administracion


INTRODUCCION

Estimación Estadística
Se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.
Laestimación se divide en tres grandes bloques, cada uno de los cuales tiene distintos métodos que se usan en función de las características y propósitos del estudio:
Estimación puntual:
Método de los momentos;
Método de la máxima verosimilitud;
Método de los mínimos cuadrados;
Estimación por intervalos.
Estimación bayesiana.











TIPOS DE ESTIMACIONES
Normalmente seconsideran tres tipos de estimaciones:
De orden de magnitud
Preliminares
Definitivas

La estimación puntual y la estimación por intervalo
La estimación puntual: consiste en asignar un único valor como estimación del parámetro; esta estimación se utiliza cuando queremos conocer el valor concreto de un parámetro poblacional y no disponemos de este valor.
La estimación por intervalo: es aquella quecalcula un intervalo que contenga entre sus límites, con cierta probabilidad, el verdadero valor del parámetro poblacional. Este intervalo se llama INTERVALO DE CONFIANZA.












DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA
Es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.
Objetivos dela determinación del tamaño adecuado de una muestra
1. Estimar un parámetro determinado con el nivel de confianza deseado.
2. Detectar una determinada diferencia, si realmente existe, entre los grupos de estudio con un mínimo de garantía.
3. Reducir costes o aumentar la rapidez del estudio.
Por ejemplo, en un estudio de investigación epidemiológico la determinación de un tamaño adecuado de lamuestra tendría como objetivo su factibilidad. Así:
1. Si el número de sujetos es insuficiente habría que modificar los criterios de selección, solicitar la colaboración de otros centros o ampliar el período de reclutamiento. Los estudios con tamaños muéstrales insuficientes, no son capaces de detectar diferencias entre grupos, llegando a la conclusión errónea de que no existe tal diferencia.
2.Si el número de sujetos es excesivo, el estudio se encarece desde el punto de vista económico y humano. Además es poco ético al someter a más individuos a una intervención que puede ser menos eficaz o incluso perjudicial.
El tamaño de una muestra es el número de individuos que contiene.
Una fórmula muy extendida que orienta sobre el cálculo del tamaño de la muestra para datos globales es lasiguiente1 :

N: es el tamaño de la población o universo (número total de posibles encuestados).
k: es una constante que depende del nivel de confianza que asignemos.

El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de confianza es lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una probabilidad del 4,5%. Los valores de k seobtienen de la tabla de la distribución normal estándar N(0,1).
Los valores de k más utilizados y sus niveles de confianza son:
Valor de k
1,15
1,28
1,44
1,65
1,96
2,24
2,58
Nivel de confianza
75%
80%
85%
90%
95%
97,5%
99%
(Por tanto si pretendemos obtener un nivel de confianza del 95% necesitamos poner en la fórmula k=1,96)
e: es el error muestral deseado, en tanto por uno. Elerror muestral es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al total de ella.



















INTERVALO DE CONFIANZA
Se llama a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto....