# data[].attributes.body
Es el total de individuos o conjunto de ellos que presentan o podrían presentar el rasgo característico que se desea estudiar, en ocasiones es imposible recopilar datos de la población completa y por ello se usan las muestras.

Laura Martinez

Referencias
https://economipedia.com/definiciones/inferencia-estadistica.html
https://economipedia.com/definiciones/poblacion-estadistica.html

# data[].attributes.body
Es un subconjunto de datos perteneciente a una población. Este subconjunto debe estar constituido por datos que representen adecuadamente la totalidad de la población.

Laura Martinez

Referencias
https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html

# data[].attributes.body
Es la recopilación de información sobre toda una población, con el fin de conocer sus características de forma precisa, sin embargo, es poco realizado debido a los costos que genera. Permite recopilar variables cualitativas y cuantitativas.

Laura Martinez

Referencias
https://economipedia.com/definiciones/censo.html

# data[].attributes.body
Es el proceso que se lleva a cabo para extraer una muestra representativa de una población con el fin de realizar un estudio estadístico a partir de ella. Existen diferentes tipos y técnicas de muestreo.

Laura Martinez

Referencias
http://www.juntadeandalucia.es/averroes/centros-tic/18700232/helvia/sitio/upload/6_muestreo_intervalos.pdf
https://economipedia.com/definiciones/muestreo.html

# data[].attributes.body
Todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra, es fácil de llevar a cabo a través de sistemas informáticos, pero requiere el listado completo de toda la población.

Laura Martinez

Referencias
https://economipedia.com/definiciones/muestreo.html

# data[].attributes.body
Es una medida que resume o describe el comportamiento general de una población, existen dos tipos:
Parámetros de centralización:Son las medidas que informan acerca de la concentración de los datos entorno a la media (media, moda y mediana)
Parámetros de dispersión: Son los parámetros que indican la concentración de los datos alrededor de los parámetros de centralización( desviación respecto de la media, desviación media, varianza y desviación estándar)

Yahaira Bardales Taborda
Referencias
https://www.geogebra.org/m/yDZS8MMp
https://proyectodescartes.org/uudd/materiales_didacticos/estadistica-JS/parametros_est.html

# data[].attributes.body
Se divide la población (debe ser muy heterogénea)  en subconjuntos llamados estratos, los datos de cada estrato se relacionan entres si, pero los estratos son distintos entre ellos, se seleciona la muestra haciendo uso de un muestreo aleatorio simple en cada estracto, para saber el número de datos selecionados de cada estracto se  utiliza la siguiente ecuación:
n1=(N1/N)*n
donde:
n1: Tamaño de los datos seleccionados en cada estrato
N1:  Tamaño del estrato
N:  Tamaño de la población
n:  Tamaño de la muestra

Yahaira Bardales Taborda
Referencias
http://matematicas.unex.es/~mota/ciencias_ambientales/tema2.pdf

# data[].attributes.body
Se aplica cuando la población es bastante irregular respecto al carácter que estamos estudiando y deseamos que en la muestra se refleje toda esta variabilidad, por medio de la siguiente formula:
k=N/n
Donde
N : Tamaño de la población
n: Tamaño de la muestra
Se elige un individuo al azar entre los k primeros. A partir de dicho individuo se elige un nuevo elemento cada k unidades hasta completar la muestra
Yahaira Bardales Taborda
Referencias
http://matematicas.unex.es/~mota/ciencias_ambientales/tema2.pdf

# data[].attributes.body
Se diferencia de la muestra probabilística, ya que no permite que todos los individuos de una población a investigar, posean las mismas oportunidades de selección, estos deben  cumplir con cierta cualidad o característica, benefician la investigación, existen 4 tipos:
-Por conveniencia
-Bola de nieve
-Por cuotas
-Discrecional

Yahaira Bardales Taborda
Referencias
https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-no-probabilistico/

# data[].attributes.body
Esta muestra la realiza el investigador  seleccionando individuos que considera accesibles y de rápida investigación. Esto, generalmente, lo hace por proximidad a él mismo

Yahaira Bardales Taborda
Referencias
https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-no-probabilistico/

# data[].attributes.body
Es este tipo de muestreo los participantes de una investigación reclutan a otros participantes para una prueba o estudio. Aquí los investigadores usan su propio juicio para elegir a los participantes, a diferencia del muestreo aleatorio simple donde las probabilidades de que cualquier miembro se elija son las mismas.

Daniel Viveros
Referencias
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-de-bola-de-nieve/

# data[].attributes.body
El muestreo deliberado, crítico o por juicio, es una técnica de muestreo no probabilístico 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.

Daniel Viveros
Referencias
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-deliberado-critico-o-por-juicio/

# data[].attributes.body
Una estimación puntual de un parámetro poblacional es cuando se utiliza un único valor para estimar ese parámetro, es decir, se usa un punto en concreto de la muestra para estimar el valor deseado.
Cuando estimamos un parámetro de forma puntual, podemos saber con certeza, cual es ese valor. Imaginemos una población de 30 personas de las que seleccionamos una muestra de 20 para las que conocemos sus edades. Estimar de forma puntual la media de edad, sería tan sencillo como sumar esos 20 datos y dividirlos entre el total de la muestra estadística.

