Medidas de dispersion

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19. Medidas de dispersión y distribución normal con software SPSS v-18
20.1 Distribución normal 123.
Es una de las distribuciones más importante, es una distribución continua (no discreta). Se utiliza para reflejar la distribución devariables tales como estatura, peso, distancia y otras medidas que son divisibles infinitamente. Tales continuas generalmente son el resultado de la medida.

20.2 Ejemplo 5.7 pág. 128. Cambiar los datos para repasar.

20.3 Calculo de un valor x a partir de una probabilidad conocida.
En este caso se pide calcular una probabilidad dado un valor de x. es decir que se proporcionaba elvalor x para la variable aleatoria, y se debía hallar el área comprendida entre dicho valor y la media, sin embargo algunas veces se puede saber cual probabilidad se requiere, y se debe determinar qué valor de x dará dicha probabilidad.

20.4 Pág. 131, ejemplo hay que cambiar los datos.

20.5 Métodos de muestreo pág. 160, 161, 162.
Es el proceso por el cual se seleccionan losindividuos que formarán una muestra.
Para que se puedan obtener conclusiones fiables para la población a partir de la muestra, es importante tanto su tamaño como el modo en que han sido seleccionados los individuos que la componen.
El tamaño de la muestra depende de la precisión que se quiera conseguir en la estimación que se realice a partir de ella. Para su determinación se requieren técnicasestadísticas superiores, pero resulta sorprendente cómo, con muestras notablemente pequeñas, se pueden conseguir resultados suficientemente precisos

Muestreo aleatorio simple:
Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la población. Para obtener una muestra aleatoria simple, cada elementoen la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, el plan de muestreo puede no conducir a una muestra aleatoria simple. Por conveniencia, este método pude ser reemplazado por una tabla de números aleatorios. Cuando una población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población esimposible. Por lo tanto, ciertas modificaciones del muestreo aleatorio simple son necesarias.

Muestreo sistemático:
En un muestreo aleatorio sistemático se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.
Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primerlugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

Muestreo estratificado:
Un muestreo aleatorio estratificado es aquel en el que se divide la población de N individuos, en k subpoblaciones oestratos, atendiendo a criterios que puedan ser importantes en el estudio, de tamaños respectivos N1, .., Nk,

y realizando en cada una de estas subpoblaciones muestreos aleatorios simples de tamaño ni .

Muestreo por conglomerados:
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidadeshospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de...
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