Psicologia

Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales
Tema 8 Poblaciones y muestras

Fuentes: Manual (tema 19) y Agresti (cap. 2)

Tema 8

Tema 8. Poblaciones y muestras
■Introducción
■Poblaciones y muestras ■Tipos de muestras ■Azar y estudios experimentales ■Error muestral y otras formas de error ■Resumen
Tema 8

Introducción
■ Contenido principal de la estadística (y de estecurso): una vez que tenemos unos datos, “manipularlos”, analizarlos, estudiarlos, “explotarlos”.... ■ Pero antes: ¿de dónde vienen esos datos? ■ Esencial: garbage in-garbage out

Tema 8

Introducción
■ En particular: cuando no estudiamos a toda la población sino sólo a una muestra ■ Condiciones para que las muestras sean “representativas” ■ Para que podamos aplicar todo lo que queda por delante enel curso: estadística inferencial

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ La estadística consiste en acumular y analizar datos ■ Los objetos de los que uno toma medidas para generar datos son los sujetos del estudio: pueden ser individuos, familias, países, ciudades, empresas, instituciones... ■ La población: conjunto de sujetos sobre el que el estudio quiere saber algo ■ Una muestra: es unsubconjunto de la población sobre el que el estudio toma datos

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ A veces se estudian poblaciones enteras:
◆Elecciones ◆Censos ◆Números “pequeños”: los alumnos de una facultad, los habitantes de una ciudad, los miembros de una asociación...

■ Pero otras muchas veces estudiamos muestras

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ ¿Por qué estudiar muestras yno poblaciones?
◆Razones económicas ◆Tiempo: la variable cambiaría (ejemplo: paro) ◆El estudio altera el objeto (investigaciones sanitarias o industriales, biológicas...)

■ En todos esos casos: muestra

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ Otra razón para estudiar muestras: existen poblaciones “virtuales” o “conceptuales” que no podemos estudiar
◆Poblaciones realmente existentes yclaramente definidas: “todos los adultos españoles” ◆Poblaciones conceptuales:
★Todas las personas que ahora o en el futuro puedan padecer insomnio (un estudio de fármacos) ★Todos los coches que se puedan fabricar de un determinado modelo (en estudio de consumos) ★Todos los estudiantes de universidad actuales y futuros (en un estudio sobre efectos de un método de estudio)

Tema 8

1. Poblaciones ymuestras
■ Por todas esas razones: hay que estudiar una muestra, no una población ■ Ejemplo: encuestas de opinión pública
◆La población: el conjunto de los adultos españoles (o franceses, o toledanos, o andaluces...) ◆La muestra: 1.000 personas entrevistadas por la encuesta

■ Estadística descriptiva: resumir los datos de la muestra ■ Estadística inferencial: de la muestra a la poblaciónTema 8

1. Poblaciones y muestras
■ Estimador (o estadístico): número que resume información sobre la muestra (Por ejemplo: porcentaje de los encuestados a favor de autorizar la eutanasia en ciertos casos) ■ Los estimadores los obtenemos usando la estadística descriptiva, a partir de los datos de la muestra ■ Parámetro: número que resume información sobre la población (Por ejemplo: porcentaje delos españoles a favor de autorizar la eutanasia en ciertos casos). ■ Con la estadística inferencial estimamos, a partir Tema 8 de los estimadores, que son conocidos, los parámetros, que son desconocidos

2. Tipos de muestras
■ Preocupación principal al hacer una muestra: que sea “representativa” de la población ■ Que sea una “buena” muestra, que se “parezca” a la población ■ Los resultadosserán “sensatos” (los parámetros se parecerán a los estadísticos) ■ Si seguimos ciertas reglas: podremos calcular matemáticamente, a partir del estadístico, el valor aproximado del parámetro
Tema 8

2.1. Muestreo aleatorio simple
■ Mecanismo ideal para la mejor muestra posible: el muestreo aleatorio simple, muestreo en el que
◆Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser...