Unidad 2 Coronado

2.1 Conceptos generales del muestreo del trabajo
La teoría del muestreo de trabajo se basa en la ley fundamental de probabilidad; en un momento dado, en un evento puede estar presente o ausente. Los estadísticos han derivado las siguientes expresiones para mostrar la probabilidad de x ocurrencias de un evento de n observaciones:
(P + Q)n =1
Dónde:
P=probabilidad de una sola ocurrencia
Q: (I – P) = probabilidad de ausencias de ocurrencias,
N: Numero de observaciones

Si esta expresión (P + Q)n =1, se expande de acuerdo al teorema del binomio, el primer termino de la expansión de probabilidad de x=0, el segundo termino la probabilidad de x=1 y así sucesivamente. La distribución de estas probabilidades se conoce como distribución binomial. Losestadísticos han demostrado que a medida que la distribución es igual a np, y que la varianza es npq. La desviación estándar es igual a la raíz cuadrada de la varianza.
Según la estadística elemental, cuando n crece, la distribución binomial se aproxima a la distribución normal. Como los muestreos de trabajo involucran tamaños de muestras grandes, la distribución normal es una aproximaciónsatisfactoria de la binomial. En lugar de usar la distribución binomial, es más conveniente emplear la distribución de una proporción, con media p (es decir, np/n) y desviación están
√(es decir )
Como la variable aleatoria con distribución normal aproximada.
En los estudios de muestreo de trabajo, se toma una muestra del tamaño n para intentar estimar p. Se sabe de la teoría elemental de muestreo que no sepuede esperar que el valor de p (p= la proporción basada de la muestra) para cada una de las muestra sea el valor verdadero de p. Sin embargo se espera que la p de cualquier muestra este dentro del intervalo p±2 desviaciones estándar alrededor del 95% del tiempo. En otras palabras, si p es el porcentaje verdadero de una condición, se espera que la p de cualquier muestra quede fuera del intervalop±2 desviaciones estándar solo cerca de 5 veces en 100 debido al azar.
Esta teoría de puede usar para estimar el tamaño de la muestra total necesario para lograr cierto grado de precisión.
Otras definiciones son:
Población: Son las unidades en conjunto, las cuales tienen una o más características en común. Es la totalidad del universo que se desea estudiar y por ello es importante que esté biendelimitado y definido.  La población se clasifica en teórica y estudiada.
1. La población teórica es aquella donde se desean extrapolar los resultados al conjunto de elementos, puede realizarse la pregunta ¿a quién deseo generalizar los resultados de los estudios?
2. La población estudiada representa a los elementos a los cuales puede accederse durante el estudio, ¿a quién puedo acceder en elestudio?
Muestra: ¿Quién forma parte del estudio?, cuando no es posible realizar un censo se procede a estudiar elementos que sean una parte representativa de la población. La muestra debe ser representativa y para ello debe reflejar las características importantes encontradas en la población. Los resultados que se desean estudiar puede clasificarse como variable discreta o continua, siendo discretavalores que pueden ser clasificados y continua los valores que no pueden clasificarse con tanta facilidad. Para que el estudio de una muestra sea válido para la población, se requiere:
Homogeneidad: a lo largo de toda la muestra se cuenta con las mismas proporciones y características que las de la población en los aspectos que influyen sobre la variable que se estudia.
Representatividad: La muestra hade ser un modelo representativo de la población.
Para poder determinar el tamaño de la muestra, es decir la cantidad de elementos  ¿cuántos individuos necesito para poder generalizar resultados? que se estudiarán de la población lo cual se entenderá como muestra, es necesario comprender los siguientes conceptos.
Parámetro: ciertos datos que se obtienen de la población.
Estadístico: datos...