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Muestreo y estimación ESTADISTICA1

mhelenagomezc

Created on November 4, 2025

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Transcript

Bloque 6

Muestreo y estimación

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ÍNDICE

6. 0 Muestreo

6. 1 Estimación

6.2 Distribución de muestras

6.3 Teoría del límite central

6.4 Estimadores puntuales y por intervalos

Muestreo

¿Qué es una muestra?¿Para qué se realiza el muestreo?¿Cuáles son las razones para tomar una muestra?

ejemplos del grupo

RAZONES

IMPOSIBILIDAD

Ejemplo: ¿podemos medir todas la botellas de determinada bebida para conocer el promedio de llenado?

tIEMPO

Ejemplo: preguntar a todos los electores sobre su intención de voto

pRUEBAS DESTRUCTIVAS

Ejemplo: ¿cómo establecerías el número de horas promedio de una batería de celular para indicarlo en una etiqueta de teléfono?

COSTO

Ejemplo: desplazarse a lo largo de todo un país para conocer la edad de los habitantes

RESULTADOS ADECUADOS

Ejemplo: resultados de una elección como el PREP

1.1 estimación

¿Qué es un estimador?

Estimación

Estimador: depende de la muestra y se construye para estimar un parámetro de la población. Su valor varía de muestra en muestra. • Estimación: es el valor que toma el estimador una vez observados los valores de la muestra.

Generalmente se desea conocer el promedio, el total o el porcentaje.La estimación se hace a partir de lo que se observa en la muestra.

1. Errores de muestreo: Diferencia entre el valor estimado y el parámetro de la poblaciónSe debe a que tenemos una muestra y no toda la población. Se controla con el diseño.

Error de muestreo

2. Errores no de muestreo • No respuesta • Información falsa • Sustitución arbitraria de los elementos de la muestra Se pueden controlar poniendo especial atención a la construcción del cuestionario y a los detalles en el trabajo de campo a través de una buena supervisión

¿de qué tamaño debe ser una muestra?

  • n pequeña
Inferencias no útilesIntervalos de confianza muy grandesPoca precisión
  • n grande
costos elevadosse puede descuidar la calidad de la información

¿De qué depende el tamaño de una muestra?

Variabilidad de lo que se estudia o se mide

La precisión con la que queramos hacer la inferencia

Presupuesto que se tenga

Tamaño de la población

Fórmulas para tamaño de muestra

Tamaño de muestra para la media

Muestreo aleatorio simpleSupuesto de población infinita

Tamaño de muestra para la proporción

Se conoce p y q

Ejemplos

2. Una empresa desea llevar a cabo una investigación para determinar la proporción de clientes, de una aerolínea, que está satisfecha con la disponibilidad de horarios de salida ¿De qué tamaño deberá ser la muestra si se desea que en la estimación de la proporción poblacional el margen de error sea de 0 025 a 95 de confianza? El valor p de un estudio anterior fue 0 .44

1. En un estudio desea investigar el costo de la renta de automóviles. Se especificó un margen de error (E) de 2, y el nivel de confianza de 95% de confianza (indica que Z 0.025 =1.96). De estudios anteriores se sabe que la desviación estándar del costo es 9.65. Determinar el tamaño de muestra para el estudio

Ejemplos

4. ¿De qué tamaño debe seleccionarse la muestra para tener un intervalo del 95 de confianza con un margen de error de 10 Supón que la desviación estándar poblacional es 40

3. El porcentaje de personas que no tenían un seguro médico en 2003 era del 15.6%. Se solicitó a un comité realizar un estudio para obtener información actualizada. A) ¿Qué tamaño de muestra le recomiendas al comité si el objetivo es que la estimación de la proporción actual de individuos que no tienen seguro médico el margen de error sea de 0.03? Usa 95% de confianza. B) Realiza nuevamente el cálculo de tamaño de muestra con 99% de confianza.

1.2 Distribución muestral de medias y de proporciones

Ejemplo: La población consta de 6 cajeros automáticos en una población y el número de fallas que tuvieron en una semana.

1.2 Distribución muestral de medias y d e proporciones

Tomando muestras de tamaño 2 para estimar el promedio de fallas

6.2 Distribución muestral de medias y d e proporciones

Tomando muestras de tamaño 2 para estimar el promedio de fallas

Distribución de la muestra

1.3 Teorema central del límite

Si todas las muestras de un tamaño en particular se seleccionan de cualquier población, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal. Estaaproximación mejora con muestras más grandes

Importancia del teorema del límite central

Permite crear intervalos de confianza de la media o la proporción

La mayoría de las decisiones que se toman tiene como fundamento los resultados de un muestreo.

Es posible probar hipótesis

Retomando el ejemplo de los cajeros automáticos

Estimadores puntuales y por intervalos

Intervalo de confianza conjunto de valores que se forman a partir de una muestra de datos de manera que exista la posibilidad de que el parámetro poblacional ocurra dentro de dicho conjunto con unaprobabilidad específica (nivel de confianza).

Estimador puntual estadístico calculado a partir de información de una muestra para estimar el parámetro poblacional.

Intervalo de confianza

Para cada muestra, calcula la media y después construye un intervalo de confianza de 95%. Puede esperar que alrededor de 95% de estos intervalos de confianza contenga la media de la población. Cerca de 5% de los intervalos no contendrán el ingreso anual medio poblacional, .

EJEMPLOS

eSTIMADOR PARA LA MEDIA

Estimador media con N<30

Estimador para la proporción

Estimador para la proporción

¡Muchas gracias!

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•Se realizó una encuesta de mercado para calcular la proporción de amas de casa que reconocen la marca del país, con base en la forma y el color del logotipo. De las 1400 amas de casa en la muestra, 420 identificaron la marca por su nombre.A) Calcula el valor de la proporción de la población B) Calcule el error estándar de la proporción C) Desarrolle el intervalo de confianza del 95% para la proporción de la población D) Interprete los resultados

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Se desea estimar la media que gastan los turistas que visitan el centro turístico. Con una muestra de 20 turistas se obtiene un estimador puntual de la media poblacional. La media muestral es de49.35 y la desviación estándar muestral es de 9.01. Calcula un intervalo de confianza de 95% el valor de la media estimada.

Truquito:

La interactividad es la pieza clave para captar el interés y la atención de tu audiencia. Un genially es interactivo porque tu público explora y se relaciona con él.

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Un partido político considera reemplazar uno de sus spots, por uno nuevo. Antes de tomar la decisión los ejecutivos estudian una muestra de 400 espectadores. Después de ver el nuevo spot, 250 afirman que lo prefieren y sugirieron reemplazar el spot anterior A) Calcula el valor de la proporción de la población B) Construya un intervalo de confianza de 99% de la proporción poblacional C) Interprete los resultados

Se desea estimar la cantidad de galones de gasolina que se vendió. Suponga que la cantidad de galones vendidos tiene una distribución Normal, con unadesviación etándar de 2.3 galones. De acuerdo con registros, se selecciona un muestra aleatoria de 60 ventas y se observa que la cantidad media de galones vendidos es de 8.60. a) ¿Cuál es el estimador puntual de la media poblacional? b) Establezca un intervalo de confianza de 99% de la media poblacional c) Interpreta el significado del enciso b)

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