Estadistica
Páginas: 8 (1946 palabras)
Publicado: 17 de marzo de 2010
Tema.12. Inferencia estadística Principales conceptos. Muestreo. Distribución muestral de un estadístico. Principales distribuciones muestrales.
Principales conceptos en inferencia estadística
Idea básica: Hacer inferencias sobre la población a partir de la muestra que hemos extraído de la misma.
Ello nos lleva a tratar (brevemente) el tema del muestreo. Pensemos que la muestra habrá deser representativa de la población, para que podamos efectuar inferencias que tengan sentido.
Muestreo
Definición: Proceso que nos permite la extracción de una muestra a partir de una población
Hay dos tipos básicos de muestreo: 1. Muestreo probabilístico. En este tipo de muestreo, la probabilidad de aparición en una muestra de cualquier elemento de la población es conocida (ocalculable). Es el único científicamente válido, y es sobre el que nos extenderemos especialmente. 2. Muestreo no probabilístico. Es aquel en el que la selección de los elementos de la muestra no se hacen al azar.
Muestreo probabilístico
Este muestreo garantiza que, a la larga, las muestras que se van obteniendo de la población sean representativas de la misma. Vamos a ver varios tipos de muestreoprobabilístico.
1. Muestreo aleatorio simple 2. Muestreo estratificado 3. Muestreo por conglomerados
4. Muestreo por etapas (o polietápico)
5. Muestreo sistemático (?)
Muestreo probabilístico
1. Muestreo aleatorio simple
Es aquel en el que, a priori, todos los elementos de la muestra tienen la misma probabilidad de aparición.
Supongamos que tengamos una población de 50.000 individuos,y que tenemos un listado con sus nombres. Si queremos elegir 100 personas, lo que necesitamos es que el ordenador elija al azar a 100 individuos de esos 50.000.
Muestreo probabilístico
2. Muestreo estratificado
En el muestreo estratificado, los investigadores han de dividir a los sujetos en diferentes subpoblaciones (o estratos), en función de cierta característica relevante, y despuéslo que hacen es un muestro aleatorio simple de cada estrato.
Evidentemente, cada individuo debe pertenecer a un estrato (y solo uno), y cada individuo del estrato habrá de tener la misma probabilidad de ser escogido como parte de la muestra. Ejemplo: Supongamos que, en Valencia, 70% de los niños de primaria van a escuela pública y el 30% a concertada. Si queremos 1,000 niños, lo que haremos esdividir los alumnos en 2 estratos (pública y concertada) y se eligen aleatoriamente 700 niños de la pública y aleatoriamente 300 de la concertada.
Muestreo probabilístico
3. Muestreo por conglomerados
En el muestreo por conglomerados, en lugar de considerar cada elemento de la población, lo que consideramos son “conglomerados de elementos”. El proceso es elegir aleatoriamente uno o variosconglomerados y la muestra estará formada por TODOS los elementos de los conglomerados.
Ejemplos: -En las encuestas durante las elecciones, los conglomerados pueden ser las mesas electorales, y lo que se hace es escoger algunas mesas al azar (y de ahí se toman todos los votos de las mesas seleccionadas). -En otros ejemplos, los conglomerados pueden ser los bloques de viviendas, los municipios,etc.
Muestreo probabilístico
4. Muestreo por etapas
En este caso se combina el muestreo aleatorio simple con el muestreo por conglomerados:
Primero se realiza un muestreo por conglomerados (v.g., si los conglomerados son colegios en Valencia, se seleccionan aleatoriamente varios de ellos).
Segundo, no se eligen todos los alumnos (como ocurriría en un muestro por conglomerados),sino que se elige una muestra aleatoria. (Dicha muestra puede ser obtenida por muestreo aleatorio simple o puede ser estratificado.) Es decir, hemos tenido 2 etapas de muestreo. Y claro está, es posible tener más de 2 etapas...
Muestreo probabilístico
5. Muestreo aleatorio sistemático Supongamos que tengamos una lista de N elementos (e.g., estudiantes de secundaria) y queramos una muestra de...
Principales conceptos en inferencia estadística
Idea básica: Hacer inferencias sobre la población a partir de la muestra que hemos extraído de la misma.
Ello nos lleva a tratar (brevemente) el tema del muestreo. Pensemos que la muestra habrá deser representativa de la población, para que podamos efectuar inferencias que tengan sentido.
Muestreo
Definición: Proceso que nos permite la extracción de una muestra a partir de una población
Hay dos tipos básicos de muestreo: 1. Muestreo probabilístico. En este tipo de muestreo, la probabilidad de aparición en una muestra de cualquier elemento de la población es conocida (ocalculable). Es el único científicamente válido, y es sobre el que nos extenderemos especialmente. 2. Muestreo no probabilístico. Es aquel en el que la selección de los elementos de la muestra no se hacen al azar.
Muestreo probabilístico
Este muestreo garantiza que, a la larga, las muestras que se van obteniendo de la población sean representativas de la misma. Vamos a ver varios tipos de muestreoprobabilístico.
1. Muestreo aleatorio simple 2. Muestreo estratificado 3. Muestreo por conglomerados
4. Muestreo por etapas (o polietápico)
5. Muestreo sistemático (?)
Muestreo probabilístico
1. Muestreo aleatorio simple
Es aquel en el que, a priori, todos los elementos de la muestra tienen la misma probabilidad de aparición.
Supongamos que tengamos una población de 50.000 individuos,y que tenemos un listado con sus nombres. Si queremos elegir 100 personas, lo que necesitamos es que el ordenador elija al azar a 100 individuos de esos 50.000.
Muestreo probabilístico
2. Muestreo estratificado
En el muestreo estratificado, los investigadores han de dividir a los sujetos en diferentes subpoblaciones (o estratos), en función de cierta característica relevante, y despuéslo que hacen es un muestro aleatorio simple de cada estrato.
Evidentemente, cada individuo debe pertenecer a un estrato (y solo uno), y cada individuo del estrato habrá de tener la misma probabilidad de ser escogido como parte de la muestra. Ejemplo: Supongamos que, en Valencia, 70% de los niños de primaria van a escuela pública y el 30% a concertada. Si queremos 1,000 niños, lo que haremos esdividir los alumnos en 2 estratos (pública y concertada) y se eligen aleatoriamente 700 niños de la pública y aleatoriamente 300 de la concertada.
Muestreo probabilístico
3. Muestreo por conglomerados
En el muestreo por conglomerados, en lugar de considerar cada elemento de la población, lo que consideramos son “conglomerados de elementos”. El proceso es elegir aleatoriamente uno o variosconglomerados y la muestra estará formada por TODOS los elementos de los conglomerados.
Ejemplos: -En las encuestas durante las elecciones, los conglomerados pueden ser las mesas electorales, y lo que se hace es escoger algunas mesas al azar (y de ahí se toman todos los votos de las mesas seleccionadas). -En otros ejemplos, los conglomerados pueden ser los bloques de viviendas, los municipios,etc.
Muestreo probabilístico
4. Muestreo por etapas
En este caso se combina el muestreo aleatorio simple con el muestreo por conglomerados:
Primero se realiza un muestreo por conglomerados (v.g., si los conglomerados son colegios en Valencia, se seleccionan aleatoriamente varios de ellos).
Segundo, no se eligen todos los alumnos (como ocurriría en un muestro por conglomerados),sino que se elige una muestra aleatoria. (Dicha muestra puede ser obtenida por muestreo aleatorio simple o puede ser estratificado.) Es decir, hemos tenido 2 etapas de muestreo. Y claro está, es posible tener más de 2 etapas...
Muestreo probabilístico
5. Muestreo aleatorio sistemático Supongamos que tengamos una lista de N elementos (e.g., estudiantes de secundaria) y queramos una muestra de...
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