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 ADMINISTRACION DE INVENTARIOS

Act 6: Trabajo Colaborativo 1

FABER ARBEY AHUMADA CAMARGO 80548213

JAIME ALBERTO CASTILLO 80546698

EDWIN ERNESTO ALARCON

JAVIER ERENESTO CASTRO

Grupo: 332572_36

CESAR FIGUEREDO

Tutor

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

CEAD ZIPAQUIRA

2011

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 INTRODUCCION

Este trabajo se realiza con el objetivo de conceptualizar de una manera profundala temática de la primera unidad correspondiente al modulo de Administración deinventarios, para el desarrollo de esta actividad es necesario el análisis de laactividad por cada uno de los integrantes del grupo, con el motivo de entregar unproducto que se espera sea del agrado del tutor como de las personas interesadasen leerlo.

El propósito de este trabajo es el aprendizaje mutuo, con el fin adquirir losconocimientos y aplicarlos en la vida profesional.

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 OBJETIVOS

Que los integrantes del grupo colaborativo reconozcan las técnicas para laclasificación y administrativas de inventarios.

La administración de inventarios como apoyo principal de la empresa.

Nuevas tendencias de control

Su organización, procedimientos y normas

Clasificación de inventarios

Aplicar las técnicas de clasificación y valorización más adecuadas paraestablecer las normas y procedimientos que garanticen el buen uso de losrecursos e inversiones.

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 1. Explique la diferencia entre cada par de términos .

MUESTREO POR CONGLOMERADO MUESTREO ESTRATIFICADO Se utiliza cuando la población se

encuentra dividida, de maneranatural, en grupos que sesupone que contienen toda lavariabilidad de la población.

Pueden seleccionarse sóloalgunos de estos grupos oconglomerados  para larealización del estudio.

Este método tiene la ventaja de

simplificar la recogida deinformación muestral. Cuando, dentro de cada

conglomerado seleccionado, seextraen algunos individuos paraintegrar la muestra, el diseño sellama muestreo bietápico.

Consiste en la división previa dela población de estudio engrupos o clases que se suponenhomogéneos con respecto aalguna característica de las quese van a estudiar.

A cada uno de estos estratos sele asignaría una cuota quedeterminaría el número demiembros del mismo que

compondrán la muestra Según la cantidad de elementos

de la muestra que se han deelegir de cada uno de losestratos, existen dos técnicas:asignación proporcional yasignación óptima. 

ERROR MUESTRAL ERROR NO MUESTRAL

Error muestral o error deestimación es el error a causa deobservar una muestra en lugar

de la población completa. La estimación de un valor de

interés, como la media o elporcentaje, estará generalmentesujeta a una variación entre unamuestra y otra.

se refiere a la variación naturalexistente entre muestrastomadas de la misma población.

El error muestral es un conceptoimportante que ayudará a

entender mejor la naturaleza dela estadística inferencial.

Los errores que surgen al tomarlas muestras no puedenclasificarse como errores

muestrales y se denominanerrores no muestrales. 

El sesgo de las muestras es untipo de error no muestral.

El sesgo muestral se refiere auna tendencia sistemáticainherente a un método demuestreo que da estimacionesde un parámetro que son, enpromedio, menores (sesgonegativo), o mayores (sesgo

positivo) que el parámetro real.

MUESTREO SIMPLE MUESTREO SISTEMATICO

Este tipo de muestreo tomasolamente una muestra de unapoblación dada para el propósitode inferencia estadística.

Puesto que solamente una

Se utiliza cuando el universo opoblación es de gran tamaño, oha de extenderse en el tiempo.

Primero hay que identificar lasunidades y relacionarlas con el

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 muestra es tomada, el tamañode muestra debe ser losuficientemente grande paraextraer una conclusión.

Una muestra grande muchasveces cuesta demasiado dineroy tiempo.

calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una

constante, que se denominacoeficiente de elevación K= N/n;

donde N es el tamaño deluniverso y n el tamaño de lamuestra.

MUESTRA ALEATORIA MUESTRA NO ALEATORIA

es un subconjunto de casos oindividuos de una poblaciónestadística. 

se obtienen con la intención deinferir propiedades de la totalidadde la población, para lo cualdeben ser representativas de la

misma. Para cumplir esta característica

la inclusión de sujetos en lamuestra debe seguir una técnicade muestreo. 

Una muestra que no esseleccionada aleatoriamentepuede basarse en la experienciade alguien con la población.

Algunas veces una muestra noaleatoria se usa como guía omuestra tentativa para decidir

cómo tomar una muestraaleatoria más adelante.

2. La estimación se puede hacer a su vez por dos procedimientos ¿cuáles

son? ¿Qué ventajas tiene cada uno?