Daniel Viveros
Referencias
https://economipedia.com/definiciones/estimacion-puntual.html

# data[].attributes.body
Un estimador insesgado es aquel cuya esperanza matemática coincide con el valor del parámetro que sea desea estimar. En caso de no coincidir se dice que el estimador tiene sesgo.

La razón de buscar un estimador insesgado es que el parámetro que deseamos estimar esté bien estimado. Es decir, si queremos estimar la media de goles por partido de determinado jugador de fútbol, hemos de utilizar una fórmula que nos proporcione un valor lo más aproximado posible al valor real.

Daniel Viveros
Referencias
https://economipedia.com/definiciones/estimador-insesgado.html

# data[].attributes.body
Diremos que un estimador es más eficiente que otro si la Varianza de la distribución muestral del estimador es menor a la del otro estimador. Cuanto menor es la eficiencia, menor es la confianza de que el estadístico obtenido en la muestra aproxime al parámetro poblacional.

Daniel Viveros
Referencias
https://www.uv.es/webgid/Inferencial/42_caractersticas_estimadores.html

# data[].attributes.body
Un estimador consistente es aquel cuyo error de medida o sesgo se aproxima a cero cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito.

Luisa Muñoz
Referencias:
https://economipedia.com/definiciones/estimador-consistente.html

# data[].attributes.body
Un intervalo de confianza es una técnica de estimación utilizada en inferencia estadística que permite acotar un par o varios pares de valores, dentro de los cuales se encontrará la estimación puntual buscada (con una determinada probabilidad). En otras palabras intervalo de confianza nos va a permitir calcular dos valores alrededor de una media muestral (uno superior y otro inferior)

Luisa Muñoz
Referencias:
https://economipedia.com/definiciones/intervalo-de-confianza.html

# data[].attributes.body
Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula es la afirmación que se está comprobando. Normalmente la hipótesis nula es una afirmación de "sin efecto" o "sin diferencia". La hipótesis alternativa es la afirmación que se desea ser capaz de concluir que es verdadera basándose en la evidencia proporcionada por los datos de la muestra.

Luisa Muñoz.
Fuente: https://www.addlink.es/noticias/minitab/2852-que-es-una-prueba-de-hipotesis

# data[].attributes.body
La inferencia estadística es el conjunto de métodos que permiten inducir, a través de una muestra estadística, el comportamiento de una determinada población. La inferencia estadística, estudia entonces como, a través de la aplicación de dichos métodos sobre los datos de una muestra, se pueden extraer conclusiones sobre los parámetros de la población de datos. De la misma manera estudia también el grado de fiabilidad de los resultados extraídos del estudio.

Luisa Muñoz
Referencia:
https://economipedia.com/definiciones/inferencia-estadistica.html

# data[].attributes.body
Se denomina sesgo de un estimador a la diferencia entre la esperanza (o valor esperado) del estimador y el verdadero valor del parámetro a estimar. Es deseable que un estimador sea insesgado o centrado, es decir, que su sesgo sea nulo por ser su esperanza igual al parámetro que se desea estimar.

Luisa Muñoz
Referencia:
https://es.wikipedia.org/wiki/Estimador

# data[].attributes.body
Esta porción extraída de una población se lleva a cabo con el objetivo de realizar un estudio, para representar, conocer y determinar aspectos de interés de dicha población.

Luis David Restrepo

Referencias
https://enciclopediaeconomica.com/muestra-estadistica/#:~:text=La%20muestra%20estadística%20consiste%20en,los%20aspectos%20de%20dicha%20población.

# data[].attributes.body
Este tipo de muestreo es el más común debido a su practicidad y sencillez, lo vemos aplicado cuando los trabajadores de una empresa detienen a las personas para entregar un folleto publicitario y hacer preguntas.

Luis David Restrepo

Referencias
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conveniencia/

# data[].attributes.body
Tiene como objetivos:
-contabilizar la población.
-Proporcionar información que caracterice a la población.
-Permitir la construcción de marcos de muestreo.
-Permitir comparaciones de resultados.

Luis David Restrepo

Referencias

https://www.indec.gob.ar/micro_sitios/webcenso/que_es/caracteristicas.asp

# data[].attributes.headline
Cuando usar el muestreo no probabilístico?

# data[].attributes.subject
Cuando usar el muestreo no probabilístico?

# data[].attributes.body
-Se requiere indicar una característica especifica de la población.

-Cuando se realizan estudios pilotos o investigaciones cualitativas .

-Se tiene un tiempo limitado para realizar la investigación.

-Para determinar si la temática en cuestión requiere de un análisis más profundo.

Luis David Restrepo

Referencia

https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-no-probabilistico/#:~:text=El%20muestreo%20no%20probabilístico%20se,la%20experiencia%20de%20los%20investigadores.

# data[].attributes.body
Seleccionar cierta parte de la población con el propósito de adquirir información útil para evaluar características de todo la población, destacando los rasgos fundamentales para la investigación.

Luis David Restrepo

Referencias

https://www.webyempresas.com/tipos-de-muestreo/#:~:text=El%20muestreo%20se%20puede%20denominar,características%20de%20toda%20la%20población.

