7/21/2019 Metodos Estadisticos Poblacin y muestra

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Repblica Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular para la Educacin

Universidad Yacamb

Cabudare Edo! "ara

#nte$rantes%

Yusdel& "amanna

'arait( )ellec(ea

Maria *os+ Parra

,eibeilis Bosc-n

.+nesis Meza

Pro/esora% 0ilma Rodr1$uez

Cabudare /ebrero 2345

MTODOESTADISTICO

7/21/2019 Metodos Estadisticos Poblacin y muestra

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Indice

#ntroducion "a estadistica

Poblacion estadistica

Poblacion

"as Muestras & e6emplo

Metodo Estadistico

Muestreo no probabilistico

Muestreo probabilistico

Muestreo simle

Muestreo sistematio

Muestreo con$lomerados Variables & atributos

Biblio$ra/ia

Conclusion

Introduccin

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Este importante estudio est- basado en la investi$acinre/erida altema de la Estad1stica7con la cual se puede lle$ar a reunir7 recolectar7

or$anizar7 resumir7 presentar & analizar in/ormacinpara /acilitar

al (ombreel estudio de datosmasivos de individuos7 $rupos7 series de

(ec(os7 etc! & deducir de ello $racias al an-lisisde estos datos se pueden

obtener unos si$ni/icados precisos o unas previsiones para el /uturo7 sacar

conclusiones v-lidas & tomar decisiones con base en este an-lisis7 as1

tambi+n realizar predicciones a cerca del con6unto del cual se (an

seleccionado dic(os datos! El empleocuidadoso de los m+todos estad1sticos

permite obtener in/ormacin precisa! 8esde un punto de vista aplicado es

necesario realizar una muestra para poder realizar un estudio pero debe serlo m-s representativa posible de la poblacin de la 9ue procede! 'in

embar$o7 por mu& cuidadosa 9ue sea la seleccin de la muestra di/1cilmente

ser- una representacin e:acta de la poblacin! Esto si$ni/ica 9ue su

tendencia central7 variabilidad7 etc!7 apro:imar-n las de la poblacin7 pero

(abr- cierta di/erencia7 9ue interesa sea lo menor posible7 es decir7 9ue el

punto clave de el muestreo es el de representatividad de los procedimientos

de muestreo tienen por ob6eto $enerar muestras lo m-s representativas

posible de las poblaciones dados los ob6etivos de la investi$acin & las

circunstancias 9ue a/ectan al muestreo! "as muestras sin$ulares $eneradas

para investi$acin con su6etos suelen utilizarse para obtener al$unos

estad1sticos ;Media7 proporcin7 la moda7 entre otrosombre o

Mu6er 53?

,ivel de

con/ianza%@3?

8esviacin

tolerada%5?

Resultado 4@A

)ama=o de la

muestra% 23

"a interpretacin de esos datos ser1a la si$uiente%

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4! "a poblacin a investi$ar tiene 222!222 (abitantes & 9ueremos saber

cu-ntos son (ombres o mu6eres!

2! Estimamos en un 53? para cada se:o & para el propsito del estudio

es su/iciente un @3? de se$uridad con un nivel entre @3 5 & @3 D 5!

! .eneramos una tabla de 2F3 nmeros al azar entre 4 & 222!222 & en

un censo numerado comprobamos el $+nero para los seleccionados!

El M"todo Estadstico

Consiste en una secuencia de procedimientos para el mane6o de losdatos cualitativos & cuantitativos de la investi$acin! 8ic(o mane6o de datos

tiene por propsito la comprobacin7 en una parte de la realidad7 de una o

varias consecuencias veri/icables deducidas de la (iptesis $eneral de la

investi$acin! "as caracteristicas 9ue adoptan los procedimientos propios del

m+todo estad1st1co dependen del d1se=o de 1nvesti$acin seleccionado para

la comprobacin de la consecuencia veri/icable en cuestin!

