estudio (población o universo) debe
examinarse con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha población.
- Muestreo no probabilístico
- A veces, para estudios explorator ios, el muestreo
probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude
a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes
de que no sirven para realizar generalizaciones (
estimaciones inferenciales sobre la población ) , pues no
se tiene certeza de que l a muestra extraída sea
representativa, ya que no todos los sujetos de la
población tienen la misma probabilidad de se elegidos.
- Entre los métodos de
muestreo no
probabilísticos más
utilizados en
investigación
encontramos:
- El muestreo por cuotas se utiliza
cuando se tienen datos adicionales de
los individuos (edad, sexo, etc.) y se
pueden utilizar ya que el investigador
considera que estos datos pueden
influenciar en las características que se
estudian. El análisis por estratos
permite un posterior análisis de las
diferencias entre grupos.
- El muestreo por conveniencia consiste en
seleccionar a los individuos que
convienen al investigador para la
muestra. Esta conveniencia se produce
porque al investigador le resulta más
sencillo examinar a estos sujetos, ya sea
por proximidad geográfica, por ser sus
amigos, etc
- El método de muestreo de bola de
nieve (o muestreo por referidos), el
muestreo se realiza sobre
poblaciones en las que no se conoce
a sus individuos o es muy difícil
acceder a ellos. Podrían ser los
casos de sectas secretas, indigentes,
grupos minoritarios, etc.
- El método de muestreo
discrecional (o muestreo por
juicio), los sujetos se
seleccionan a base del
conocimiento y juicio del
investigador.
- El muestreo por cuotas se utiliza
cuando se tienen datos adicionales de
los individuos (edad, sexo, etc.) y se
pueden utilizar ya que el investigador
considera que estos datos pueden
influenciar en las características que se
estudian. El análisis por estratos
permite un posterior análisis de las
diferencias entre grupos.
- Entre los métodos de
muestreo no
probabilísticos más
utilizados en
investigación
encontramos:
- A veces, para estudios explorator ios, el muestreo
probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude
a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes
de que no sirven para realizar generalizaciones (
estimaciones inferenciales sobre la población ) , pues no
se tiene certeza de que l a muestra extraída sea
representativa, ya que no todos los sujetos de la
población tienen la misma probabilidad de se elegidos.
- Muestreo probabilístico
- Aleatorio simple: sus ventajas. *Sencillo
y de fácil comprensión. * Cálculo rápido
de medias y varianzas; sus
inconvenientes *Requiere que se posea
de antemano un listado completo de
toda la población. Cuando se trabaja con
muestras pequeñas es posible que no
represente a la población
adecuadamente
- Sistemático: sus ventajas, *Fácil de aplicar.
*No siempre es necesario tener un listado de
toda la población. *Cuando la población está
ordenada siguiendo una tendencia conocida,
asegura una cobertura de unidades de todos
los tipos; sus inconvenientes,*Si la constante
de muestreo está asociada con el fenómeno
de interés, las estimaciones obtenidas a
partir de la muestra pueden contener sesgo
de selección
- Estratificado: sus ventajas, *Tiende a
asegurar que la muestra represente
adecuadamente a la población en función
de unas variables seleccionadas. *Se
obtienen estimaciones más precisa. * Su
objetivo es conseguir una muestra lo más
semejante posible a la población en lo que
a la o las variables estratificadoras se
refiere; sus inconvenientes. * Se ha de
conocer la distribución en la población de
las variables utilizadas para la
estratificación.
- Conglomerados: sus ventajas, *Es
muy eficiente cuando la
población es muy grande y
dispersa. *No es preciso tener un
listado de toda la población, sólo
de las unidades primarias de
muestreo; sus inconvenientes, *El
error estándar es mayor que en el
muestreo aleatorio simple o
estratificado. *El cálculo del error
estándar es complejo.
- Aleatorio simple: sus ventajas. *Sencillo
y de fácil comprensión. * Cálculo rápido
de medias y varianzas; sus
inconvenientes *Requiere que se posea
de antemano un listado completo de
toda la población. Cuando se trabaja con
muestras pequeñas es posible que no
represente a la población
adecuadamente
- En estadística un muestreo es la técnica para la
selección de una muestra a partir de una
población. En el muestreo, si el tamaño de la
muestra es más pequeño que el tamaño de la
población, se puede extraer dos o más
muestras de la misma población.
- Elaborado por: Yuendy Maria Roa
Chacon C.I 23.513.797 Y Yeileem
Rebeca Alvarez Zambrano C.I
26.068.150
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