Teoria Economica

1. ¿Qué es población?

Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación.

2. ¿Qué es Muestra?

Muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

3. ¿A qué se le llama tamaño de la muestra?

Es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.

4. Explique los factores que intervienen en el tamaño de la muestra

• Determinación del tamaño de la muestra en investigación cuantitativa. Los factores que determinan el tamaño de la muestra son la distribución de la población, el nivel de confianza y el margen de error permitido.

• Distribución de la población

La población puede ser homogénea o heterogénea, se puede realizar un estudio piloto para tener alguna medida estadística descriptiva como la media y la desviación estándar

• Nivel de confianza

Se refiere a la probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad

5. Explique los tipos de población

Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas.

• Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción, etc.

• Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.

6. ¿Cómo se calcula una muestra en una población infinita?

Para calcular el tamaño de la muestra es necesario aplicar la formula:

n= Z2 pq

e2

n= Tamaño de la muestra

Z= Nivel de confianza

p= Variabilidad positiva

q= Variabilidad negativa

e= Nivel de precisión o error

Para sustituir los valores es necesario que los porcentajes se dividan entre 100 para obtener las proporciones, Ejemplo: si los valores de p y q son 10% la proporción será 0,1.

En cambio, el nivel de confianza no solo se divide entre 100, además de esto el resultado se divide entre 2 y el resultado obtenido se buscará en la tabla Áreas bajo la curva normal. Ejemplo: si el valor de confianza es de 95%, se divide entre 100 y se obtiene 0,95, este se divide entre 2 resultando en 0,475. Al buscar este valor en la tabla de valores nos indica que 0,475 se ubica en la fila 1,9 y la columna 6, estos valores se unen y forma 1,96 que será el valor usado.

7. ¿Cómo se calcula una muestra en una población finita?

Para calcular el tamaño de la muestra cuya dimensión se conoce es necesario aplicar la formula:

n= Z2 pqN

Ne2 + Z2 pq

n= Tamaño de la muestra

Z= Nivel de confianza

p= Variabilidad positiva

q= Variabilidad negativa

N= Población

e= Nivel de precisión o error

Y se aplican las mismas condiciones que en el caso de un población infinita en cuanto a proporciones, solo que es recomendable aumentar un 10%, ya que esto podría ayudar a enfrentar ciertos improvistos.

8. ¿Qué es muestreo?

Es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.

9. Explique los tipos de muestreo

Muestreo probabilista

Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que se puede calcular la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilistas, pues no es correcto hablar en rigor de muestras representativas dado que, al no conocer las características de la población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya conseguido.

Tipos

Sin reposición de los elementos: Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.

Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con remplazo de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse con reposición aunque, realmente, no lo sea.

Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse con reposición.

Muestreo sistemático

Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo.

Muestreo estratificado

Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.

Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:

• Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.

• Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.

Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45 % de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.

Para una descripción general del muestreo estratificado y los métodos de inferencia asociados con este procedimiento, suponemos que la población está dividida en h subpoblaciones

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