ENSAYO IMPRIMIR



ALUMNO: ANTHONY CHRISTOPHER MAGAÑA VICHEL

MATERIA: ESTADISTICA INFERENCIAL

NUMERO DE CONTROL: 14E50504 3 A

NOMBRE DEL ACESOR: MARIA DEL ROCIO CRUZ TORRES

TAREA: ENSAYO DEL TEMA MUESTREO

FECHA DE SOLICITUD: 19/agosto/2015
FECHA DE REALIZACION: 26/agosto/2015


INTRODUCCION AL MUESTREO
Se denomina muestreoal 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 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., aproximaránlas de la población, pero habrá cierta diferencia, que interesa sea lo 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.
Desde un punto de vista aplicado, se denomina muestreoel proceso de selección de la muestra o muestras a utilizar para la investigación. Esto supone generar una o pocas muestras. Actualmente es de interés la selección de muestras para la simulación informática de los procesos de muestreo, particularmente para la obtención de distribuciones muéstrales. En estos casos el número de muestras generadas puede ser muy grande y el procedimiento de muestreose realiza informáticamente y con procedimientos específicos.
Desde un punto de vista teórico, el concepto de muestreo es fundamental para la Inferencia Estadística. El hecho de que las muestras no sean exactamente representativas de las poblaciones significa que las inferencias presentan cierto margen de incertidumbre. Para cuantificarlo y definir técnicas inferenciales es necesario conocer cómose comportan los estadísticos obtenidos en las muestras, esto es, cómo son las distribuciones muestrales de los estadísticos habitualmente utilizados para la inferencia.
Las muestras singulares generadas para investigación con sujetos suelen utilizarse para obtener algunos estadísticos (Media, proporción, varianza, etc.) con los que se realiza el proceso de inferencia. En cambio, las muestrassimuladas por ordenador suelen ser utilizadas para obtener distribuciones muestrales y realizar inferencia. Esto es de interés cuando se dan circunstancias especiales que no aconsejan utilizar los procedimientos habituales. Las distribuciones muestrales son las distribuciones de estadísticos de muestras que pertenecen a la misma población. Por ejemplo, la distribución muestral de la Media es ladistribución de las Medias de muestras de un mismo tamaño extraídas de la misma población.
Algunos autores dan su punto de vista a este tema para así enriquecer la información.
En las actividades de investigación es muy útil el empleo de muestras. El análisis de una muestra permite inferir conclusiones de generalización a la población de estudio con cierto grado de certeza (Holguín y Hayashi, 1993).Al desarrollar un proyecto de investigación “el total de observaciones en las cuales se está interesado, sea su número finito o infinito, constituye lo que se llama una población,” (Walpole y Myers, 1996, p. 203). La muestra es una pequeña parte de la población estudiada. La muestra debe caracterizarse por ser representativa de la población.
De acuerdo con Briones (1995) “una muestra esrepresentativa cuando reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características de la población..., con márgenes de error calculables.
Los anteriores conceptos reflejan que al analizar una muestra se está aplicando la inferencia estadística con el propósito de conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas, compuestas por los mismos...