ESTADISTICA

POBLACION:
Población estadística, en estadística, también llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poderabarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extracción de una muestra de ésta.
MUESTRA:En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse unainformación similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).
Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de datos provoca también menos errores en su manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra son lossujetos realmente estudiados.
El número de sujetos que componen la muestra suele ser bastante inferior a la población total, aunque suficiente grande como para que la estimación de los parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamaño de la muestra sea idóneo es preciso recurrir a su cálculo.
Muestra aleatoria:
En estadística, una muestra es la selección de un numero deobservaciones de a partir de una población objeto de investigación; una muestra aleatoria es cuando la elección sigue un método impredecible. El muestreo aleatorio puede referirse también a tomar una serie de observaciones independientes de la misma distribución de probabilidad. Las muestras nos permiten mediante la inferencia estadística representar los resultados de la población de donde hayaextraído, pero existiendo una potencial variación al azar en los resultados que se denomina error de muestreo. En el caso de muestras aleatorias, la estadística dispone de medidas para evaluar el error de muestreo. Por lo tanto, las estimaciones obtenidas a partir de muestras aleatorias pueden ir acompañadas de medidas de la incertidumbre asociada a la estimación. Esto puede tomar la forma de unerror estándar, o si la muestra es lo suficientemente grande y mediante el teorema central del límite, podrán calcularse intervalos de confianza.
Tipos de muestra aleatoria
Muestra aleatoria simple se selecciona directo cuando todas las potenciales observaciones de la población son equiponderables.Una muestra auto-ponderada, es aquella en la que cada individuo o un objeto, en la población de interéstienen la misma oportunidad de ser seleccionadas para la muestra. Las muestras aleatorias simples son auto-ponderadas.
El muestreo estratificado implica seleccionar muestras independientes de un número de subpoblaciones, grupo o estratos dentro de la población. Por ejemplo, si queremos analizar los datos de unas elecciones por género o por grupo de edad, deberemos cerciorarnos de obtener muestrasrepresentativas de todas las subpoblaciones.
El muestreo por clusters, consiste en seleccionar las observaciones de la muestra por grupos con intereses relacionados. Por ejemplo, si se plantea conocer la opinión pública de un trasvase en un rio, deberemos hacer dos clusters aquello de la zona beneficiada (reciben el agua del rio) y aquellos de la zona perjudicada (tendrán menos caudal en el rio).El análisis de muestras por cluster debe tener en cuenta la correlación intra-grupo que refleja el hecho de que las unidades en la misma agrupación es probable que sean más similares que dos unidades escogido al azar
VARIABLE:
Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
Tipos de variable estadísticas
Variable cualitativa...