Estadística inferencial Taller 2 Técnicas de muestreo

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Asignatura

Estadística inferencial

 Taller 2

Técnicas de muestreo

Presenta

Lina Fernanda Ordoñez Mosquera

ID 000293593

Docente

Miryana Medina

Neiva (Huila)                                                                                    octubre de 2015

Introducción

Esta asignatura ha sido orientada a entender los principios en los que se basa la estadística inferencial. Entender significa que es posible saber, en primer lugar, qué razones han llevado a elegir un determinado cálculo y, no menos importante, la relevancia real de los resultados de ese cálculo.

La estadística inferencial es necesaria cuando queremos hacer alguna afirmación sobre más elementos de los que vamos a medir. La estadística inferencial hace que ese salto de la parte al todo se haga de una manera “controlada”. Aunque nunca nos ofrecerá seguridad absoluta, sí nos ofrecerá una respuesta probabilística. Esto es importante: la estadística no decide; sólo ofrece elementos para que el investigador o el lector decidan. En muchos casos, distintas personas perciben diferentes conclusiones de los mismos datos

Objetivo general

El objetivo general que tenemos en el siguiente trabajo es identificar la clase de muestra y el método, encontrar mediante el análisis de los datos que se tienen las tendencias en frecuencia y determinar que muestra es para así darle solución a dicho ejercicio.

Objetivo especifico

• determinar si las preguntas que nos plantean es falso o verdadero
• determinar el método y la clase de muestra en los ejercicios planteados
• exponer las ventajas y desventajas de cada uno de los métodos y así mirar sus diferencias

1 Decir si es cierto o falso a los siguientes puntos:

1. Población estadística, es un conjunto de elementos que presentan una característica común.  (v)

1. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos que presentan una característica (cualitativa o cuantitativa) en común. (v)

1. La muestra aleatoria puede no ser representativa del universo o población de la que se extrajo. (F)

1. El método de selección al azar, no está basado en el cálculo de las probabilidades. (F)

1. La muestra, es obtenida con el fin de investigar, a partir del conocimiento de sus características particulares, las propiedades de toda la población. (v)

1. Una de las ventajas del muestreo, es el de mayor control de la integridad y calidad de la enumeración  (v)

1. No es necesario utilizar la misma unidad de selección para la aplicación del muestreo, que para la tabulación y análisis. (f)

1. Determinar en los ejercicios que se dan a continuación, la clase de muestra (probabilística o no probabilística) y el método (aleatorio simple, estratificado, por conglomerados o sistemático).

 a. Población: listado de nombres que aparecen en el directorio telefónico. Técnica de muestreo: seleccionar un nombre por cada cincuenta.

Rta: probabilístico muestreo aleatorio sistematico

b. Población: estudiantes matriculados en nuestra universidad, en el presente semestre. Técnica de muestreo: ir a la cafetería de la universidad y seleccionar un estudiante cada tercera mesa y entrevistarlo, o por cada tercer estudiante, en forma ordenada, selecciona uno.

Rta: probabilístico muestreo aleatorio sistematico

c. Población: alumnos matriculados en nuestra universidad, en el presente periodo académico. Técnica de muestreo: elegir los primeros 80 alumnos que llegan a la universidad el día miércoles de una semana cualquiera.

Rta. Método no aleatorio porque es intencional

d. Población: nombres de 1.000 familias con sus respectivas conclusiones, anotadas en papelitos de igual tamaño en introducirlas en una caja. Técnica de muestreo: una persona extrae 100 papelitos, uno tras otro, removiéndolos en cada extracción.

Rta: probabilístico aleatorio simple

e. Población: alumnos matriculados en la universidad, en el periodo académico actual. Técnica de muestreo: durante una semana, entrevista a cincuenta alumnos por cada facultad.

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