# data[].attributes.body
Una regla para calcular estimaciones de un parámetro θ 0, que tiene la propiedad de que a medida que el número de puntos de datos utilizados aumenta indefinidamente, la secuencia resultante de estimaciones converge en probabilidad a θ 0 . Esto significa que las distribuciones de las estimaciones se concentran cada vez más cerca del valor real del parámetro que se está estimando, de modo que la probabilidad de que el estimador esté arbitrariamente cerca de θ 0 converge a uno.

Felipe Marin
Referencias
https://es.qaz.wiki/wiki/Consistent_estimator

# data[].attributes.body
Población finita

Aquella población que está compuesta por un número pequeño de elementos, artículos o sujetos.
Población infinita

Aquella población que está compuesta por un número grande de elementos.
Población real

Aquella población que se compone de un grupo de cosas existentes y meramente comprobables.
Población hipotética

Aquella población conformada por un grupo posible de determinadas cosas, pero difícil de comprobar.
Población aleatoria

Aquella población que depende de las alteraciones de sus cualidades, sin que exista una causa aparente.
Población dependiente

Aquella población que depende de una causa determinada.
Población polinomial

Aquella población cuyas características deben ser medidas y tomadas en cuenta.

Felipe Marin
Referencias
https://enciclopediaeconomica.com/poblacion-estadistica/

# data[].attributes.headline
métodos paramétricos de la inferencia estadística

# data[].attributes.subject
métodos paramétricos de la inferencia estadística

# data[].attributes.body
Se pueden dividir, básicamente, en dos: métodos de estimación de parámetros y métodos de contraste de hipótesis. Ambos métodos se basan en el conocimiento teórico de la distribución de probabilidad del estadístico muestral que se utiliza como estimador de un parámetro.

José Gabriel Lopez.
Referencia:
http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap4-1.htm

# data[].attributes.body
Un parámetro tiene una enorme utilidad en estadística. En primer lugar, sirve para conocer atributos de una distribución de datos. Por ejemplo, la media aritmética o la desviación típica de estos. En probabilidad permite conocer las llamadas funciones de distribución. En una recta de regresión nos indica valores numéricos asociados a dicha recta y que la hacen única.
Además, cuando hacemos inferencia estadística utilizamos los llamados «estimadores del parámetro». Estos estadísticos nos permiten aproximarnos al valor real de dicho parámetro en la población. Por ejemplo, el estimador de la varianza. En definitiva, sin parámetros no podríamos estudiar la información y analizarla.

Felipe Marin
Referencias
https://economipedia.com/definiciones/parametro.html

# data[].attributes.body
Se dice que un estimador es insesgado si la media de la distribución del estimador es igual al parámetro. Estimadores insesgados son la Media muestral (estimador de la Media de la población) y la Varianza (estimador de la Varianza de la población)

José Gabriel Lopez.
Referencia:
https://www.uv.es/webgid/Inferencial/42_caractersticas_estimadores.html

# data[].attributes.body
Un error común de percepción es que las pruebas estadísticas de hipótesis están diseñadas para seleccionar la más probable de dos hipótesis. Sin embargo, al diseñar una prueba de hipótesis, establecemos la hipótesis nula como lo que queremos desaprobar, cuando rechazamos la hipótesis nula, tenemos prueba estadística de que la alternativa es verdadera. En cambio, si no podemos rechazar la hipótesis nula, no tenemos prueba estadística de que la hipótesis nula sea verdadera. Esto se debe a que no establecimos la probabilidad de aceptar equivocadamente la hipótesis nula para que fuera pequeña.

José Gabriel Lopez.
Referencia:
https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/basics/what-is-a-hypothesis-test/

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio simple se realiza suponiendo que la población tiene infinitos elementos. En la práctica, suele ocurrir que las poblaciones a considerar tienen un número muy grande de elementos, con lo cual puede equipararse a una situación con infinitos elementos.
Una muestra aleatoria simple de tamaño n de una variable aleatoria X (relativa a una población) viene dada por las variables aleatorias X1,…,Xn, que serán independientes e idénticamente distribuidas a X.

Felipe Marin
Referencias
https://bookdown.org/aquintela/EBE/muestreo-aleatorio-simple.html

# data[].attributes.body
La propiedad de eficiencia puede ser absoluta o relativa. Un estimador es eficiente en sentido absoluto cuando la varianza del estimador es mínima. No debemos confundir varianza de un estimador con estimador varianza.

José Gabriel Lopez.
Referencia:
https://economipedia.com/definiciones/estimador.html

# data[].attributes.body
El muestreo de bola de nieve se utiliza cuando se va a estudiar a una población a la que es muy difícil acceder. El investigador conoce algún componente de la población y a través de ellos va completando la muestra.

El investigador depende mucho de la información que pueda obtener de los sujetos que estudia, y podría darse el caso de que se quede con muy pocos individuos en la muestra.

Felipe Marin
Referencias
https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-bola-nieve/

# data[].attributes.body
El método de muestreo discrecional (o muestreo por juicio) es un método de muestreo no probabilístico. Los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.

El investigador selecciona a los individuos a través de su criterio profesional. Puede basarse en la experiencia de otros estudios anteriores o en su conocimiento sobre la población y el comportamiento de ésta frente a las características que se estudian.

Ejemplos:

Supongamos que el investigador va a realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción del profesorado de cierta universidad. El estudio se suele realizar cada dos años, por lo que el responsable del estudio, gracias a su experiencia y sus antecedentes, sabe perfectamente cual puede ser la mejor muestra para el estudio.

A un jefe de estudios le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de los alumnos con un determinado profesor. El investigador, que conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionando a los alumnos que cree que serán los más representativos.

José Gabriel Lopez.
Referencia:
https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-discrecional/#:~:text=El%20m%C3%A9todo%20de%20muestreo%20discrecional,trav%C3%A9s%20de%20su%20criterio%20profesional.

# data[].attributes.headline
Pasos para elaborar un muestreo aleatorio estratificado

# data[].attributes.subject
Pasos para elaborar un muestreo aleatorio estratificado

# data[].attributes.body
Hay ocho pasos principales:

1. Define la población objetivo.

2. Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse. Las variables de estratificación deben estar relacionados con el propósito de estudio. Si el propósito del estudio es hacer estimaciones de los subgrupos, las variables de estratificación deben estar relacionados con esos subgrupos.La disponibilidad de información auxiliar a menudo determina las variables de estratificación que se utilizan. Puede ser utilizada más de una variable de estratificación. Considera que a medida que el número de variables de estratificación aumenta, incrementa la probabilidad de que algunas de las variables cancelen los efectos de otras variables, no más de cuatro a seis variables de estratificación y no se deben utilizar más de seis estratos de una variable en particular.

3. Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo. Si el marco de la muestra no incluye la información en las variables de estratificación, la estratificación no sería posible.

4. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario.

5. Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato. Dentro del estrato las diferencias deben reducirse al mínimo, y las diferencias entre los estratos deben maximizarse. Los estratos no deben estar superpuestos, en conjunto, debe constituir toda la población. Los estratos deben ser independientes y mutuamente exclusivos del subconjunto de la población. Cada elemento de la la población debe estar en un sólo estrato.

6. Asigna un número único a cada elemento.

7. Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. La distribución numérica de los elementos incluidos en la muestra a través de los diversos estratos determina el tipo de muestreo a implementar. Puede ser un muestreo proporcional estratificado o uno de los diversos tipos de muestreo estratificado desproporcionado.

8. Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. Al menos un elemento se debe seleccionar de cada estrato para la representación de la muestra; y por lo menos dos elementos deben ser elegidos de cada estrato para el cálculo del margen de error de las estimaciones calculadas a partir de los datos recogidos.

Daniel Stiven Varela Guerrero
https://www.google.com/amp/s/www.questionpro.com/blog/es/muestreo-estratificado/amp/

# data[].attributes.headline
Pasos para elaborar un muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.subject
Pasos para elaborar un muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.body
1. Definir la población objetivo.
2. Determinar el tamaño deseado de la muestra (n).
3. Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.
4. Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenados en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita.
5. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N).
6. Calcular el intervalo de muestreo (i) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo (N) por el tamaño de la muestra específica (n). Uno debería ignorar el resto y redondear o terminar en el número entero más próximo. El redondeo hacia abajo y truncando puede hacer que el tamaño de la muestra sea más grande de lo deseado. Si es así, se puede eliminar de forma aleatoria las selecciones adicionales. Si no se conoce el tamaño exacto, o es poco práctico determinar, se puede fijar una fracción de muestreo.
7. Seleccionar al azar un número, r, de “1”  mediante i.
8. Selecciona para la muestra, r, r + i, r + 2i, r ,+3i, y así sucesivamente, hasta agotar el marco.

Daniel Stiven Varela Guerrero
Referencias

https://www.google.com/amp/s/www.questionpro.com/blog/es/muestreo-sistematico/amp/

# data[].attributes.body
Método rápido para recopilar datos: Las reglas para reunir elementos o participantes para la muestra son menos complicados en comparación con otros métodos de investigación.

Económico al momento de crear muestras: El dinero y el tiempo invertido en otros métodos de muestreo de probabilidad suelen ser mucho más altos en comparación con el muestreo por conveniencia. Esto permite a los investigadores a crear muestras con menos o incluso con ninguna inversión en un breve periodo de tiempo.

Muestra fácilmente recolectada: Los investigadores pueden acceder fácilmente a los elementos y, por lo tanto, es fácil recopilar miembros para la muestra.

Menos reglas: a diferencia de las técnicas de muestreo probabilístico, el muestreo por conveniencia no requiere pasar por una lista de verificación para poderle dar acceso a los miembros o a una población a ser parte de la muestra. En el caso de este método de muestreo, la recopilación de información y de datos críticos es mucho más simple.

Daniel Stiven Varela Guerrero

Referencias.
https://www.google.com/amp/s/www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conveniencia/amp/

# data[].attributes.headline
Pasos para hacer un muestreo de bola de nieve

# data[].attributes.subject
Pasos para hacer un muestreo de bola de nieve

# data[].attributes.body
Para hacer un muestreo de bola de nieve, se tienen los siguientes pasos:
1. Definir un programa de participación y describir el proceso por el cual un individuo invita o remite a otros a participar.
Identificar grupos u organizaciones que puedan proporcionar acceso a ciertos individuos que se ajusten a las características del estudio.
2. Obtener los contactos iniciales y pedirles que participen. Esta parte es similar a los métodos de muestreo convencionales, pero con la intención de obtener un tamaño de muestra reducido.
3. Pedir a los participantes que accedan a otros contactos, una vez finalizada la entrevista.
4. Asegurar la diversidad de contactos seleccionando adecuadamente a los individuos iniciales y alentandolos a recomendar el estudio a alguien más.

Daniel Stiven Varela Guerrero

Referencias
https://www.google.com/amp/s/www.questionpro.com/blog/es/muestreo-de-bola-de-nieve/amp/

# data[].attributes.body
1. Insesgadez: Un estimador es insesgado cuando la esperanza matemática del este es igual al parámetro que se desea estimar. Por tanto, la diferencia entre el parámetro a estimar y la esperanza de nuestro estimador tendría que ser 0.
2. Eficiente: Un estimador es más eficiente o tiene la capacidad de estimar de forma precisa cuando su varianza es reducida. Por lo tanto ante 2 estimadores, siempre elegiremos el que tenga una varianza menor.
3. Consistencia: Un estimador consistente es aquel que a medida que la medida que la muestra crece se aproxima cada vez más al valor real del parámetro. Por lo tanto, cuantos más y valores entran en la muestra, el parámetro estimado será más preciso.

Daniel Stiven Varela Guerrero
Referencias.
https://economipedia.com/definiciones/estimacion-puntual.html#:~:text=Una%20estimaci%C3%B3n%20puntual%20de%20un,certeza%2C%20cual%20es%20ese%20valor.

# data[].attributes.body
Un intervalo de confianza nos va a permitir calcular dos valores alrededor de una media muestral (uno superior y otro inferior).
Estos valores van a acotar un rango dentro del cual, con una determinada probabilidad, se va a localizar el parámetro poblacional.
formula =

Intervalo de confianza = media +- margen de error

Conocer el verdadero poblacional, por lo general, suele ser algo muy complicado. Pensemos en una población de 4 millones de personas. ¿Podríamos saber el gasto medio en consumo por hogar de esa población? En principio sí. Simplemente tendríamos que hacer una encuesta entre todos los hogares y calcular la media. Sin embargo, seguir ese proceso sería tremendamente laborioso y complicaría bastante el estudio.

Ante situaciones así, se hace más factible seleccionar una muestra estadística. Por ejemplo, 500 personas. Y sobre dicha muestra, calcular la media. Aunque seguiríamos sin saber el verdadero valor poblacional, podríamos suponer que este se va a situar cerca del valor muestral. A esa media le sumamos el margen de error y tenemos un valor del intervalo de confianza. Por otro lado, le restamos a la media ese margen de error y tendremos otro valor. Entre esos dos valores estará la media poblacional.

En conclusión, el intervalo de confianza no sirve para dar una estimación puntual del parámetro poblacional, si nos va a servir para hacernos una idea aproximada de cuál podría ser el verdadero de este. Nos permite acotar entre dos valores en dónde se encontrará la media de la población.

JUAN ANDRES JURADO B
Referencias:
https://economipedia.com/definiciones/intervalo-de-confianza.html

# data[].attributes.body
No siempre se puede encontrar un estimador insesgado para calcular cierto parámetro. Así pues, puede que nuestro estimador tenga sesgo. Que un estimador tenga sesgo no quiere decir que no sea válido. Simplemente, quiere decirnos que no se ajusta todo lo bien que estadísticamente nos gustaría.

Dicho esto, aunque no se ajuste todo lo bien que nos gustaría, en ocasiones, no nos queda otra opción que utilizar un estimador con sesgo. Por tanto, resulta de importancia vital que conozcamos el tamaño de ese sesgo. Si lo conocemos, podemos utilizar esa información en las conclusiones de nuestra investigación. Matemáticamente el sesgo se define del siguiente modo:

En la fórmula anterior el sesgo es un valor distinto de cero. Si fuese cero, entonces el estimador sería insesgado.

JUAN ANDRES JURADO B
Referencia:
https://economipedia.com/definiciones/estimador-insesgado.html

# data[].attributes.body
El muestreo por conveniencia es una técnica de muestreo no probabilístico y no aleatorio utilizada para crear muestras de acuerdo a la facilidad de acceso, la disponibilidad de las personas de formar parte de la muestra, en un intervalo de tiempo dado o cualquier otra especificación práctica de un elemento particular.

El muestreo por conveniencia es la técnica de muestreo que se utiliza de manera más común, ya que es extremadamente rápida, sencilla, económica y, además, los miembros suelen estar accesibles para ser parte de la muestra.

Esta técnica se utiliza cuando no existen criterios que deban considerarse para que una persona pueda ser parte de la muestra. Cada elemento de la población puede ser un participante y es elegible para ser parte de la muestra. Estos participantes comúnmente dependen de la proximidad al investigador.

JUAN ANDRES JURADO B
Referencia:
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conveniencia/

# data[].attributes.body
El muestreo no probabilístico (o muestreo no aleatorio) es la técnica de muestreo donde los elementos son elegidos a juicio del investigador. No se conoce la probabilidad con la que se puede seleccionar a cada individuo.

El muestreo no probabilístico se utiliza cuando es imposible o muy difícil obtener la muestra por métodos de muestreo probabilístico.

Las muestras seleccionadas por métodos de muestreo no aleatorios intentan ser representativas bajo los criterios del investigador, pero en ningún caso garantizan la representatividad.

TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILISTICO:

1. Muestreo por cuotas: se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se eligen por métodos no probabilísticos.

2. Muestreo por conveniencia: consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más fácil examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, etc.

3. Muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos): se realiza sobre poblaciones donde no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido a una bola de nieve.

4. Muestreo casual o accidental: los individuos son elegidos 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.

5. Muestreo discrecional (o muestreo por juicio): los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.

JUAN ANDRES JURADO B
Referencia:
https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-no-probabilistico/#:~:text=El%20muestreo%20no%20probabil%C3%ADstico%20(o,puede%20seleccionar%20a%20cada%20individuo.

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo - y que por lo tanto están incluídos en el marco muestral - tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. El proceso de muestreo que emplea esta técnica es equivalente a hacer un sorteo entre los individuos del universo: asignamos a cada persona un boleto, introducimos los boletos en una urna y empezamos a extraer boletos al azar. Todos los individuos que tengan un boleto extraído de la urna formarían la muestra. Obviamente, en la práctica, estos métodos pueden automatizarse mediante el uso de programas informáticos.
JUAN ANDRES JURADO B
Referencia:
https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreo-aleatorio-simple

# data[].attributes.body
Los censos no se realizan sobre una muestra, estos se realizan sobre toda la población objetivo, en cambio, las encuestas se saca una muestra representativa sacada de la población objetivo.

Por ejemplo, para realizar un censo nacional se debe de entrevistar a todos y cada uno de los 50 millones ciudadanos colombianos. Pero para una encuesta solo basta con entrevistar a 1.500 o 2.000 personas

Referencias

https://economipedia.com/definiciones/censo.html

Alejandro Velez Perea

# data[].attributes.headline
Características de una muestra representativa

# data[].attributes.subject
Características de una muestra representativa

# data[].attributes.body
Para realizar una buena investigación la calidad de la muestra estadística es crucial. Por qué no serviría de nada realizar las métricas estadísticas, si la muestra esta sesgada, lo que quiere decir que no es representativa.

A la hora de obtener una muestra representativa existen ciertos aspectos que el investigador debe conocer; como que el tamaño debe ser lo suficientemente grande para poder considerarse representativa.

La muestra también debe ser aleatoria, porque si no se realiza al azar y nosotros elegimos los datos que conforman dicha muestra, estaríamos introduciendo un sesgo a la obtención de datos

Referencias

https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html

Alejandro Velez Perea

# data[].attributes.headline
¿Por qué se trabaja con muestras estadísticas?

# data[].attributes.subject
¿Por qué se trabaja con muestras estadísticas?

# data[].attributes.body
Supongamos que queremos estudiar un fenómeno cualquiera. En nuestro caso, ese fenómeno es el salario medio de los ciudadanos de un país. La población de datos está formada por todos y cada uno de los trabajadores del país. Claro que por razones de tiempo y coste sería imposible ir preguntando a cada trabajador cual es su salario anual. Tardaríamos mucho tiempo o necesitaríamos muchos recursos.

En este punto aparece el concepto de muestra estadística. En lugar de preguntar a los millones de trabajadores de un país o región, tan solo recogemos una pequeña cantidad de datos. Por ejemplo, preguntamos a 100.000 personas. Esta tarea sigue siendo complicada, pero es mucho más asequible preguntar a 100.000 personas que preguntar a 30 millones.

Esta pequeña cantidad de datos ha de ser representativa. Es decir, debe representar adecuadamente a la población. Si las 100.000 personas a las que preguntamos se concentran en barrios ricos, obtendremos datos que no son representativos. El salario medio nos saldría mucho más alto de lo que es en realidad.

Cristian González

Referencias
https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html

# data[].attributes.body
Cabe precisar que algunos censos son más sencillos porque reúnen datos básicos, y suelen denominarse usualmente empadronamientos. Esto sucede, por ejemplo, con el conjunto de personas que están habilitadas para votar, al que se le conoce como padrón electoral.

Igualmente, puede efectuarse un censo para empadronar a grupos profesionales, como abogados o periodistas, o a las personas que han migrado desde otros países.

Cristian González

Referencias
https://economipedia.com/definiciones/censo.html

# data[].attributes.body
Un estimador es eficiente u óptimo cuando posee varianza mínima o bien en términos relativos cuando presenta menor varianza que otro . Quedando claro que el hecho puede plantearse también en términos más coherentes de Error Cuadrático Medio (ECM).

Cristian González

Referencias:
https://www.uv.es/ceaces/tex1t/4%20estimacion/propiedades.htm

# data[].attributes.body
Es el que tiene menor varianza que cualquier otro estimador insesgado para todos los parámetros posibles.

Es importante saber si este estimador existe, para así evitar procedimientos subóptimos  en problemas estadísticos prácticos, y así mantener constante el resto de las condiciones. Esto ha llevado al desarrollo sustancial de la teoría estadística relacionada con el problema de la estimación óptima.

