# data[].attributes.body
Hace referencia al tamaño optimo de la muestra, esta cuneta con el minimo de elementos que debe tener la población, se trabaja con un numero menor.

# data[].attributes.body
se utiliza para cuantificar diferentes tipos de volatilidad o para indicar la posibilidad de error en la toma de decisiones.

# data[].attributes.body
Permite calcular el valor de la variable en la muestra, aproximar los intervalos donde no se dispone del verdadero valor de la variable en la población

# data[].attributes.body
Hace referencia a la obtención de conclusiones acerca del parametro, mediante el calculo de estimadores en una muestra aleatoria de una población

# data[].attributes.body
1. Puntual: A un solo valor o punto calculado
2. Por intervalo: cuando corresponde a 2 puntos, dentro de estos estará contenido el parametro.

# data[].attributes.body
Se hace cuando no se puede lograr una investigación total , entre sus características está :

1. Es menso costoso
2. Es más rápido
3. Requiere menos personal
4. Puede proporcionar una mayor precision en los resultados

# data[].attributes.body
Es la investigación total de todos los elementos que componen una población

# data[].attributes.body
Se refiere a la comparación que se hace de x a y población

# data[].attributes.body
Es la medida descriptiva que se usa en el numero de caracteristicas de una población

# data[].attributes.body
Hace referencia al conjunto completo de datos, resultados y demás que se vayan a analizar

# data[].attributes.body
La media representa el punto de equilibrio de los datops recopilados de la muestra

# data[].attributes.body
Es una medida aplicada a ciertas caracteristicas de las unidades de la población para poder determinar el valor de la variable del comportamiento

# data[].attributes.body
se denominan tambien muestras dirigidas , y su nombre porque las unidades se escogen a manera de conveniencia por el investigador , casi siempre se utilizan en los procesos de auditoria

# data[].attributes.body
Cuando las unidades no son seleccionadas al azar, al contrario, son ellos quien deciden ser parte de la muestra.

# data[].attributes.body
Es aplicada en los casos donde la caracteristica a investigar esta ordenada ,ya sea de forma: alfabeicamente , en forma de cantidad , valor o cronologicamente.

se calcula por seleccion en intervalos dividiendo asi el tamaño de la poblacion por el numero de la muestra . Despues se seleciona al azar un numero dentro de ese intervalo y este se vuelve en el inicio.

# data[].attributes.body
Este metodo tambien llamado No probabilistico tiene como caracteristica que las unidades no son seleccionadas al azar , si no, por conveniencia, dado esto se da por hecho que sus resultados no son confiables .

# data[].attributes.headline
Metodos del muestreo NO aleatorio pueden ser :

# data[].attributes.subject
Metodos del muestreo NO aleatorio pueden ser :

# data[].attributes.body
Es la parte de unidades de una poblacion en donde tienen una caracteristica similar donde son seleccionados por algun proceso estadistico

# data[].attributes.body
Se refiere al metodo seleccionado para recopilar la informacion de la poblacion escogida y asi lograr la muestra.

# data[].attributes.body
Usualmente consiste en dividir una poblacion en subpoblaciones que  sean homogeneos , es decir que cuentes con caracteristicas similares .

# data[].attributes.body
2. Se seleccionaran de  forma al azar , tal como un bingo , extrayendo fichas de un recipiente.

# data[].attributes.body
1. Un listado actualizado de los elementos pertenecientes a la poblacion.

# data[].attributes.body
se refiere a que los elementos de la poblacion deben tener una probalidad se ser seleccionados igual para hacer parte de la muestra. Para este metodo hay una serie de pasos, como:

# data[].attributes.body
Usualmente se utiliza para reducir el costo de muestrear una poblacion extensa ; tambien es utilizada cuando no se puede elaborar un marco de analisis , entonces, se toma la unidad .

En este caso se escogen al azar los conglomerados y de ellos los elementos que van a construir la muestra.

# data[].attributes.body
tambien denominado "muestreo areas"

Cuando de una lista de todos los elementos se separa una muestra de conglomerados,para asi separar de esta otra muestra, y asi continuamente hasta llegar al elemento de analisis final.

# data[].attributes.headline
Metodos del muestreo aleatorio pueden ser :

# data[].attributes.subject
Metodos del muestreo aleatorio pueden ser :

# data[].attributes.body
Hace referencia a un estudio de un numero limitado de personas donde  se relizan encuentas y usualmente no  tiene informacion completa de todos por diferentes motivos , y donde se recomienda no sustituir informacion

# data[].attributes.body
se expresan de forma numericas ya que requieren ser medidas como el peso, tiempo, valor entre otros.

Se pueden clasificar en variables discretas y continuas
las discretas son las que admiten valores enteros, y las continuas admiten en fracciones.

# data[].attributes.body
son todas aquellas que se expresan mediante palabras como sexo, grado, carreras...etc

# data[].attributes.body
es el objeto, region, persona, familia, animal, etc, que va a ser estudiado.

# data[].attributes.body
se refiere a la totalidad o al recuento de elementos que presentan una característica en común.

# data[].attributes.body
es aquella que a partir de datos que han sido resumidos y simplificados facilitan el analisis e interpretación que permiten inferir y sacar hipotesis.

# data[].attributes.body
conjunto de instrumentos que ayudan a la organización de datos de manera resumida, clara y fácil de interpretar.

# data[].attributes.body
Es un conjunto de metodos que se aplican en la recolección, clasificación, análisis  e interpretación de datos obtenidos numericos.