La estimación se divide en estimación puntual y estimación por intervalos.

Estimación puntual

Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, obtenidode una fórmula determinada. Por ejemplo queremos estimar la nota media de losalumnos de bachiller en la asignatura de matemáticas que notaremos. Sea X lavariable aleatoria que indica la nota obtenida por cada estudiante. Tomamos unamuestra de tamaño n y denotamos la nota media de la muestra. Si al tomar unamuestra de 100 estudiantes obtenemos que la media es 6´2, este número lotomaríamos como estimativo de. Decimos que 6´2 es una estimación puntual de…  

Estimación por intervalos

Consiste en la obtención de un intervalo dentro del cual estará el valor delparámetro estimado con una cierta probabilidad. En la estimación por intervalos seusan los siguientes conceptos:

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 Intervalo de confianza El intervalo de confianza es una expresión del tipo [θ1, θ2] ó

θ1 ≤ θ ≤ θ2, donde θ es el parámetro a estimar. Este intervalo contiene al

parámetro estimado con una determinada certeza o nivel de confianza.

Variabilidad del parámetro Si no se conoce, puede obtenerse.

3. ¿A qué se refiere el margen de error en un intervalo de confianza?

Cuando estimamos un parámetro de la población basado en una muestraaleatoria, se debe proveer un nivel de exactitud. La precisión de la estimación seexpresa normalmente mediante el intervalo de confianza con un nivel de confianzaespecífico. La anchura media del intervalo de confianza se refiere normalmente alerror absoluto, precisión absoluta, o igualmente margen de error. Sin embargo, eluso habitual del “margen de error” se refiere a la anchura media de un intervalo de

confianza con un nivel de certeza de 95%. En palabras más simples se podríadecir que Existen dos tipos de errores: TIPO I: Cuando se rechaza una hipótesisque debiera ser aceptada. TIPO II: Cuando se acepta una hipótesis que debieraser rechazada. En ambos casos se comete error. La máxima probabilidad con laque se está dispuesto a correr el riesgo de cometer un error del TIPO I se llamanivel de significación, que en la práctica se toman valores como 0,05 ó 0,01. Si elnivel de significación es de 0,05, entonces 0,05 *100% = 5%, significa que entre100 oportunidades, hay 5 de cometer un error TIPO I y por el contrario hay un 95%

de confianza de haber adoptado la decisión correcta. En este caso al rechazar unahipótesis al nivel se significación del 0,05, quiere decir que tiene una probabilidadde 0,05 de ser falsa. Por lo anterior concluimos que el margen de error en unintervalo de confianza se refiere a su anchura media con nivel de certeza de 95%(error de 5%).

4. Explique cuáles son los criterios que debe cumplir un muestra

seleccionada de población para considerarla representativa de dicha

población.

Debe ser seleccionada de manera técnica, mediante un procedimientodenominado DISEÑO DE MUESTREO, que comprenda parte de un universo y nosu totalidad, La amplitud debe ser proporcionada a la magnitud del universo, unamuestra es representativa cuando reproduce las distribuciones y los valores de lasdiferentes características de la población, con márgenes de error calculables.

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 5. Explique el tipo de relación directa o inversamente proporcional de cada

uno de los factores involucrados en el cálculo del tamaño de la muestra de

una población finita, para estimar la media de la población.

Los aspectos más importantes que deben ser considerados por parte de losinvestigadores, cuando se plantea qué muestra va a ser estudiada son:

Características de la población

Criterios de inclusión

Criterios de exclusión.

Una vez definidos, se decide si se estudia la población completa o si se estudiasolo una muestra, Para calcular el tamaño de la muestra se debe tener en cuenta;

Los objetivos establecidos en el estudio, el diseño planteado y el tipo de variables;y decidir qué técnica de muestreo se utilizará para seleccionar a los sujetos; por lotanto la relación es directa entre los factores.

6. Una de las dos formas de realizar inferencia estadística, es por medio de

estimación de parámetros de una población. Explique las ventajas y

desventajas de este método para inferir las características de una población.

Se trata de generalizar la información obtenida en una muestra a una población.Estas técnicas exigen que la muestra sea aleatoria. En la práctica rara vez sedispone de muestras aleatorias.

En consecuencia la generalización está amenazada por dos posibles tipos deerrores: error aleatorio que es el que las técnicas estadísticas permiten cuantificary críticamente dependiente del tamaño muestral, pero también de la variabilidadde la variable a estudiar y el error sistemático que tiene que ver con la diferenciaentre la población de muestreo y la población diana y que sólo puede sercontrolado por el diseño del estudio.

7. El margen de error de una estimación es controlado por tres factores:

Nivel de confianza, tamaño de la muestra y desviación estándar. Explique los

criterios que tiene un investigador para su determinación en una

investigación estadística.

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 El nivel de Confianza: Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a larealidad. Cualquier información que queremos recoger está distribuida según unaley de probabilidad (Gauss o Student), así llamamos nivel de confianza a laprobabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte elverdadero valor del parámetro. Otra definición, es la cantidad de incertidumbreque se puede tolerar, por ejemplo los resultados de una investigación se puedenaplicar para el 95% de la población; intervalos de muestras mayores, requierentamaños de muestras mayores. Las opciones comunes son 90%, 95% ó 99%.

Desviación estándar. Es una medida del grado de dispersión o variabilidad de losdatos del valor promedio, en otras palabras, la desviación estándar essimplemente la variación esperada con respecto de la media aritmética; unadesviación estándar grande indica que los puntos están lejos de la media, y unadesviación pequeña indica que los datos están agrupados cerca a la media.

Tamaño de la muestra.

En estadística el tamaño de la muestra es el número de sujetos que componenla muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidossean representativos de la población.

A medida que aumenta el tamaño de la muestra, se incrementa también laeficacia.

Determinación del tamaño de la muestra.

1. Estimar un parámetro determinado con el nivel de confianza deseado.

2. Detectar una determinada diferencia, si realmente existe, entre los gruposde 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 untamaño adecuado de la muestra tendría como objetivo su factibilidad. Así:

1. Si el número de sujetos es insuficiente habría que modificar los criterios deselección, solicitar la colaboración de otros centros o ampliar el periodo dereclutamiento. Los estudios con tamaños muéstrales insuficientes, no soncapaces de detectar diferencias entre grupos, llegando a la conclusiónerrónea de que no existe tal diferencia.

2. Si el número de sujetos es excesivo, el estudio se encarece desde el puntode vista económico y humano. Además es poco ético al someter a más

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 individuos a una intervención que puede ser menos eficaz o inclusoperjudicial.

8. Cuál es el criterio a seguir si queremos determinar un tamaño de muestra

y no conocemos la varianza poblacional. Explique cómo se resuelve el

problema.

Cuando no se conoce la varianza poblacional, entonces como se dispone de unamuestra aleatoria simple de tamaño n.

Podemos calcular la varianza muestral S² y utilizar en lugar de la varianzapoblacional σ² desconocida. 

Pues S² es un buen estimador de σ², sustituyamos el tamaño de la muestra, si nes grande, es decir, n >= 30.

Si el tamaño de la muestra es n < 30, los valores de la varianza muestral S²varían considerablemente de muestra en muestra, pues S² disminuye a medidaque n aumenta y no sería una distribución normal.

9. Explique cómo se define la confiabilidad y cuál es su interpretación en la

construcción de un intervalo de confianza. Presente un ejemplo.

LA CONFIABILIDAD de la inferencia de que los fenómenos observados en lamuestra ocurrirán también en la población de donde se seleccionó la muestra. Es

decir, sirve para estimar la eficacia del razonamiento inductivo con el cual seinfiere que lo observado en una parte será equivalente a lo observado en lapoblación.

Se llama intervalo de confianza en estadística a un par de números entre loscuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada

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 probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un intervalo, quese calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es unparámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la estimación se representa por1 - α y se denomina nivel de confianza.

10. Consulte los registros sobre las tarifas de un servicio público (agua,

teléfono, Luz, gas, etc.), de por los menos 100 usuarios de un barrio en su

ciudad de origen, en una empresa de servicios públicos: Determine la

varianza de muestreo, con una muestra de 15 tarifas seleccionadas al azar,

utilícela para calcular el tamaño de muestra necesario para estimar el

promedio de las tarifas de la población, con un error de $500 y una confianza

de 99%. Obtenga con base en esta muestra (seleccionada con el muestreo

aleatorio simple o sistemático), los intervalos de confianza para estosparámetros. Vuelva a calcular el valor del parámetros (media) con todos los

datos de la población (100) tarifas consultadas. Compare los valores

estimados con los valores reales y concluya: ¿qué tan buenas son las

estimaciones realizadas por usted?, ¿están las estimaciones calculadas de

acuerdo con los valores reales?

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 CONCLUSIONES

Después de realizar el trabajo podemos concluir que a partir de la normalizaciónde estudios estadísticos mediante distribuciones muestrales, es posible determinarparámetros de una población a través de sus valores estadísticos. Normalmente,no se indica un valor único para el parámetro desconocido, sino un rango devalores denominado, intervalo de confianza.

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 BIBLIOGRAFIA

Campus Virtual www.unad.edu.co Módulo Inferencia Estadística Unidad 1.

www.wikipedia.com 

www.hiru.com