ESTADíSTICA
INFERENCIAL
INGENIERIA INDUSTRIAL
COMENZAR
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TOLUCA
Ing. Eduardo García Clavel
índice
1) DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTRO
2) ESTIMACION
3) PRUEBAS DE HIPOTESIS
4) Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas.
5) REGRESION LINEAL SIMPLE
PARCIAL 1
Competencia específica: Escoge el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.
DISTRIBUCIONES
2) MUESTREO
INTRODUCCION AL MUESTREO Y TIPOS DE MUESTREO.
DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTREO.
1) INTRODUCCION
3) TLC
INTRODUCCION A LA ESTADISTICA INFERENCIAL.
TEOREMA DE LIMITE CENTRAL.
Muestreo probabilístico: Técnica en la cual las muestras son recogidas mediante un proceso que le brinda a todos los individuos de la población la misma oportunidad de ser seleccionados.
MUESTREO
El muestreo es un conjunto de técnicas estadísticas que permiten estudiar una población a través de un subconjunto de elementos, llamado muestra. El objetivo es obtener conclusiones sobre la población a partir de la muestra, y así poder interpretar los datos y obtener resultados.
PROBABILISTICO
Muestreo no probabilístico: Técnica de muestreo donde las muestras se recogen por medio de un proceso que no les brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.
En la investigación existen dos técnicas principales de muestreo: las que están basadas en la probabilidad y las que no. Vamos a analizar los diferentes tipos de muestreo que puedes crear utilizando ambas técnicas para una eficiente recolección de datos de tu próxima investigación.
NO PROBABILISTICO
muestreo PROBABILIATICO
MUESTREO NO PROBABILISTICO
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados.
MUESTREO CONVENIENCIA
MUESTREO INTENCIONAL
MUESTREO POR CUOTAS.
MUESTREO CONSECUTIVO
MUESTREO BOLA DE NIEVE.
MUESTRO ACCIDENTAL.
Y aunque pueda parecer que este método conlleva un mayor sesgo de la información, también es muy interesante para aplicar en ciertas situaciones concretas o en fases más avanzadas del estudio. Veamos los 4 subtipos que se engloban dentro del mismo:
INTRODUCCION
TEOREMA DE LIMITE CENTRAL
EJEMPLO 1
En el vasto terreno de la estadística, el Teorema del Límite Central (TLC) destaca como una herramienta fundamental que permite entender cómo se comporta la distribución de las sumas de variables aleatorias. Este teorema, esencial en inferencia estadística, desencadena efectos significativos en la modelación de datos y la toma de decisiones.
EJEMPLO 2
Este teorema establece que, dado un conjunto suficientemente grande de muestras de una población, la distribución de las sumas o promedios de esas muestras se aproxima a una distribución normal, independientemente de la forma de la distribución original.
EJEMPLO 3
“La suma de un gran número de variables aleatorias independientes tiende a seguir de manera asintótica una distribución normal, siempre que determinadas condiciones queden satisfechas"
MUESTREO POR CUOTAS
método de muestreo no probabilístico utilizado en investigaciones de mercado y encuestas para seleccionar una muestra que sea representativa de una población específica. A diferencia del muestreo aleatorio, en el que cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado, el muestreo por cuotas se basa en la selección de participantes que cumplan con ciertas características predefinidas.
#untítulogenial
Con esta función...
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MUESTREO INTENCIONAL
(DELIBERADO O POR JUICIO)
Muestreo en la que los miembros de la muestra se eligen sólo sobre la base del conocimiento y el juicio del investigador. Como el conocimiento del investigador es instrumental en la creación de una muestra, hay posibilidades de que los resultados obtenidos sean altamente precisos con un mínimo margen de error. Este implica que los investigadores seleccionen cuidadosamente a cada individuo para que forme parte de la muestra. El conocimiento del investigador es fundamental en este proceso de muestreo, ya que los miembros de la muestra no se eligen al azar.
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MUESTREO
SISTEMATICO
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado. Este se utiliza cuando:
- Es difícil identificar elementos utilizando un método de muestreo aleatorio simple.
- Es importante utilizar un procedimiento de muestreo de probabilidad que pueda ser fácilmente implementado.
Visualiza el siguiente material y sigue las instruciones para ralizar la evidencia que complemente tu conocimiento: (da clic en los botones rojos)
Observa el siguiente material, la imagen te llevara a otro genial.ly y regresa a visualizar el video, toma atencion y genera en tu cuaderno un mapa mental rapido de las ideas principales de las ideas principales que
INTRODUCCION
ESTADISTICA INFERENCIAL
Es una rama de la estadística que se encarga de inferir conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Esta se se dedica a la generación de los modelos y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.
VIDEO
MUESTREO
ESTRATIFICADO
El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato). Hay dos subtipos principales de muestreo estratificado: el proporcional y el muestreo desproporcionado. En el estratificado proporcional, el número de elementos asignados a diversos estratos es proporcional a la representación de los estratos de la población objetivo. Es decir, el tamaño de la muestra extraída de cada estrato es proporcional con el tamaño relativo de ese estrato de la población objetivo.
Visualiza el siguiente material y sigue las instruciones para ralizar la evidencia que complemente tu conocimiento: (da clic en los botones rojos)
MUESTREO
BOLA DE NIEVE
Consiste en comenzar con unos pocos participantes que cumplen con los criterios del estudio y pedirles que recomienden a otros posibles participantes que también cumplan con esos criterios. Este proceso se repite hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado. Es una técnica útil para estudios exploratorios y para acceder a poblaciones ocultas. técnica valiosa para acceder a poblaciones difíciles de alcanzar y realizar estudios exploratorios. Sin embargo, es crucial ser consciente de sus limitaciones y potenciales sesgos al interpretar los resultados.
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MUESTRERO POR
CONGLOMERADOS
El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.
Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.
Visualiza el siguiente material y sigue las instruciones para ralizar la evidencia que complemente tu conocimiento: (da clic en los botones rojos)
MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL
Método de muestreo no probabilístico donde los individuos se eligen de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición.
TEOREMA DE LIMITE CENTRAL
(TLC)
En la actualidad conocemos como teorema central del límite a una serie de resultados acerca del comportamiento de la distribución de la suma (o media) de variables aleatorias, cuya expresión más conocida es la siguiente:
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MUESTREO ALEATORIO
SIMPLE
Tipo de muestreo que consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población con el objetivo de representar a todo el grupo. Esta es una técnica utilizada en los estudios de mercado para recopilar datos de una muestra de una población más amplia. Es importante tener en cuenta que el muestreo aleatorio simple no garantiza una representación perfecta de la población, pero aumenta la probabilidad de conseguir una muestra representativa.
Visualiza el siguiente material y sigue las instruciones para ralizar la evidencia que complemente tu conocimiento: (da clic en los botones rojos)
MUESTREO
CONSECUTIVO
Esta técnica de muestreo no probabilística es muy similar al muestreo por conveniencia (con una ligera variación). En esté el investigador elige una sola persona o un grupo de muestra, realiza una investigación durante un periodo de tiempo, analiza los resultados y luego pasa a otra asignatura o grupo de sujetos si es necesario. Esta técnica de muestreo le da al investigador la oportunidad de trabajar con muchos temas y afinar su investigación mediante la recopilación de resultados que tienen conocimientos vitales.
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MUESTREO POR CONVENIENCIA
•El muestreo por conveniencia es una técnica de muestreo no probabilística donde las muestras de la población se seleccionan solo porque están convenientemente disponibles para el investigador. Estas muestras se seleccionan solo porque son fáciles de reclutar y porque el investigador no consideró seleccionar una muestra que represente a toda la población. •Idealmente, en la investigación, es bueno analizar muestras que representen a la población. Pero, en algunasinvestigaciones, la población es demasiado grande paraevaluar y considerar a toda la población.
Estadística inferencial ITT
Eduardo García
Created on September 24, 2024
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ESTADíSTICA
INFERENCIAL
INGENIERIA INDUSTRIAL
COMENZAR
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TOLUCA
Ing. Eduardo García Clavel
índice
1) DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTRO
2) ESTIMACION
3) PRUEBAS DE HIPOTESIS
4) Pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas.
5) REGRESION LINEAL SIMPLE
PARCIAL 1
Competencia específica: Escoge el tipo de muestreo al que corresponde un experimento según la selección de la variable de estudio para observar su comportamiento.
DISTRIBUCIONES
2) MUESTREO
INTRODUCCION AL MUESTREO Y TIPOS DE MUESTREO.
DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES PARA EL MUESTREO.
1) INTRODUCCION
3) TLC
INTRODUCCION A LA ESTADISTICA INFERENCIAL.
TEOREMA DE LIMITE CENTRAL.
Muestreo probabilístico: Técnica en la cual las muestras son recogidas mediante un proceso que le brinda a todos los individuos de la población la misma oportunidad de ser seleccionados.
MUESTREO
El muestreo es un conjunto de técnicas estadísticas que permiten estudiar una población a través de un subconjunto de elementos, llamado muestra. El objetivo es obtener conclusiones sobre la población a partir de la muestra, y así poder interpretar los datos y obtener resultados.
PROBABILISTICO
Muestreo no probabilístico: Técnica de muestreo donde las muestras se recogen por medio de un proceso que no les brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.
