Construcción de un documento aplicando la estadística descriptiva con muestreo

Tarea 1 -Construcción de un documento aplicando la estadística descriptiva con muestreo

Integrantes:

Yasmin Paola Taicus vasques

Zeyly Andrade Chala

Mayerly Herrera Ramirez

Carlos Cortes Caicedo

Alberto Murcia Rojas

Grupo:

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Tutor

Carlos Andrés Fajardo

Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Escuela de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y Medio Ambiente

Bioestadística

Septiembre de 2022

Introducción

Es proceso por el que generamos las muestras. Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la muestra sea lo más representativa posible de la población de la que procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la selección de la muestra difícilmente será una representación exacta de la población.

Objetivo

Identificar y analizar los diferentes tipos de variables en Bioestadística a través de un ejercicio de muestreo, organización, procesamiento y presentación de estas con la ayuda de  software.

Parte 1: revisión y análisis conceptual

a) Defina qué es y cuáles son las características de un muestreo aleatorio simple, estratificado, por conglomerados, sistemático y por captura y re-captura. ¿Cuál de estos consideraría más apropiado para una caracterización botánica dentro de un sistema 2 agroforestal? Justifiquen su respuesta (esto no es decir que es bueno o no sin discutir con apoyo bibliográfico – todas las respuestas son válidas si están debidamente justificadas).

Muestreo aleatorio simple:
Se define como muestreo aleatorio simple a la muestra probabilística obtenida donde dentro de todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogido.

Características:
• Todos los elementos dentro de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionado.

Muestreo estratificado:
El muestreo estratificado es aquella técnica de muestreo estadístico el cual consiste en dividir una población bajo estudio en diferentes subgrupos o estratos.

Características:
• Cada elemento debe permanecer a un único estrato, de tal manera que los estratos son excluyentes.

Muestreo por conglomerados:
El muestreo por conglomerados consiste en el cual se divide la población en conjuntos sin solapamiento y exhaustivos, de manera que cada uno represente una variable posible.

Características:
• Esta técnica específica también puede ser aplicada en conjunto con el muestreo por etapas múltiples.
• La población se divide en N grupos, llamados conglomerados.
• El investigador selecciona aleatoriamente n grupos para incluirlos en la muestra, donde n es menor a N.
• Cada elemento de la población puede asignarse a uno, y solo a un conglomerado.

Muestreo sistemático:
El muestreo sistemático es en el que se realiza una selección de un elemento al azar y para escoger el resto de la muestra se usan intervalos regulares basados en un valor numérico.

Características:
• Es un proceso simple y solo necesita la elección de un individuo al azar.
• Representa correctamente la población, de manera rápida y simple.
• Nos garantiza una selección equitativa de la población.

Muestreo por captura y re-captura:

El muestreo de captura y re-captura consiste, básicamente, en extraer una muestra aleatoria de una población de interés, marcar mediante algún método apropiado a cada miembro de la muestra, y volver a dejar libres a los individuos de esa muestra en la población.  (Pozo, 2018).  

Características:
• El procedimiento de cálculo del tamaño poblacional es un poco laborioso y existen numerosas variantes.

¿Cuál de estos consideraría más apropiado para una caracterización botánica dentro de un sistema agroforestal?

Considero que para una caracterización botánica dentro de un sistema agroforestal el tipo de muestreo ideal es el estratificado, a partir de las cuales se pueden crear categorías forestales, y no forestales agregadas y utilizarlas como estratos (McRoberts, 2002).

b) Considerando las medidas de resumen consultadas en la primera tarea, defina y describa que son las tablas de distribución de frecuencias (absoluta y relativa), como se calculan y cuál es su objetivo. Utilice un ejemplo para describir su respuesta.

TABLAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA ABSOLUTA: En este tipo de tablas se representan el número de veces en las que se repite un valor, en donde la suma de las frecuencias absolutas es igual al valor de todos los datos. (Serra, 2020b). Este tipo de tablas es usado para simplificar los valores de una variable.

TABLAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS RELATIVAS: Estas son usadas para representar dos variables de manera porcentual. Estas son ideales para conocer la asociación que existe en dos variables. (Asociaciones y tablas de frecuencias relativas (artículo), 2016). Esta se puede hallar dividiendo la frecuencia absoluta de un valor determinado entre el número total de datos.

Ejemplo:

En una urbanización de la ciudad se recopiló los datos de una votación para elegir al representante de su comunidad: Guillermo 18, Cristina 30 y Marcelo 12 votos.

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c) Dentro de las medidas de resumen de datos provenientes de un muestreo, también están aquellas denominadas como “Medidas de dispersión”, defina las siguientes: rango muestral, varianza muestral, desviación estándar y coeficiente de variación.

Medidas de dispersión

Rango muestral: El rango es un valor numérico que sirve para manifestar la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de una muestra poblacional en Estadística.

Varianza muestral: Se puede definir como el "casi promedio" de los cuadrados de las desviaciones de los datos con respecto a la media muestral.

Desviación estándar: La desviación estándar mide la dispersión de una distribución de datos. Entre más dispersa está una distribución de datos, más grande es su desviación estándar.

Coeficiente de variación: Es una medida de dispersión que permite el análisis de las desviaciones de los datos con respecto a la media y al mismo tiempo las dispersiones que tienen los datos dispersos entre sí.

d) ¿Cuáles son las mejores maneras de ilustrar los resultados de una tabla de distribución? ¿Cuáles herramientas gráficas pueden ser usadas para variables discretas y continuas?

Después de construir la tabla de frecuencias correspondiente es importante la representación gráfica de la distribución de los datos en un diagrama. Esta representación gráfica permite una visualización rápida de la información almacenada.

Para variables discretas se utiliza el diagrama diferencial (barras) y también integral (escaleras)

Para variables continuas se utiliza diagrama diferencial (histograma, polígono de frecuencias) e integral (diagramas acumulados)

Link Infografía:

Parte 2: aplicación conceptual

Ejercicio 1

 A partir de las situaciones que se describen a continuación, identificar la población en estudio y una o más variables que sean de utilidad para el análisis del problema en cuestión (tenga en cuenta los conceptos definidos previamente – Ojo, es un ejercicio de interpretación y análisis conceptual).

Situación A: En una zona del departamento de Río Caquetá, en el municipio de Belén de los Andaquíes, donde se cultiva patilla para obtención de semillas, se observó que las cosechas de semillas del último trienio disminuyeron considerablemente con respecto a períodos anteriores, aun cuando el área cultivada se mantenía sin cambios.

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