El m+todo estad1stico tiene las si$uientes etapas

4! #ecoleccin $medicin%:

G9u1 es donde se reco$e la in/ormacin cualitativa & cuantitativa se=alada

en el dise=o de la investi$acin! En vista de 9ue los datos reco$idos suelen

tener di/erentes ma$nitudes o intensidades en cada elemento observado ;por

e6emplo el peso o la talla de un $rupo de personas

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2! #ecuento $cmputo%:

En esta etapa del m+todo estadistico la in/ormacin reco$ida es sometidaa revisin7 clasi/icacin & cmputo num+rico! G veces el recuento puede

realizarse de manera mu& simple7 por e6emplo con ra&as o palotesH en otras

ocasiones se re9uiere el empleo de tar6etas con los datos &7 en

investi$aciones con muc(a in/ormacin7 puede re9uerirse el empleo de

computadoras & pro$ramas especiales para el mane6o de bases de datos! En

t+rminos $enerales puede decirse 9ue el recuento consiste en la

cuanti/icacin de la /recuencia con9ue aparecen las diversas caracter1sticas

medidas en los elementos en estudio!

!Presentacin:

M+todo estad1stico se elaboran los cuadros & los $r-/icos 9ue permiten

una inspeccin precisa & r-pida de los datos! "a elaboracin de cuadros7 9ue

tambi+n suelen llamarse tablas7 tiene como propsito acomodar los datos de

manera 9ue se pueda e/ectuar una revisin num+rica precisa de los mismos!

"a elaboracin de $r-/icos /acilitan la inspeccin visual r-pida de la

in/ormacin &a 9ue cada $r-/ico permite obtener una clara idea de la

distribuc1n de las /recuencias de las caracter1sticas estudiadas!

I! &escripcion:

"a in/ormacin es resumida en /orma de medidas 9ue permiten e:presar

de manera sint+tica las principales propiedades num+ricas de $randes series

o a$rupamientos de datos! "a condensacin de la 1n/ormacin7 en /orma de

medidas llamadas de resumen7 tiene por propsito /acilitar la comprensin

$lobal de las caracter1sticas /undamentales de los a$rupamientos de los

datos!

5! Anlisis:

'e realiza mediante /rmulas estadlsticas apropiadas & el uso de tablas

especi/icamente dise=adas7 se e/ecta la comparacin de las medidas de

resumen previamente calculadasH E:isten procedimientos bien establecidos

para la comparacin de las medidas de resumen 9ue se (a&an calculado en

la etapa de descripcin! )ales procedimientos7 conocidos como pruebas de

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an-lisis estad1stico cuentan con sus /rmulas & procedimientos propios! Cada

prueba de an-lisis estad1stico debe util1zarse siempre en /uncin del tipo de

dise=o de investi$acin 9ue se (a&a seleccionado para la comprobacin decada consecuencia veri/icable deducida a partir de la (iptesis $eneral de

investi$acin!

Por lo anterior7 puede considerarse a la estad1stica como una disciplina

9ue posee su propio m+todo! )al disciplina emplea conocimientos de otras

ciencias como la l$ica & la matem-tica & por ello se dice 9ue la estadlstica

es una /orma razonable de emplear el sentido comn & la aritm+tica para el

mane6o de los datos en las investi$aciones!

Muestreo no probabilstico

Es a9u+l para el 9ue no se puede calcular la probabilidad de

e:traccin de una determinada muestra! Por tal motivo7 se busca seleccionar

a individuos 9ue tienen un conocimiento pro/undo del tema ba6o estudio & se

considera 9ue la in/ormacin aportada por esas personas es vital para la

toma de decisiones!

Muestreo probabilstico

El muestreo probabil1sticos son a9uellos 9ue se basan en el principio

de e9uiprobabilidad! Es decir7 a9uellos en los 9ue todos los individuos tienen

la misma probabilidad de ser ele$idos para /ormar parte de una muestra &7

consi$uientemente7 todas las posibles muestras de tama=o no tienen la

misma probabilidad de ser seleccionadas! 'lo estos m+todos de muestreo

probabil1sticos nos ase$uran la representatividad de la muestra e:tra1da &

son7 por tanto7 los m-s recomendables!

8entro de los m+todos de muestreo probabil1sticos mas comunes se

encuentran los si$uientes tipos%

Muestreo simple:

Es a9uel 9ue le permite al investi$ador con/ormar una muestra de

/orma 9ue cada elemento de la poblacion o universo ten$a la misma

probabilidad de ser seleccionado7 por tanto7 se re9uiere enumerar a cada

uno7 de 4 a ,!

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E6emplo% "a Universidad Yacamb tiene 423 estudiantes de in$enier1a

industrial7 se 9uiere e:traer una muestra de 3 alumnos!

'e enumeran a los alumnos del 4 a 423!

'e sortean 3 nmeros entre los 423!

"a muestra estar- /ormada por los 3 estudiantes a los 9ue les

correspondan los nmeros obtenidos!

