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Se define como la ciencia que recopila, organiza e interpreta datos.Su principal objetivo es comprender la variabilidad de los fenomenos y extraer conclusiones significativas

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Cualitativos Cuantitativos

Tipos de datos

Recolección y organización de datos

Medidas de tendencia central

Medidas de dispersión

Planificación Recolección Organización

Media, Moda y Mediana

Rango Varianza Desviación estándar

Descriptiva

inferencial

tipos de muestreo

EStadistíca

Estadistíca

Isaac Kalef M. M.

Se describen las caracteristicas de un conjunto de datos, proporcionando datos como la media, la mediana y la desviaciòn estándar

Utilza datos de muestra para sacar conclusiones sobre una poblacion más amplía, permitiendo realizar predicciones y probar hipotesis.

Probabilístico

aleatorio simple

Estratificado

no probabilístico

por juicio

por conglomerado

por conveniencia

Forma Simetrica

Distribución normal

Inferencia estadística:

MuestreoPruebas de hipotesisConclusiones

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Población

Es el conjunto total de personas o elementos que tienen unas caracteristicas especiales que se requieren estudiar.

Muestreo

Permite seleccionaruna parte representativa de una población para estudiarla y obtener conclusiones generalizables a todos.

Aleatoridad

Muestreo probabilístico

Selección de elementos de forma aleatoria con métodos como el sorteo y/o la generación de números aleatorios.

Representatividad

Probabilidades definidas

Cada elemneto de la población tiene una probabilidad conocida de ser incluido en la muestra, lo que permite estimar la precisión de los resultados.

Las muestras probabilisticas tienden a ser más representativas de la población que las muestras no probabilísticas.

Muestreo aleatorio simple

Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Es facil de implementar y garantiza una muestra representativa.

Muestreo estratificado

Divide la población en grupos o estratoscon caracteísticas comunes y luego se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.Permite obtener información más precisa sobre cada grupo y facilita la comparación entre los grupos

Muestreo por conglomerados

Divide la población en grupos o conglomerados y luego se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados.Es un método eficiente en grupos grandes y geograficamente dispersas.

  • Conveniencia: Se seleccionan los elementos de la muestra que son más faciles de acceder.
  • Juicio: Los elemntos de la muestra se seleccionan en base al conocimiento o experiencia del investigador.
  • Bola de nieve: Los participantes de la muestra se utilizan para identificar a otros participantes que cumplen con los criterios de selección.
  • Cuota: Se seleccionan los elementos de la muestra para asegurar que se representen las diferentes características de la población.

Muestreo no probabilístico

La selección de los elementos de la muestra no se realiza de forma aleatoria, lo que significa que algunos elementos de la población tienen más posibilidades de ser seleccionados que otros.

Muestreo por conveniencia

Se basa en la selección de los elementos de la muestra que son más fáciles de acceder.Es un método rápido y ecónomico de obtener datos.

Muestreo por juicio

Se basa en la selección de los elementos de la muestra en base al conocimientoo experiencia del investigador.El inestigador utiliza su conociemiento y experiencia para sleccionar los elementos de la muestra que considera más relevantes.Permite obtener información específica y detallada sobre un tema determinado.