En la investigación existen dos técnicas principales de muestreo: las que están basadas en la probabilidad y las que no. Vamos a analizar los diferentes tipos de muestreo que puedes crear utilizando ambas técnicas para una eficiente recolección de datos de tu próxima investigación.
NO PROBABILISTICO
muestreo PROBABILIATICO
MUESTREO NO PROBABILISTICO
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados.
MUESTREO CONVENIENCIA
MUESTREO INTENCIONAL
MUESTREO POR CUOTAS.
MUESTREO CONSECUTIVO
MUESTREO BOLA DE NIEVE.
MUESTRO ACCIDENTAL.
Y aunque pueda parecer que este método conlleva un mayor sesgo de la información, también es muy interesante para aplicar en ciertas situaciones concretas o en fases más avanzadas del estudio. Veamos los 4 subtipos que se engloban dentro del mismo:
INTRODUCCION
TEOREMA DE LIMITE CENTRAL
EJEMPLO 1
En el vasto terreno de la estadística, el Teorema del Límite Central (TLC) destaca como una herramienta fundamental que permite entender cómo se comporta la distribución de las sumas de variables aleatorias. Este teorema, esencial en inferencia estadística, desencadena efectos significativos en la modelación de datos y la toma de decisiones.
EJEMPLO 2
Este teorema establece que, dado un conjunto suficientemente grande de muestras de una población, la distribución de las sumas o promedios de esas muestras se aproxima a una distribución normal, independientemente de la forma de la distribución original.
EJEMPLO 3
“La suma de un gran número de variables aleatorias independientes tiende a seguir de manera asintótica una distribución normal, siempre que determinadas condiciones queden satisfechas"
MUESTREO POR CUOTAS
método de muestreo no probabilístico utilizado en investigaciones de mercado y encuestas para seleccionar una muestra que sea representativa de una población específica. A diferencia del muestreo aleatorio, en el que cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado, el muestreo por cuotas se basa en la selección de participantes que cumplan con ciertas características predefinidas.
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MUESTREO INTENCIONAL
(DELIBERADO O POR JUICIO)
Muestreo en la que los miembros de la muestra se eligen sólo sobre la base del conocimiento y el juicio del investigador. Como el conocimiento del investigador es instrumental en la creación de una muestra, hay posibilidades de que los resultados obtenidos sean altamente precisos con un mínimo margen de error. Este implica que los investigadores seleccionen cuidadosamente a cada individuo para que forme parte de la muestra. El conocimiento del investigador es fundamental en este proceso de muestreo, ya que los miembros de la muestra no se eligen al azar.
MUESTREO
SISTEMATICO
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado. Este se utiliza cuando:
Visualiza el siguiente material y sigue las instruciones para ralizar la evidencia que complemente tu conocimiento: (da clic en los botones rojos)
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INTRODUCCION
ESTADISTICA INFERENCIAL
Es una rama de la estadística que se encarga de inferir conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Esta se se dedica a la generación de los modelos y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.
VIDEO
MUESTREO
ESTRATIFICADO
El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato). Hay dos subtipos principales de muestreo estratificado: el proporcional y el muestreo desproporcionado. En el estratificado proporcional, el número de elementos asignados a diversos estratos es proporcional a la representación de los estratos de la población objetivo. Es decir, el tamaño de la muestra extraída de cada estrato es proporcional con el tamaño relativo de ese estrato de la población objetivo.
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BOLA DE NIEVE
Consiste en comenzar con unos pocos participantes que cumplen con los criterios del estudio y pedirles que recomienden a otros posibles participantes que también cumplan con esos criterios. Este proceso se repite hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado. Es una técnica útil para estudios exploratorios y para acceder a poblaciones ocultas. técnica valiosa para acceder a poblaciones difíciles de alcanzar y realizar estudios exploratorios. Sin embargo, es crucial ser consciente de sus limitaciones y potenciales sesgos al interpretar los resultados.
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Método de muestreo no probabilístico donde los individuos se eligen de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición.
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En la actualidad conocemos como teorema central del límite a una serie de resultados acerca del comportamiento de la distribución de la suma (o media) de variables aleatorias, cuya expresión más conocida es la siguiente:
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Esta técnica de muestreo no probabilística es muy similar al muestreo por conveniencia (con una ligera variación). En esté el investigador elige una sola persona o un grupo de muestra, realiza una investigación durante un periodo de tiempo, analiza los resultados y luego pasa a otra asignatura o grupo de sujetos si es necesario. Esta técnica de muestreo le da al investigador la oportunidad de trabajar con muchos temas y afinar su investigación mediante la recopilación de resultados que tienen conocimientos vitales.
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