distribucionde muestro

DRSITRIBUCION DE MUESTREO
Los procedimiento s de estadística inferencial suponen un muestreo aleatorio de las poblaciones es decir, una distribución muestral es la distribución de los valores individuales incluidos en una muestra.
La importancia de la distribución muestral radica en que los expertos en estadística han demostrado que la distribución de muestreo de las medias tiende a unadistribución normal y que la media de una distribución de muestreo, constituida por un número infinito de muestras , es siempre igual a la media de la población . Como la distribución muestral esta distribuida normalmente en el TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL garantiza la normalidad en el proceso de muestreo y permite utilizar la formula de la conversión.
Población Muestra





“Error” significaque las diversas medias de la distribución muestral contiene algún error en sus estimaciones de la media de la población “estándar” indica la magnitud de un error estándar o promedio. Cuando mas pequeño sea el error estándar (variación de las medias muéstrales) , más exactos resultaran estas como estimaciones del valor de la población
TIPOS DE MUESTREO
Existen diferentes criterios declasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.
I. Muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de serelegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
1.- Muestreoaleatorio simple:
El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivopor su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
2.- Muestreo aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos queintegran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la poblaciónya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres,no podría haber una representación de los dos sexos.
3.- Muestreo aleatorio estratificado:
Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica...