Analisis Estadistico

Teoría del Muestreo
Recurso Procedimiento

Decisiones

Tipos de muestreo Por método estadístico
Censo al 100 % Estratificado

Muestreo al azar
Sin estratificar Estratificado Muestreo sistemático Sin estratificar

Muestreo doble Muestreo en conglomerados

TEORÍA ELEMENTAL DE MUESTREO
Es el objetivo principal de la mayoría de los estudios estadísticos y consiste en hacergeneralizaciones acertadas con base en muestras, acerca de los parámetros en las poblaciones de las cuales provienen.

MUESTREO SIMPLE AL AZAR
En un muestreo al azar simple el tamaño “n”, se eligen unidades tales que cada combinación posible de “n” unidades tenga la misma probabilidad de ser escogida.

MUESTREO SISTEMÁTICO
En un muestreo sistemático, el tamaño “n”, se eligen unidades de manerasistemática.

MUESTREO SIN REEMPLAZO
Los elementos escogidos al azar no vuelven a formar parte de la población y los que quedan deben de tener igual probabilidad de ser escogidos.

MUESTREO CON REEMPLAZO
Los elementos escogidos al azar vuelven a formar parte de la población y deben de tener igual probabilidad de ser escogidos.

Ejemplo de un diseño de muestreo en la Península de Osa Observe ladistribución de los puntos de muestreo Qué tipo muestreo utilizó? de se

Ejemplo de diseño de muestreo Camerún

un en

Observe la distribución de los puntos de muestreo Qué tipo muestreo utilizó? de se

Distribución T Student

En teoría de muestreo utilizaremos la distribución t Student

α = 0.05

Tabla de T Student

Grados de libertad (g.l)

Muestreo aleatorio
Se tomanmuestras al azar para inferir sobre los parámetros de la población

Consideraciones sobre este tipo de muestreo • Es sencillo y muy eficiente • Podrían quedar secciones o áreas sin valorar

• No permite complementar información adicional del recurso
• Dificultad para localizar los puntos exactos donde montar las parcelas

Ecuaciones básicas para muestreo al azar

Promedio Desviación estándarCoeficiente de variación
Error estándar de la media

Estadística descriptiva

s n sx  * 1 N n

Factor de corrección para poblaciones finitas

Intervalos confianza límites Li = X – Sx * t α/2, n-1 Ls = X + Sx * t α/2, n-1 Error absoluto Error (%) E = Sx * t α/2, n-1
E(%)  E *100 X

Grados de libertad α/2=0,05

Ejercicio
Área total : 423 ha Área efectiva: 370 ha Dimensión de launidad de muestreo: 50x60 m Tamaño muestra: 11 unidades Tamaño población: ? Intensidad del muestreo: ?

Práctica 1
Volumen promedio por hectárea:

Vc (m3/ha): Datos 12.0-10.5-15.5-14.8-17.0 12.7-13.8-9.0-11.8-16.3-14.1 Fórmulas
Promedio Desviación estándar Coeficient de variación e s n * 1 N n

Volumen total en el área efectiva:

Desviación estándar del volumen/ha:
Error estándar de lamedia: Error de muestreo absoluto:

Error Estándar de la media

SX 

Intervalos de confianza

L i  X  SX*t α/ 2, n1 L s  X  SX*t α/ 2, n1

Error absoluto

E  SX*t α/ 2,n 1 E(%)  E *100 X

Error de muestreo porcentual:
Error(%)

Límite inferior: Límite superior:

Para el volumen total

Solución práctica 1
Volumen promedio por hectárea: Volumen total en el áreaefectiva: 13,41 m3/ha 4961.36 m3

Desviación estándar del volumen/ha: 2,473 m3/ha
Error estándar de la media: Error de muestreo absoluto: 0,74 m3/ha 1,654 m3/ha 12,33 %
Para el volumen total

Error de muestreo porcentual:
Límite inferior: Límite superior: 4349.72 m3 5573,68 m3

Tipos de inventarios Por método estadístico
Inventario al 100 % Estratificado

Muestreo al azar
Sin estratificarEstratificado Muestreo sistemático Sin estratificar

Generalidades del muestreo estratificado (aplica tanto para muestreo al azar como sistemático) • Cuando la variación entre las unidades de muestreo es muy alta, el error de muestreo será por consiguiente alto. • Para bajar el error de muestreo se recurre a la ESTRATIFICACION

• La estratificación puede ser previa a la ejecución del...