Ensayo de Distribuciones muestrales

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INGENIERIA EN GESTION EMPRESARIAL

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Profesor: JOSE ANTONIO VAZQUEZ IBARRA[pic 10]

Alumno: Juan Carlos Bonilla Muro

Fecha: 12/02/2021

INDICE GENERAL

Contenido

Capítulo 1.        Ensayo de Distribuciones muestrales.        1

1. Ensayo de Distribuciones muestrales.

Para comenzar a abordar el tema es importante señalar el concepto de muestreo y tenemos que se denomina muestreo al 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 se procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la selección de la muestra difícilmente será una representación exacta de la población. Esto significa que su tendencia central, variabilidad, etc., aproximarán las de la población, pero habrá cierta diferencia, que interesa sea la menor posible. Un concepto clave de muestreo es el de representatividad: Los procedimientos de muestreo tienen por objeto generar muestras lo más representativas posible de las poblaciones dados los objetivos de la investigación y las circunstancias que afectan al muestreo.

El campo de la inferencia estadística trata básicamente con generalizaciones y predicciones, se desea dar a conocer que características de una población o parámetros por medio de los detalles de una muestra o estadísticas.

Para que las probabilidades de la muestra de una población sean válidas, se debe obtener muestras representativas de dicha población y para eliminar cualquier probabilidad de riesgo es conveniente seleccionar una muestra aleatoria en el sentido de que las observaciones se realicen independientemente y al azar.

Al hacer una investigación estadística, se tiene que decidir de qué manera se van a tomar los datos, es decir, cuál será el procedimiento para obtener la muestra. Hay varias razones por las que es utilizado el muestreo y no toda la población: dichas poblaciones que se analizan pueden ser infinitas, al medir las propiedades de una población en ocasiones puede llegar a requerir destrucción de elementos y los resultados obtenidos de una muestra podrían ser más precisos que a diferencia de medir toda la población.

Cuando una población es infinita se pueden tomar los elementos en el orden que van ocurriendo y así permite obtener una muestra representativa. Si la población objetivo es finita se maneja un método de selección: se hace una lista de elementos de la población, se numeran los elementos de forma consecutiva, se debe aplicar un método aleatorio y dependiendo el caso se podría tomar una muestra aleatoria seleccionadas con remplazo o sin remplazo.

Una manera de obtener una muestra sistemática al azar de deben enumerar las unidades de muestreo de una población de 1 a N y se determina primero lo que es un intervalo de muestreo, k, después se escoge al azar un número del primer intervalo de muestreo.

Cuando se elabora el proceso de estratificación se necesita que dicha población sea dividida en grupos o clases llamadas estratos, dentro de estos se encuentran los elementos de una forma homogénea de acuerdo a dichas características de estudio. Se toma una muestra de cada uno de los estratos por métodos aleatorios simples y la muestra resultante se llama muestra estratificada.

Existen dos tipos de muestreo estratificado el proporcional y/o desproporcionada, el primero indica que el número de unidades extraídas de cada estrato o grupo es proporcional al tamaño de este y el desproporcionado comprende los procedimientos de tomar igual tamaño de cada estrato sin tener en cuenta el tamaño.

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