Tipos de muestreo estadístico y Probabilidad

Tipos muestreo estadístico

TIPOS MUESTREO ESTADÍSTICO | MUESTRAS PROBALISTICAS | NO PROBALISTICAS | ERRORES DE MUESTREO  | TIPOS DE PROBABILIDAD ESTADÍSTICA | FÓRMULA PARA LA VARIABLE Z

Primero que nada justifiquemos las razones para realizar el muestreo:

  • Ahorro de Tiempo: tarda menos tiempo realizar una muestra que un censo.
  • Ahorro de Dinero: es menos costoso administrar una muestra que un censo
  • Mayor Comodidad: es más practico realizar una muestra que un censo

Tipos de muestras probalisticas y no probalisticas

Existen dos tipos de muestras las probalisticas y las no probalisticas, cada una las definimos a continuación:

  • Las probalísticas: son aleatorias, sistemáticas, estratificadas para conglomerados.   Aquí todos los elementos de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados. La muestra puede ser con reemplazo o sin reemplazo. Sirve para escoger elementos de una lista, se selecciona el primer elemento de manera aleatoria, los demás elementos se seleccionan en intervalos regulares.  Se divide en subpoblaciones separadas (estratos que deben tener características comunes). Se dividen en varios conglomerados, cada uno de estos son designaciones de sucesos naturales (países, distritos, territorios, cuadras de una ciudad, etc).
  • No probalísticas: Las no probalisticas se hacen por conveniencia, para determinar juicios. Aquí se recopila la opinión de expertos en el tema seleccionados previamente. La selección de los elementos de la muestra se basa en la facilidad, economía o conveniencia de muestreo.

Errores comunes de muestreo   

El error de muestreo ocurre debido a la heterogeneidad entre una muestra y otros, algunos elementos pueden ser o no seleccionados en una nueva muestra particular. El error cobertura se presenta cuando se excluyen del marco ciertos grupos de elementos, sin posibilidad de ser seleccionados en la muestra. Otro error común es el de no respuesta que surge cuando existe una omisión al recabar datos, ya que, no todas las personas están dispuestas a contestar la encuesta. Por ultimo tenemos el error de medición cuando hay mala o ambigua redacción de las preguntas, cuando el entrevistado se siente obligado a complacer al entrevistador o cuando el entrevistado tiene poco o demasiado interés en el tema.

Tipos de Probabilidad Estadística

La probabilidad puede ser clásica, empírica o subjetiva. La probabilidad clásica es el resultado de basarse en conocimientos previos, por ejemplo, juegos de azar (barajas, loterías, casinos) y lanzamientos de monedas al aire. La empírica es la que se basa en datos observados, por ejemplo, la proporción de personas que votaran por un candidato o el porcentaje de productos que cumplen los requisitos de calidad. Por último la probabilidad subjetiva difiere de persona a persona, esta depende de la opinión personal, tomando experiencias u opiniones diversas.  

  • Distribucion binomial: Es uno de los modelos matematicos mas utiles para describir variables deiscretas de probabilidad. Solo hasy dos posibles resultados: Éxito o fracaso
  • Distribución de Poisonn: Es un modelo matemático utilizado para describir la probabilidad de un evento dentro de un área de oportunidad. La frecuencia de ocurrencia de un evento en un espacio de tiempo.
  • Distribución Normal: Es la función continua más utilizada en la estadística. Entre las razones para usar la distribución normal tenemos que muchas variables en los negocios tienen distribuciones que se asemejen a la normal. La distribución normal se acerca a diversas distribuciones discretas como la binomial y la de Poisson. Además es la base de la estadística inferencial por su relación con el teorema del Limite Central. Este tipo de distribución se caracteriza por tener las siguientes propiedades: tiene forma de campana, su media, mediana y moda son iguales, el 50% central es igual a 1.33 desviación estándar, su variable aleatoria tiene un rango infinito, cualquier variable aleatoria X puede convertirse en la variable normal estandarizada Z.

La variable Z es el número de desviaciones estándar por debajo o por arriba de la media al que se encuentra el valor X de la variable de estudio.  Es útil porque en la curva normal se conoce la probabilidad asociada a los valores Z por lo que se puede calcular la probabilidad que ocurra X.

La fórmula para la variable Z
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