Muestra, Graficas

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA INDOAMERICA

INGENIERIA INDUSTRIAL

ESTADISTICA

TERCERO INDUSTRIAL

GABRIEL OLIVO

14/04/2015

INTRODUCCIÓN

La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos.

Kendall y Buckland definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra.

Gini (1953) “Es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares".

Murria R. Spiegel, (1991)"La estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

Yale y Kendal, (1954)."La estadística es la ciencia que trata de la recolección, clasificación y presentación de los hechos sujetos a una apreciación numérica como base a la explicación, descripción y comparación de los fenómenos".

Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia científica que tiene la estadística, debido al gran campo de aplicación que posee.

OBJETIVOS

• Conocer los diferentes tipos de muestras y sus aplicaciones en la adquisición de datos.

• Aprender las diferentes tipos de representaciones gráficas de datos estadísticos y en que se aplica.

MARCO TEÓRICO

TIPOS DE MUESTRAS

DE CONVENIENCIA

Esta clase de muestra, también conocido bajo el nombre de muestra por selección, es aquella en la que se eligen casos particulares intentando que estos sean los más representativos posible del universo. El problema es que la representatividad de cada caso es determinada por el propio investigador de manera subjetiva, lo que dificulta la objetividad de la misma.

EJEMPLO

El médico de un instituto quiere realizar un estudio óptico para comprobar si los jóvenes mejoran su vista después de unos determinados ejercicios visuales. Para ello decide realizar el estudio a los alumnos de un curso del instituto.

Muestras casuales: en este caso, un encuestador se encarga de elegir al azar a personas que encuentren en algún punto específico, como puede ser una esquina o la puerta de un shopping, y allí hacerle una serie de preguntas. Lo que puede ocurrir es que el encuestador se guíe por la apariencia física de las personas, antes de acercársele a hacerle las preguntas correspondientes.

EJEMPLO

Una productora desea saber la opinión general de la población de una ciudad respecto a su última película. Para ello desplaza a los cines de la ciudad a un equipo de entrevistadores para preguntar directamente a la gente que sale de la sala si les gustó su película.

Aleatoria: a diferencia de la muestra anterior, en esta todos los elementos que integran el universo tienen exactamente la misma probabilidad de ser elegidos para conformarla, puesto que se los selecciona al azar.

EJEMPLO

Muestreo aleatorio simple: este método es muy simple y se caracteriza por la extracción de los individuos de una lista de forma azarosa. Cuando el universo es muy numeroso y complejo, no suele resultar eficaz.

EJEMPLO

Muestreo sistemático: en este caso, el primer individuo se extrae al azar y a partir de este se elije, a intervalos constantes, el resto. Este método resulta más sencillo que el muestreo aleatorio simple y además no precisa de un listado elaborado para seleccionar a los individuos. Si bien el muestreo sistemático es aplicable a la mayoría de los casos, se debe tener en cuenta que la característica que se esté estudiando no posea una periodicidad igual a la del muestreo.

EJEMPLO

Muestreo aleatorio estratificado: para realizar este muestreo se debe dividir a la población en grupos de acuerdo a un carácter específico y luego, cada uno de estos grupos es muestreado aleatoriamente, obteniendo así una parte que sea proporcional a la muestra. Estos muestreos son útiles cuando la característica que determina la división de la población está relacionada con la variable que quiera estudiarse.

EJEMPLO

En una empresa se encuentran los siguientes funcionarios.

• hombre, jornada completa: 90

• hombre, media jornada: 18

• mujer, jornada completa: 9

• mujer, media jornada: 63

• Total: 180

Se pide tomar una muestra de 40 personas, estratificada según las categorías anteriores.

multiplicar cada tamaño

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