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Cálculo

Tipos

Distribución n

Frecuencias

Muestreo p

Probabilidad

Muestreo

Muestreo no p

Población

Distribución

Muestra

Distribución

Conceptos básicos de la distribución normal

De acuerdo con GCF Global (s.f.). Se deben considerar 3 conceptos para poder hacer el cálculo de la toma de muestra:, los cuales son los siguientes:- Tamaño de la población: se refiere a la cantidad de gente que vas a elegir.- Margen de error: éste te indica los resultados más cercanos a la selección- Nivel de confianza del muestreo: se refiere al nivel de confianza que tendrás para que tu selección elija las respuestas que le proporcionaste

Distribución normal estandarizada

La distribución normal estandarizada, se refiere a como su propio nombre lo dice, es una distribución de valores estandarizados que son llamados puntuaciones "z"."Una puntuación z se mide en unidades de la desviación típica.Si X es una variable aleatoria normalmente distribuida y X ~ N(μ, σ), entonces la puntuación z para una determinada x es:

La puntuación z indica cuántas desviaciones típicas tiene el valor x por encima (a la derecha) o por debajo (a la izquierda) de la media, μ. Los valores de x que son mayores que la media tienen puntuaciones z positivas, y los valores de x que son menores que la media tienen puntuaciones z negativas. Si x es igual a la media, entonces x tiene una puntuación z de cero." (s.n.) (s.f.).

Población

De acuerdo con Enciclopedia Concepto (s.f.). La población en estadística es un conjunto de elementos como personas, cosas o animales, que son considerados en una investigación para recabar datos requeridos por los investigadores, de los cuales se desea investigar sus comportamientos o características en común.

Población

Según menciona Etecé (2021). Los tipos de poblaciones en estadística se dividen en 2:- La población finita: se refiere por ejemplo a la cantidad de niños que hay en un kínder.- La población infinita: se refiere a la cantidad de cosas que podemos pensar.

Distribución normal en estadística inferencial

Generalmente la distribución normal recibe el nombre de distribución de capana, porque ésta tiene forma de campana y es una districución teórica de valores."La distribución normal es simétrica acerca de la media. Es decir, las distribuciones de valores a la derecha y a la izquierda de la media son imágenes de espejo. El 68 % de los valores de la distribución se encuentran dentro de una desviación estándar de la media (a la izquierda y a la derecha). El 95 % de los valores se encuentran dentro de dos desviaciones estándar, y el 99,7 % en tres." IBM (2024).

Probabilidad

La probabilidad consiste en la certidumbre de que un evento ocurra o no. "Constituye también una disciplina encargada de confeccionar modelos predictivos para fenómenos aleatorios, de modo de poder anticiparlos y estudiar sus consecuencias lógicas.La probabilidad es un campo de estudio, al cual se dedica la Teoría de la probabilidad, una rama de las matemáticas que se utiliza ampliamente en disciplinas como la matemática, las ciencias sociales, las finanzas, la economía y, claro está, la estadística, para obtener conclusiones respecto de qué tan probable es que un evento ocurra, o no ocurra." Raffino (2021).

Muestreo no probabilístico

De acuerdo con GCF Global (s.f.). El tipo de muestreo NO probabilístico es del tipo que selecciona a la persona de manera subjetiva, segñun la decisión de la persona quien está realizando la investigación, evitando hacerlo al azar.En el muestreo probabilístico todas las personas participan, pero en el no probabilístico no.

Muestra

La muestra es una parte de la población que se selecciona, sirve para investigar datos, pero sólo se selecciona una parte no toda la población. "La muestra que elijas debe ser representativa, es decir, que las edades, los ingresos, el porcentaje de hombres y mujeres, entre otras características sea similar para que puedas obtener resultados confiables." GCF Global (s.f.)

Frecuencias

Las frecuencias se refieren a las veces que se repite una observación en un muestreo. "Supongamos que se realiza un muestreo aleatorio mediante una encuesta que consta de una sola pregunta y 3 opciones de respuesta, y que la encuesta se hace a un grupo de 20 personas.Cinco personas responden con la opción 1, diez con la opción 2 y cinco con la opción 3. Recordemos que la frecuencia estadística es la cantidad de veces que se repite una observación; es decir, en este ejemplo, la frecuencia estadística sería de cinco para la opción 1, de diez para la opción 2 y de cinco para la opción 3." Editorial Grudemi (2019).

Muestreo

El muestreo es el conjunto de técnicas para tomar una muestra de una población bajo una investigación.La finalidad del muestreo es reducir la investigación, para que sea mucho más fácil obtener resultados. Este procedimiento es importante pues los datos obtenidos se reciben de manera más rápida como si hubieran sido en toda la población pero más fácil.

Muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico se refiere a un muestreo, selección de una parte de una población para obtener datos, pero éste es de forma aleatoria. Uno de los requerimentos más importantes en el muestre probabilístico es que se cumpla el hecho de que cada persona tenga la misma posibilidad de ser seleccionado.Se puede usar este tipo de muestreo cuando:"- Cuando se tiene que reducir el sesgo en el muestreo: este método de muestreo se utiliza comúnmente cuando el sesgo debe ser mínimo."- Cuando la población es diversa: cuando el tamaño de la población es grande y diversa, este método de muestreo es útil ya que ayuda a los investigadores a crear muestras que representan completamente a la población.- Para crear una muestra precisa: el muestreo probabilístico ayuda a los investigadores a crear una muestra precisa de su población. Los investigadores pueden utilizar este método para crear un tamaño de muestra preciso que les pueda ayudar a obtener datos bien definidos." Ortega (s.f.).

Distribución normal en la estimación del tamaño de la muestra

Se le conoce a tamaño de la muestra como aquellas, cosas, personas o animales que componen a la muestra de la población."Cuando nos planteamos calcular la media de una variable cuantitativa en una población, debemos tener en cuenta el tamaño de muestra necesario para obtener un valor significativo de esa media. El tamaño de la muestra dependerá de la desviación estándar prevista (que determina la heterogeneidad o variabilidad del valor en la población), de la precisión deseada o error absoluto esperado con respecto de la media y el nivel de confianza." WinEpi (2006).

"Frecuencia absoluta: Se le llama frecuencia absoluta al número de veces que se repite una variable en un experimento. Esta se representa con fi ó ni. Frecuencia relativa: Representa la cantidad de veces que se repite una observación, expresada como proporción de la muestra. Es decir, es el resultado de dividir el valor de la frecuencia absoluta por el tamaño de la muestra estadística. Esta se representa con fi .y se define como f = n/N, siendo n el número de veces que se repite la respuesta (frecuencia absoluta) y N el tamaño de la muestra. Su valor se expresa como porcentaje." Editorial Grudemi (2019).

"Frecuencia absoluta acumulada: La frecuencia acumulada es aquella que se obtiene al sumar todas las frecuencias absolutas inferiores o iguales al valor en cuestión. Se representa con Ni .Frecuencia relativa acumulada: En esta se tiene en cuenta la sumatoria de todas las frecuencias relativas inferiores o iguales al valor en cuestión. Se representa con Fi ó Hi." Editorial Grudemi (2019)

Como menciona Ortega (s.f.), hay 4 tipos de muestreo probabilístico:El muestreo aleatorio simple: como su nombre lo indica, es un tipo de muestreo aleatorio entre la población. Se asigna como ejemplo, un número a cada persona y se elige de manera aleatoria a los seleccionados.Muestreo estratificado: este tipo de muestreo, se refiere a que una gran población se divide en 2 grupos más pequeños que representan a toda la población.Muestreo por conglomerados: se refiere a cuando se selecciona de manera aleatoria a los participantes cuando están dispersos geográficamente.Muestreo sistemático: Se enfoca en elegir a cada tanta persona para que sea parte de la muestra.

Tipos de muestreo probabilístico

Como menciona GCF Global (s.f.), el muestreo de tipo no probabilístico es menos exigente y se divide en 3 tipos:- Muestreo de bola de nieve: este tipo ayuda a los investigadores a que encuentren personas que desean encontrar, en un grupo pequeño de gente, y ellas recomiendan a más personas.- Muestreo por cuotas: se refiere a dividir a la población en grupos en las que comparten mismas variables, como edad, sexo, etc. y de ellos se selecciona una muestra más reducida.- Muestreo intencional o por conveniencia: este método es subjetivo, pues se basa en los conocimientos del investigador, o sea, el investigador elige según sus conocimientos.

Tipos de muestreo NO probabilístico

Una muestra se caracteriza por los siguientes elementos:"- Forma parte de un conjunto mayor, que es la población estadística o universo estadístico, de la cual es, idealmente, representativa.- Posee un número reducido y por lo tanto manejable de elementos de interés estadístico, en comparación con la población entera.- Se elige al azar y a través de distintas técnicas de muestreo. Puede ser más o menos fidedigna, dependiendo de esto último.- Su tamaño es objeto de estudio matemático, a fin de garantizar las proporciones justas para que resulte representativa del total." Etecé (2021).

Características de una muestra

"Cuando no se conoce la desviación estándar de la poblaciónUna fórmula que orienta sobre el cálculo del tamaño de la muestra para datos globales cuando no se conoce la desviación estándar de la población, es la siguiente:Cuando se conoce o se supone la desviación estándar de la poblaciónLa fórmula para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o se supone la desviación estándar de la población es:Tamaño infinito de la poblaciónCuando el tamaño de la población es muy grande o desconocido." Wikipedia (2024).

Fórmula de la probabilidad