ESTADISTICA II TRABAJO TEORICO

[pic 1]Universidad Mayor de “San Simón” [pic 2]

            FACUTAD DE CIENCIAS Y TECNOLOGIA

 [pic 3]

ESTADISTICA II

TRABAJO TEORICO

                             NOMBRE:

Juchasara Huaygua Rodrigo Luis

SIS: 202009980

CI: 8720523

Cochabamba - Bolivia

                                                      TEORIA MUESTRAL

MUESTRA:

En el proceso de toma de decisiones en el día a día de las personas y empresas, es necesario contar con la mayor información posible sobre temas relevantes. Normalmente, la información requerida se refiere a un dominio de unidad de análisis con un tamaño muy grande (N).

Si quieres una encuesta amplia, completa y exhaustiva de dicha población, un censo, tienes que gastar mucho tiempo y recursos. Para resolver estos problemas prácticos, surgió la teoría del muestreo. La teoría se ocupa de los conceptos básicos de probabilidad, distribuciones estadísticas, métodos o técnicas de selección, fórmulas para calcular el error de muestreo, fórmulas y tablas para determinar el tamaño de la muestra y métodos para estimar parámetros de población a partir de estadísticas de muestra.

TIPOS DE MUESTREO:

-MUESTREO PROBABILIOSTICO O MUESTREO ALEATORIO

El muestreo es probabilístico cuando se puede predeterminar la probabilidad de selección de cada elemento de la población o universo en estudio. La selección de un elemento o de una posible muestra debe ser aleatoria o mediante experimentos fortuitos que arrojen los fundamentos de la teoría de la probabilidad, la cual se basa en la probabilidad. Debemos olvidar que la aleatoriedad o selección aleatoria es inherente al muestreo probabilístico, el cual es susceptible de manipulaciones estadísticas, y por tanto de él se pueden inferir parámetros de la población, de forma que se pueda obtener la precisión de los resultados. La representatividad de una muestra no depende del número de elementos, como comúnmente se cree que cuanto mayor es la muestra, más representativa es, sino de un procedimiento de selección aleatorio. Cuando se utiliza un procedimiento de selección aleatoria, la muestra es probabilística y el procedimiento de selección aleatoria garantiza que cada miembro o elemento de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado o incluido en la muestra.

Las condiciones básicas de la representatividad son cuatro:

 a) definir y delimitar la población a la que deberá generalizarse las conclusiones obtenidas a partir de la muestra;

b) poseer una garantía de que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad (fracción de muestreo n/N) de ser incluido en la muestra;

c) poder utilizar un procedimiento de muestreo donde la selección de una unidad sea independiente no sea influida por de la selección de la otra.

 d) Tener la precaución de seleccionar una muestra los suficientemente amplia como para reducir al máximo el error debido al muestreo.

-MUESTREO NO PROBABILISTICO O MUESTREO NO ALEATORIO

El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la que los investigadores seleccionan muestras en función de un juicio subjetivo en lugar de una selección aleatoria.

A diferencia del muestreo probabilístico, en el que cada miembro de la población tiene una posibilidad conocida de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la posibilidad de participar en el estudio.

El muestreo no probabilístico es más útil para la investigación exploratoria, como las encuestas piloto (encuestas realizadas en una muestra más pequeña en comparación con el tamaño de muestra predeterminado).

VENTAJAS DE TRABAJAR CON UNA MUESTRA

1.- No requiere observación continua por parte de un analista durante un periodo de tiempo largo.

2.-  El tiempo de trabajo de oficina disminuye.

3.- El total de horas - trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor.

4.- El operario no está expuesto a largos periodos de observaciones cronométricas.

5.- Las operaciones de grupos de operarios pueden ser estudiadas fácilmente por un solo analista.

DESVENTAJAS DE TRABAJAR CON UNA MUESTRA

1.- Requiere que posea de antemano un listado completo de toda la población.

2.-  Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

3.- Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se puede hallar estimaciones sesgadas.

4.- Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estatificación.

5.- Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar peso a cada elemento).

TIPOS DE MUESTREO ALEATORIO:

-MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Consiste en seleccionar los diferentes n elementos de la muestra entre los N elementos que constituyen la población, de modo que todas las muestras posibles de tamaño n, esto es:

                                                                [pic 4]

Que se lee “combinaciones de N elementos combinados en grupos de tamaño de n elementos”.

[pic 5]

-MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO

Consiste en seleccionar los diferentes elementos de la muestra mediante intervalos preestablecidos, a partir de uno de ellos elegidos al azar. Se define la fracción de muestreo dada por el cociente:          [pic 6]

llamada fracción ‘k’. La primera unidad se selecciona al azar simple, y las subsiguientes se seleccionan sistemáticamente cada fracción ‘k’.

...