Referencias

https://es.wikipedia.org/wiki/Estimador_insesgado_de_varianza_mínima

Alejandro Velez Perea

# data[].attributes.body
Un estimador es consistente si converge en probabilidad al parámetro a estimar. Esto es si: (mirar imagen de abajo)

Cristian González

Referencias:
https://www.uv.es/ceaces/tex1t/4%20estimacion/propiedades.htm

# data[].attributes.body
un estimador cumple con la propiedad de consistencia simple si: (mirar imagen al final.)
Entendiéndose que el valor de épsilon debe ser mayo a cero.

La fórmula indica que entre más grande se haga la muestra, la probabilidad de que exista un error mayor a cero tiende a cero.

Referencias

https://economipedia.com/definiciones/estimador-consistente.html#:~:text=Un%20estimador%20consistente%20es%20aquel,ocasiones%2C%20tenemos%20errores%20de%20estimación.

Alejandro Velez perea

# data[].attributes.headline
¿Cómo reducir el sesgo en el muestreo por conveniencia ?

# data[].attributes.subject
¿Cómo reducir el sesgo en el muestreo por conveniencia ?

# data[].attributes.body
El sesgo puede hacer que una muestra sea inútil, siendo eso lo ultimo que un investigador necesita; y como el muestreo por conveniencia suele estar sesgado, por eso es necesario el uso del muestreo probabilístico junto a el muestreo por conveniencia.

Estos dos muestreos juntos son realmente buenos para obtener información mas precisa.
El sesgo puede hacer que una muestra sea inútil, siendo eso lo ultimo que un investigador necesita; y como el muestreo por conveniencia suele estar sesgado, por eso es necesario el uso del muestreo probabilístico junto a el muestreo por conveniencia.

Estos dos muestreos juntos son realmente buenos para obtener información mas precisa.

Referencias
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conveniencia/

Alejandro Velez Perea

# data[].attributes.headline
metodos de estimacion de parametros de la inferencia estadistica 

# data[].attributes.subject
metodos de estimacion de parametros de la inferencia estadistica 

# data[].attributes.body
La estimación de parámetros es un método que consiste en asignar un valor al parámetro o al conjunto de parámetros que caracterizan el campo sujeto a estudio. La fórmula matemática que lo determina se denomina estimador. Al ser una estimación existe cierto error. Incluso, aunque el estimador tenga todas las propiedades óptimas. Por pequeño que sea, siempre existirá un error.

Juan Camilo Molina F
Referencia:
https://economipedia.com/definiciones/estimacion-de-parametros.html#:~:text=La%20estimaci%C3%B3n%20de%20par%C3%A1metros%20es,lo%20determina%20se%20denomina%20estimador

# data[].attributes.headline
metodos de contraste de hipotesis de la inferencia estadistica 

# data[].attributes.subject
metodos de contraste de hipotesis de la inferencia estadistica 

# data[].attributes.body
el objetivo de los métodos de contraste de hipótesis es verificar si una estimación se adapta a la realidad de forma ‘fiable’. En todo contraste de hipótesis existen dos supuestos. La hipótesis nula (H0) que recoge la idea de que una variable tiene un valor predeterminado, y la hipótesis alternativa(H1), que es la que se acepta cuando se rechaza la hipótesis nula (H0).

Juan Camilo Molina F
Referencia:
https://economipedia.com/definiciones/contraste-de-hipotesis.html#:~:text=El%20contraste%20de%20hip%C3%B3tesis%20es,adapta%20a%20los%20valores%20poblacionales.&text=Los%20supuestos%20se%20denominan%20hip%C3%B3tesis,estable%20un%20criterio%20de%20decisi%C3%B3n.

# data[].attributes.body
media: es el valor que se obtiene al dividir la suma de un conglomerado de números entre la cantidad de ellos.
mediana: es un conjunto es un valor que se encuentra a la mitad de los otros valores, es decir, que al ordenar los número de menor a mayor, éste se encuentra justamente en medio entre los que están por arriba.
moda: es el valor que aparece más dentro de un conglomerado. En un grupo puede haber dos modas y se conoce como bimodal, y más de dos modas o multimodal cuando se repiten más de dos valores; se llama amodal cuando en un conglomerado no se repiten los valores.

Juan Camilo Molina F
Referencias:
https://www.questionpro.com/blog/es/la-media-la-mediana-y-la-moda/

# data[].attributes.body
Desviacion respecto a la media:  la desviación respecto a la media da información de lo alejado o cerca que está un dato de los demás datos del conjunto. Intuitivamente, ya se ve que se puede calcular como la diferencia entre un dato y la media de los datos.
Desviacion media: La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media. se simboliza Dx. Informa de lo muy dispersados (o no) que están los datos. Una desviación media elevada implica mucha variabilidad en los datos, mientras que una desviación media igual a cero implica que todos los valores son iguales y por lo tanto coinciden con la media.
Varianza: La varianza se define como la media aritmética de los cuadrados de las diferencias de los datos con su media aritmética
Desviacion estandar: La desviación estándar es la raíz cuadrada positiva de la varianza.

Juan Camilo Molina F
Referencia:
https://www.sangakoo.com/es/temas/desviacion-respecto-a-la-media-y-desviacion-media
https://matemovil.com/varianza-y-desviacion-estandar-ejemplos-y-ejercicios/

# data[].attributes.body
La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global.

Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.

