Trabajo estadística

LABORATORIO NUMERO 1 ESTADISTICA.

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Docente: Priscila Merino

INTEGRANTES: Javier Silva. Vicente Reyes. Álvaro Sáez.

1. Explique qué es lo que define que una muestra sea “representativa” y por qué razón es importante que la muestra sea representativa.

Una muestra se considera "representativa" si tiene características similares a las del conjunto o población a partir del cual se ha extraído la muestra. Es decir, si las propiedades estadísticas de la muestra (como la media, la varianza(azar), etc.) son similares a las del conjunto de la población, entonces se considera que la muestra es representativa. Es importante que una muestra sea representativa porque permite realizar inferencias precisas sobre la población en su conjunto, sin necesidad de analizar todos los elementos de la población. Si una muestra no es representativa, las conclusiones obtenidas a partir de ella pueden no ser precisas o aplicables al conjunto de la población.

1. En relación con el muestreo de tipo no probabilístico el autor nos señala que “este tipo de muestras no se ajustan a un fundamento probabilístico, es decir, no dan certeza que cada sujeto a estudio represente a la población”. Indique a que se debe esto, cuáles serían las características de este tipo de procedimientos y comente acerca de la utilidad y aplicación de este tipo de muestreos.

El tipo de muestra no probabilístico se refiere a cuando al hacer la encuesta o estudio, se hace la muestra sin aleatoriedad y siendo sesgado por algún factor asociado o no a la muestra. Existen 3 tipos de muestras no probabilísticos:

Intencional: se hace este tipo de muestras cuando queremos encuestar a una población en específico, para saber con más precisión las respuestas y poder tener una muestra representativa de lo que se busca.

Ejemplo: haremos una encuesta solo para las personas que viven en concepción y asisten a la USS, en este caso nuestra población blanca son los estudiantes, la población accesible es los que estudian en la USS y además tenemos la intencionalidad de solo encuestar a los que viven en concepción. De esta manera nuestra muestra contaría con algún tipo de “filtro” para ser contestada.

Por conveniencia: este tipo de muestras es cuando a quien se le aplicara la encuesta, tiene alguna relación especial o puede contestar la encuesta de manera positiva, es decir, un sesgo que puede ayudar a quien hace la encuesta para recibir la respuesta que el está esperando.

Ejemplo: queremos evaluar el desempeño de un profesor de la USS, se le encarga la misión al profesor de buscar 10 alumnos para contestarla y evaluar el desempeño del profesor. En este caso es muy posible que escoja de manera desigual a los estudiantes y buscara a los que él sabe que responderán de manera positiva la encuesta.

Accidental o consecutivo: es cuando se hace una encuesta, pero no se tiene la certeza de si toda nuestra muestra podrá contestarla. En este caso se suele recibir muy pocas respuestas y se debe realizar el estudio con los que pudieron ser válidamente encuestados, pero dejando gran cantidad de muestra fuera de nuestro objetivo principal que se quería hacer y solo conformarnos con una parte de la muestra.

Ejemplo: se debe realizar una encuesta a todos los estudiantes de ingeniería en energía y sustentabilidad ambiental, para esta medición solo tendremos habilitado el sábado en la facultad para poder contestar la encuesta. En este caso dejaremos a los alumnos que no pueden asistir por diversos motivos fuera de nuestra muestra, la cual se quería realizar con todos los alumnos, pero no todos pueden contestarla por algún motivo.

1. Dibuje un Mapa Conceptual de los tipos de muestreo descritos y explique las semejanzas y diferencias entre los muestreos estratificado y por conglomerado.

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1. Comente respecto de la necesidad de trabajar con muestras en lugar de con la población total de interés

En investigación y estadística, se utilizan muestras en lugar de la población total por varias razones una de ellas es La población total puede ser muy grande: si uno quiere estudiar una población completa, puede ser muy costoso, requiere mucho tiempo y recursos, y en algunos casos es imposible. Por lo tanto, se pueden obtener resultados confiables y precisos a un costo razonable utilizando una muestra de población y además la muestra genera mayor presión esto se debe a que en la mayoría de los casos, se puede hacer una selección cuidadosa de la muestra y aplicar técnicas de muestreo para reducir el sesgo, por último, al trabajar de estar forma generamos un ahorro de tiempo significativo ya que no se trabaja con el 100% de la población.

Parte 2: Ejercicio en computador Usando el comando de MS EXCEL, ALETAORIO.ENTRE(;) elabore una tabla de 25 filas y 25 columnas (25 x 25) de números aleatorios (ejemplo mostrado en la figura):

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