Estadística descriptiva

Formas de observar la población: total (ò exhaustiva) y parcial (por sub-población o por muestra).

Estadística descriptiva

Total ó Exhaustiva: Es cuando la observación es efectuada sobre la totalidad de los elementos de la población.

Parcial: Es cuando la observación de todos sus elementos se ve imposibilitada y se observa parte de la población.

Parcial Muestra: Se llama muestra a una parte de la población a estudiar qué sirve para representarla. Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia. Subconjunto que seleccionamos de la población.

Mixta: Cuando las observaciones se combinan exhaustiva con la parcial.

Observación directa: Cuando se trabaja directamente con los elementos que se pretenden investigar, y los resultados objetivos se consideran datos estadísticos originales.

Observación indirecta: Cuando se hace uso de datos estadísticos ya conocidos en una investigación anterior, o de datos observados por un tercero. Con el fin de deducir otros hechos o fenómenos.

Muestreo aleatorio (simple, estratificado, por conglomerados, sistemáticos, especial y mixto) y muestreo no aleatorio (subjetivo, por cuota, por trozo de pastel).

Muestreo: Es el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestra representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.

Muestreo aleatorio: Consideramos una población finita, de la que deseamos extraer una muestra. Cuando el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra, denominado el proceso de selección muestreo aleatorio. El muestreo aleatorio se puede plantear bajo dos puntos de vista: sin reposición de los elementos y con reposición.

Con reemplazo:

Si un elemento se extrae de la población y posteriormente se regresa a la misma, tiene la posibilidad de quedar incluido otra vez en la muestra en otra extracción.

Sin reemplazo:

Si el elemento extraído no se regresa a la población entonces, solamente formará parte de la muestra una sola vez.

Muestreo aleatorio simple: El proceso empleado es el siguiente:

Se asigna un número a cada individuo de la población.

A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tabla de números aleatorios, números aleatorio generados con una calculadora u ordenador), se elige tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numera todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer números aleatorios solo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un numero elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k,i+3k,…,i+(n-1)k, es decir que se toma los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El numero i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. El riesgo en este tipo de muestreo esta en los casos en que se dan periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en lo que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o solo hombres o solo mujeres, no podría hacer una representación de los dos sexos.

Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto alguna características (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formaran parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexo, edades). La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

Afijación simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.

Afijación óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poco aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".

El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

Muestreo no aleatorio: En general, el muestreo no aleatorio es aquel que elije cada uno de los elementos de la muestra sin

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