Muestreo sistematico:

'e utiliza oara obtener una muestra sistematica al azar se deben

numerar las observaciones de 4 a n! lue$o determinar el intervalo de

muestreo ;#M

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muestra al azar de cada estrato7 & la muestra resultante se llama muestra

estrati/icada! Es decir7 este metodo implica la identi/icacion de caracteristicas

9ue dan lu$ar a la con/ormacion de sub$rupos (omo$eneos al interior7 cadaestrato se seleccionaron al azar!

'e$n la cantidad de elementos de la muestra 9ue se (an de ele$ir de

cada uno de los estratos7 e:isten dos t+cnicas de muestreo estrati/icado%

Asignacin proporcional:El tama=o de la muestra dentro de cada

estrato es proporcional al tama=o del estrato dentro de la poblacin!

Asignacin ptima:la muestra reco$er- m-s individuos de a9uellos

estratos 9ue ten$an m-s variabilidad! Para ello es necesario unconocimiento previo de la poblacin!

E6emplo% 'upn$ase 9ue en una empresa se encuentran los si$uientes

/uncionarios! 'e pide tomar una muestra de I3 personas!

>ombre7 6ornada completa% @3

(ombre7 media 6ornada% 4F

mu6er7 6ornada completa% @

mu6er7 media 6ornada% A

)otal% 4F3

calcular el porcenta6e de cada $rupo!

? (ombre7 6ornada completa J @3 K 4F3 J 53?

? (ombre7 media 6ornada J 4F K 4F3 J 43?

? mu6er7 6ornada completa J @ K 4F3 J 5?

? mu6er7 media 6ornada J A K 4F3 J 5?

Esto dice 9ue nuestra muestra de I3%

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53? de I3 es 23

43? de I3 es I

5? de I3 es 2

5? de I3 es 4I

Muestreo conglomerados:

Este metodo tambien se conoce como muestreo de areas& es util

cuando la poblacion se encuentra dispersa! "a seleccin de la muestra

puede re9uerir varias etapas7 como se indica a continuacion% determinar la/recuencia del muestreo7 esco$er al azar la muestra donde se va a comenzar

el muestreo & clasi/icar o dividir en arias!

'e utiliza cuando la poblacin se encuentra dividida7 de manera

natural7 en $rupos 9ue se supone 9ue contienen toda la variabilidad de la

poblacin7 es decir7 la representan /ielmente respecto a la caracter1stica a

ele$ir7 pueden seleccionarse slo al$unos de estos $rupos

o con$lomerados para la realizacin del estudio!

)ambien se puede decir 9ue un mestreo probabil1stico se lleva a cabo

con un plan estad1stico de seleccin totalmente r1$ido & /i6ado de antemano

de acuerdo a esas probabilidades & donde ni los entrevistadores ni otras

personas 9ue interven$an en el muestreo toman decisin al$una sobre 9u+

unidad ele$ir para la muestra! )ambi+n (a& 9ue notar 9ue los procedimientos

para /ormar estimadores est-n /i6ados de antemano como parte del dise=o

muestral & no dependen de la muestra particular 9ue se (a seleccionado!

Utilizan ecuaciones establecidas como la si$uiente cuando , es

conocida%

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n= N . z

2. p(1p)

z2

. p (1p )+N . p2

donde utiliza variables como% error7 nivel de con/ianza7 poblacion7

muestra7 8istribucin de .auss ;z

El mar$en de error % Es el intervalo en el cu-l espero encontrar el dato

9ue 9uiero medir de mi universo! El dato puede ser en $eneral de dos tipos%

una media o una proporcin!

El nivel de con/ianza % E:presa la certeza de 9ue realmente el dato

9ue buscamos est+ dentro del mar$en de error!

8istribucin de .auss o distribucin $aussiana% 8istribuciones de

probabilidad de variable continua 9ue con m-s /recuencia aparece

apro:imada en /enmenos reales!

8atos%

n J El tama=o de la muestra 9ue 9ueremos calcular

, J )ama=o del universo!

L

2

J Es la desviacin del valor medio 9ue aceptamos para lo$rar elnivel de con/ianza deseado! En /uncin del nivel de con/ianza 9ue

bus9uemos7 usaremos un valor determinado 9ue viene dado por la /orma

9ue tiene la distribucin de .auss!

e 2J Es el mar$en de error m-:imo 9ue admito ;p!e! 5?