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ETAPA 1 los sujetos que se integrarán a la muestra se seleccionan aleatoriamente mediante un sorteo o tabla de estratificado

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ETAPA 1 los sujetos que se integrarán a la muestra se seleccionan aleatoriamente mediante un sorteo o tabla de estratificado

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El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

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Estudiante 1: Juan Sebastián Cely Botia

Estudiante 2: Yorman Danilo Lopez Diaz

Estudiante 3: Tatiana Elena Torres Gamero

Estudiante 4: Estefania Loaiza Atehortua

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ETAPA 1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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ETAPA 1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

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ETAPA 2: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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ETAPA 2: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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El marco muestral es la información que ubica y dimensiona al universo y puede consistir de censos de vivienda y mapas agrupados por localidades, barrios, repartos, etc.; mapas de cobertura forestal con agrupamientos por tipos de vegetación o usos del suelo; listados de viviendas en localidades pequeñas, etc.

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Tiende a producir muestras representativas y permite el uso de la estadística inferencial en el análisis de datos recogidos.

En general, es más fácil que otros procedimientos de muestreo probabilístico (tales como el muestreo por conglomerados) de comprender y comunicar a otros.

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El muestreo aleatorio simple tiende a tener errores de muestreo más grandes y menos precisión de muestreo estratificado del mismo tamaño de la muestra.

Los encuestados pueden estar muy dispersos, por tanto, los costos de la recolección de datos pueden ser superiores a los de otros diseños de la muestra de probabilidad, como el muestreo por conglomerados.

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ETAPA 1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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ETAPA 1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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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.

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ETAPA 2: Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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ETAPA 2: Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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El muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria. Sólo la selección del primer elemento de muestreo sistemático es una selección de probabilidad. Una vez que el primer elemento es seleccionado, algunos de los elementos tendrán una probabilidad cero de selección.

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Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asignaron al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

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Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

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ETAPA1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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ETAPA1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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Puede ser utilizado cuando es imposible elaborar una

lista exhaustiva de los elementos que constituyen a la población objetivo. Sin embargo, generalmente lo elementos de la población ya están agrupados en subpoblaciones y las listas de esas subpoblaciones ya existen o pueden ser creadas.

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Consideremos un escenario en el que una organización busca evaluar el rendimiento de los teléfonos inteligentes de todo un país. ¿Sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados que sea de utilidad para tu investigación?

Para hacer esto se puede dividir a la población de todo el país en ciudades (clusters) y además, también se puede seleccionar a las ciudades con mayor población y filtrar a las que usan dispositivos móviles. Este muestreo de etapas múltiples se conoce mejor como muestreo por conglomerados .

Este tipo de muestreo analiza a una población particular que se compone de múltiples elementos, como por ejemplo, ciudad, familia, escuela, industria, etc. Este tipo de muestreo por conglomerados se utiliza cuando los grupos son similares pero son diversos internamente. Básicamente estos grupos se seleccionan dividiendo la población principal en varias secciones.

En lugar de seleccionar a toda la población, el muestreo por conglomerados permite a los investigadores recopilar datos mediante la bifurcación de estos en grupos pequeños y más efectivos

Cómo hacer un muestreo por conglomerados de manera efectiva

El proceso habitual de un muestreo por conglomerados es el siguiente:

Decidir un público objetivo y también el tamaño de la muestra .

Crear un marco de muestreo utilizando un marco existente o creando uno nuevo para el público objetivo.

Evaluar los marcos en función de la cobertura y la agrupación y hacer cualquier ajuste correspondiente. Estos grupos suelen ser variados considerando la población que puede ser exclusiva e integral. Los miembros de una muestra se seleccionan de manera individual.

Determinar la cantidad de grupos e incluir una cantidad de miembros promedio en ellos. Asegúrate de que cada uno de estos grupos realmente sea distinto el uno del otro.

Elígelos al azar.

La estructura geográfica o por área es la más utilizada en muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados se deriva en subtipos de una etapa y de dos etapas, en función del número de pasos que siguen los investigadores para formar conglomerados.

Sigue conociendo cómo hacer un muestreo por conglomerados, aquí algunas

otras características del muestreo por conglomerados que te pueden ser de utilidad.

Tipos de muestreo por conglomerados

Al saber cómo hacer un muestreo por conglomerados o muestreo por racimos te darás cuenta que hay dos formas de clasificarlo. La primera forma se basa en el número de etapas seguidas para obtener el muestreo y la segunda en la representación de todos los grupos conglomerados.

La primera clasificación es la más utilizada. En la mayoría de los casos, el muestreo por conglomerados ocurre en múltiples etapas. Se considera que una etapa son los pasos para llegar a una muestra deseada. El muestreo por conglomerados de este tipo básicamente se divide en dichas etapas; una sola etapa, dos etapas y etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa: tal y como su nombre lo indica, el muestreo de este tipo se realiza solo una vez. Por ejemplo, una ONG quiere crear una muestra de niñas en 5 ciudades vecinas para obtener información sobre su educación (la falta de).

Utilizando el muestreo por conglomerados de una sola etapa, la ONG puede seleccionar ciudades (grupos) al azar para formar una muestra y poder extender su ayuda a las niñas que necesitan educación en esas ciudades.

Muestreo por conglomerados de dos etapas: un muestreo creado en dos etapas siempre es mejor que una muestra creada en una sola etapa porque se pueden seleccionar y filtrar más elementos que pueden conducir a mejores resultados.

El muestreo por conglomerados de dos etapas, en lugar de seleccionar todos los elementos de un grupo, solo selecciona unos pocos miembros de cada grupo e implementar un muestreo sistemático o un muestreo aleatorio simple .

Muestreo por conglomerados de múltiples etapas: para que una investigación efectiva se lleva a cabo con múltiples grupos, se necesita formar conglomerados. Y para realizar una investigación de múltiples grupos de manera exitosa la mejor forma de hacerlo es a través de un muestreo por conglomerados de múltiples etapas.

Ventajas del muestreo por conglomerados

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados es importante conocer sus beneficios.

El muestreo de grupos divididos geográficamente requieren menos trabajo, tiempo y costo El muestreo por conglomerados es un método económico que permite observar "grupos" en lugar de hacerlo de manera aleatoria en una región en particular.

Acceso conveniente: se pueden elegir muestras grandes con esta técnica de muestreo y eso por supuesto, aumenta el acceso a los diversos grupos o conglomerados.

Mejor precisión en los datos: Dado que puede haber muestras grandes en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.

Facilidad de implementación: dado que el muestreo de este tipo facilita la información de diversas áreas y grupos, se puede implementar fácilmente en situaciones prácticas en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático y el muestreo estratificado .

En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados puede ser efectivo para decidir las características de un grupo y también se puede implementar sin tener un marco de muestreo para todos los elementos o para toda la población.

Ejemplo de un muestreo por conglomerados

Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que se especializa en matemáticas en Colombia.

El investigador puede crear muestras de estudiantes pertenecientes a diferentes universidades para formar agrupaciones y puede bifurcar aún más a estas universidades según el estado en el que se encuentren. Se tratara de un muestreo de dos niveles en el que se pueden utilizar por supuesto otras técnicas de agrupamiento como el muestreo aleatorio simple.

Muestreo por conglomerados

Muestreo estratificado

Los elementos de una población se seleccionan al azar para formar partes de grupos.

Toda la población se divide en segmentos iguales.

Se selecciona aleatoriamente a miembros de las agrupaciones como parte del muestreo.

Los componentes individuales de los segmentos se consideran de manera aleatoria como parte de las unidades del muestreo.

La homogeneidad se mantiene entre los grupos.

La homogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

La heterogeneidad se mantiene en los grupos.

La heterogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

Los grupos se dividen naturalmente

Los segmentos se dividen según la decisión del investigador.

El objetivo principal es minimizar el costo involucrado.

El objetivo principal es realizar un muestreo preciso de la población.

Te recomiendo que leas: Tipos de muestreo para investigaciones sociales .

¿Para qué usar un muestreo por conglomerados?

Esta técnica de muestreo se utiliza en un área o conglomerados geográficos para un estudio de mercado. Un área geográfica extensa puede ser costosa de estudiar en comparación con el costo de las encuestas que se envían a grupos que se dividen en función del área.

El número de la muestra debe aumentarse para obtener resultados precisos, pero el ahorro de costos implica que aun así esto se puede lograr a través de un muestreo por conglomerados.

Esperamos que este artículo te haya ayudado a saber cómo hacer un muestreo por conglomerados. Si ya tienes tu muestra y quieres llevar a cabo tu investigación, recuerda que en QuestionPro contamos con las herramientas digitales que te pueden facilitar el proceso ¡Suerte!

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¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados? ¡Aquí la respuesta!

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Aprende cómo hacer un muestreo por conglomerados y decide hoy si es el tipo de muestreo que necesitas realizar.

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ETAPA 2:Se requiere una lista de conglomerados.

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ETAPA 2:Se requiere una lista de conglomerados.

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Tipos de muestreo: Muestreo por racimos(Clúster o Conglomerado). Unidad de análisis, sujeto o sujetos. Unidad Muestral en este caso: Conglomerado a través de cual se logra el acceso a la unidad de análisis.

Se realizan varias fases de muestreo sucesivas (polietápico).La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

En ocasiones, con el de ahorrar tiempo y disminuir costes, se divide la población total en conglomerados o grupos de unidades maestrales excluyentes y colectivamente exhaustivos. Luego se selecciona una muestra aleatoria de grupos con base en una técnica de muestreo probabilística, como el MAS. Para cada grupo seleccionado, se incluyen todos los elementos en la muestra o se toma una muestra de elementos en forma probabilística. Si toso los elementos en cada grupo seleccionado esta incluidos en la muestra, el procedimiento se llama muestreo por conglomerados de una etapa.

La unidad muestra primaria ya no es un elemento de población sino un grupo mayor de elementos que están situado cerca el uno del otro, por ejemplo: Ciudades.

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Se recomienda cuando la población está diseminada en

grandes áreas geográficas.

Es muy eficiente cuando la población es muy grande y

dispersa.

No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.

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El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.

El cálculo del error estándar es complejo.

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Situación laboral o profesional donde se requiere el uso de muestreo estratificado

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Situación laboral o profesional donde se requiere el uso de muestreo estratificado

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Para generar más ventas en los productos de una empresa de artículos tecnológicos, se realizan estudios de la población que más adquiere dichos productos. Durante el estudio se tiene en cuenta no solo el tipo de artículo, sino también la población hacia la que va dirigida cada uno de los productos. De acuerdo a este estudio, se determina la cantidad de productos a fabricar y la probabilidad de que dicha población los adquiera. Vemos el uso del muestreo estratificado al dividir la población objeto en subgrupos por artículos y por edades.

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Brinda indicadores básicos de la industria nacional como lo son: el empleo, la producción, el salario, horas trabajadas entre otros aspectos destacados.

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A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Busca indagar sobre aspectos relacionados con el quehacer del Estado.

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Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

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Se refiere a la Información estadística de tipo económico y social para los departamentos del país.

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A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Catálogo Central de Datos. (s/f). Gov.co. Recuperado el 26 de noviembre de 2023, de https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about

Ortega, C. (2018, abril 27). ¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-aleatorio-simple/

Muguira, A. (2016, septiembre 21). Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-sistematico/

Muguira, A. (2016b, septiembre 22). Muestreo por conglomerados: Un tipo de muestreo probabilístico. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conglomerados/

Arias, E. R. (2021, febrero 6). Muestreo por conglomerados. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/muestreo-por-conglomerados.html

Ortega, C. (2018, abril 26). ¿Cómo hacer un muestreo estratificado? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-estratificado

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ETAPA 2 los sujetos que conforma la muestra son seleccionados aleatoriamente

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ETAPA 2 los sujetos que conforma la muestra son seleccionados aleatoriamente

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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

Identificación de Estratos:

Descripción: Dividir la población en grupos homogéneos o estratos basados en ciertas características relevantes.

Consideraciones: Los estratos deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivos, y cada unidad de la población debe pertenecer a un solo estrato.

Asignación de Elementos a Estratos:

Descripción: Cada elemento de la población se asigna al estrato correspondiente.

Consideraciones: La asignación debe hacerse de manera que la homogeneidad dentro de los estratos y la heterogeneidad entre los estratos sean maximizadas.

Determinación del Tamaño de Muestra por Estrato:

Descripción: Seleccionar el tamaño de la muestra necesario para cada estrato, de acuerdo con el objetivo de la investigación y las características de cada estrato.

Consideraciones: Puede ser proporcional al tamaño del estrato, igual para todos los estratos, o determinado mediante técnicas más avanzadas de optimización de la varianza.

Selección de la Muestra:

Descripción: Elegir aleatoriamente las unidades de muestra dentro de cada estrato.

Consideraciones: La selección puede realizarse mediante métodos como muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático o muestreo por conglomerados, según la naturaleza de la población y los recursos disponibles.

Recopilación de Datos:

Descripción: Llevar a cabo la recopilación de datos de las unidades de muestra seleccionadas en cada estrato.

Consideraciones: Asegurar que los datos se recolecten de manera consistente y precisa, siguiendo el diseño de muestreo establecido.

Análisis de Datos y Estimación:

Descripción: Realizar análisis estadísticos de los datos recopilados y estimar parámetros de interés para la población total.

Consideraciones: Aplicar métodos estadísticos apropiados, teniendo en cuenta el diseño de muestreo estratificado y los pesos asociados a cada estrato.

Inferencia y Generalización:

Descripción: Utilizar los resultados de la muestra para hacer inferencias y generalizaciones sobre la población total.

Consideraciones: Tener en cuenta la representatividad de la muestra y las características de los estratos al generalizar los resultados.

Estas etapas son esenciales para garantizar la validez y la precisión de las inferencias realizadas a partir de la muestra estratificada. La planificación cuidadosa en cada etapa es crucial para obtener resultados confiables y representativos de la población total

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Mejora de la Precisión:

El muestreo estratificado tiende a proporcionar estimaciones más precisas de los parámetros poblacionales al tener en cuenta la variabilidad dentro de cada estrato.

Representatividad Mejorada:

Al dividir la población en subgrupos homogéneos, se garantiza que cada estrato esté representado en la muestra, lo que mejora la representatividad de la muestra total.

Eficiencia en el Uso de Recursos:

Puede ser más eficiente en términos de costos y tiempo al dirigir los recursos hacia estratos específicos donde la variabilidad es mayor, en lugar de asignar recursos uniformemente a toda la población.

Manejo de Heterogeneidad:

Permite abordar la heterogeneidad dentro de la población, asegurando que los subgrupos con características distintivas estén adecuadamente representados.

Facilita Comparaciones entre Estratos:

Al seleccionar muestras separadas en cada estrato, facilita la comparación directa de resultados entre los diferentes subgrupos de interés.

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Requiere Conocimiento Detallado de la Población:

Necesita información detallada sobre la población para identificar correctamente los estratos.

Complicaciones en la Identificación de Estratos:

La identificación de estratos puede ser complicada y subjetiva.

Costoso en Casos de Estratificación Compleja:

Puede volverse costoso y logísticamente desafiante en poblaciones con estratos complejos.

Ineficiente con Pocos Estratos:

Puede no proporcionar beneficios significativos si hay pocos estratos con poca variabilidad.

Sensibilidad a Errores en la Identificación de Estratos:

Errores en la identificación de estratos pueden afectar la validez del muestreo.

Complejidad en la Implementación:

Puede ser más complejo y requerir más recursos y experiencia técnica que otros métodos de muestreo

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Esta técnica de muestreo es barata, rápida y fácil. En lugar de realizar un muestreo de todo un país como en el muestreo aleatorio simple, el investigador puede asignar sus recursos limitados a los pocos conglomerados o áreas seleccionadas aleatoriamente cuando se usan muestras por conglomerados.

En relación con la primera ventaja, el investigador también puede aumentar su tamaño de la muestra con esta técnica. Teniendo en cuenta que el investigador sólo tendrá que tomar la muestra de una serie de áreas o conglomerados, puede seleccionar más sujetos, ya que son más accesibles.

De todos los diferentes tipos de muestreo probabilístico, esta técnica es la menos representativa de la población. La tendencia de los individuos dentro de un conglomerado es tener características similares y con una muestra por conglomerados, existe la posibilidad de que el investigador pueda tener un conglomerado sobrerrepresentado o infrarepresentado que puede sesgar los resultados del estudio.

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Un intervalo de confianza es un rango de valores que se utiliza para estimar un parámetro poblacional desconocido con un determinado nivel de confianza. Es una forma de expresar la incertidumbre en torno a una estimación de un parámetro poblacional, como la media.

Por ejemplo, en un estudio sobre la eficacia de un nuevo tratamiento fisioterapéutico para el dolor lumbar, los investigadores podrían recoger datos de una muestra de pacientes y calcular la reducción media del dolor en el grupo de tratamiento. Un intervalo de confianza del 95% para la reducción media del dolor sería un rango de valores dentro del cual se espera que se sitúe la verdadera reducción media del dolor en la población con una probabilidad del 95%. Esto significa que si el mismo estudio se realiza 100 veces, aproximadamente 95 estudios tendrán la media poblacional verdadera dentro de su intervalo de confianza del 95%

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Es importante señalar que no se puede decir que existe un 95% de probabilidades de que la media poblacional verdadera se encuentre dentro de un intervalo dado de un determinado papel. Simplemente será así, o no. Sin embargo, si este estudio se repite un número infinito de veces, la media verdadera se encontrará dentro de los intervalos generados el 95% de las veces.