Juan Camilo Molina F
Referencia:
https://sites.google.com/site/estadisticadescriptivaenedu/home/unidad-1/poblaci-1

# data[].attributes.body
La selección de la muestra no depende de la probabilidad, sino de la decisión de los investigadores. Esto quiere decir   que la muestra presentada no se ha regido por parámetros probabilísticos ni aleatorios, sino que la muestra presenta una población que cumple con alguna característica o condición necesaria por el investigador. Existen diferentes tipos de muestreo no probabilístico:
Muestreo por juicio: es una técnica de muestreo en la que los miembros de la muestra se eligen sólo sobre la base del conocimiento y el juicio del investigador.
Muestreo por conveniencia :es utilizado para crear una muestra de acuerdo a la facilidad de acceso, la disponibilidad de las personas de formar parte de la muestra, en un intervalo de tiempo dado o cualquier otra especificación práctica de un elemento particular.
Juan José Soto Rosasco
referencia: https://economipedia.com/definiciones/muestreo.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
El muestreo, en otras palabras, es el procedimiento mediante el cual se toman a ciertos individuos que pertenecen a una población que está siendo sujeto de un análisis.

El muestreo es necesario por el hecho de que las poblaciones pueden ser demasiado grandes y no es factible (económica y materialmente hablando) tomar datos de todos los individuos.

El objetivo es que la muestra sea representativa. Es decir, que sus indicadores como la media de edad, el ingreso promedio, el porcentaje de hombres y de mujeres, entre otros, sea el mismo, o muy similar al de la población.

Sólo el 2% de la población sabe lo que quiere y cómo lo va a conseguir ¿y tú?

Tu dinero = tu tiempo + tu talento. A lo último, te ayudamos nosotros.

Mejora tu conocimiento en finanzas aprendiendo de los mejores profesionales, con cursos efectivos y entretenidos.

Los tipos de muestreo pueden distinguirse en función de distintos criterios. Así, según la técnica para seleccionar el subgrupo, se pueden diferenciar los siguientes:

Las observaciones son seleccionadas en base a la aleatoriedad, es decir, al azar. En esta categoría podemos encontrar:

Muestreo aleatorio simple: Todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra. Tiene ventajas, como el hecho de que es fácil de llevar a cabo a través de sistemas informáticos. Sin embargo, se requiere el listado completo de toda la población y, si la muestra es muy pequeña, la selección podría no ser representativa.

Sistemático: Se elige una observación al azar y, para seleccionar el resto de la muestra, se utilizan intervalos numéricos regulares. Es decir, supongamos que tengo una población de 10.000 y, aleatoriamente, selecciono la observación 600, después de lo cual puedo considerar intervalos de 30 observaciones. En este caso, tomaría las observaciones 600, 630, 660, 690, 720, 750, 780, y así sucesivamente.

Aleatorio estratificado: Se divide a la población en estratos, que son grupos que comparten características en común y son más homogéneos, inclusive, que la población en su conjunto. Entonces, se selecciona una muestra, ya sea de manera aleatoria o sistemática, dentro de cada estrato. El objetivo es lograr una representatividad de cada estrato.

Por conglomerados o clústeres: Consiste en crear grupos más pequeños que la población, los cuales reflejen o compartan todas las características de esta. Luego, elegimos alguno de los conglomerados como muestra y lo analizamos de forma detallada.

La selección de la muestra no depende de la probabilidad, sino de la decisión de los investigadores. Podemos distinguir algunas subcategorías:

Por conveniencia: Consiste en que el investigador captará a los sujetos que estén a su disponibilidad. Por ejemplo, por su proximidad o facilidad de acceso.

Método opinático o intencional: El investigador utiliza su juicio o criterio para elegir a quienes van a participar como parte de la muestra.

Casual o accidental: El investigador selecciona sin juicio previo a los individuos que van a formar parte de la muestra. Por ejemplo, esto suele suceder cuando se hacen encuestas en la calle.

Bola de nieve: Consiste en que, después de encontrar al primer sujeto (o primeros sujetos) de la muestra, el investigador le pide ayuda a él (o ellos) para identificar a otros individuos con esas mismas características. Se trata de una técnica utilizada cuando es difícil localizar a un grupo específico por el manejo de datos sensibles, por ejemplo, emigrantes en situación de ilegalidad.

Por cuotas: El investigador, tomando en cuenta la composición de la población, y dividiendo por grupos o estratos, hará una selección proporcional de la muestra. Por ejemplo, imaginemos que en la población hay un 40% de personas menores de 25 años, 35% de personas de entre 25 y 50 años, y 25% de individuos con más de 50 años. Entonces, una muestra de 4.000 personas tendría 1.600 sujetos menores de 25 años, 1.400 de entre 25 y 50 años, y 1.000 adultos mayores de 50 años o más. Cabe señalar que los individuos que cubrirán cada cuota serán seleccionados por algún método no probabilístico, es decir, cualquiera de las técnicas explicadas líneas arriba.

Asimismo, conviene señalar que el muestreo puede ser simple, si se hace una sola vez; doble, cuando se capturan dos muestras (puede utilizarse la segunda si la primera no arroja resultados definitivos); o múltiple (es similar a la doble, pero con más de dos muestras).

# data[].attributes.attachment_link.description
✅ Muestreo | Qué es, significado, concepto y definición. Un resumen completo. El muestreo es el proceso mediante el cual se selecciona un grupo de observaciones que...