Inferencia Estadística - conceptos básicos (B) by Daniel Enrique González Gómez https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d Made with no regrets, whatsoever en-us 2021-04-21 00:53:38 UTC 2023-03-28 10:48:36 UTC hello@padlet.com Población estadística: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1443889422  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 

]]> 2021-04-21 18:01:10 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1443889422 Muestra estadística: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1443935908 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

]]> 2021-04-21 18:10:33 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1443935908 Censo: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1443968760 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

]]> 2021-04-21 18:17:10 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1443968760 Muestreo: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444205066 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


]]> 2021-04-21 19:10:00 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444205066 Muestreo aleatorio simple: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444237602 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 ]]> 2021-04-21 19:17:48 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444237602 Parámetro: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444899831 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

]]> 2021-04-21 23:41:58 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444899831 Muestreo aleatorio estratificado https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444950253 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]]> 2021-04-22 00:07:29 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444950253 Muestreo aleatorio sistematico https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444972536 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

]]> 2021-04-22 00:16:29 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1444972536 Muestreo no probabilístico https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445109096 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/]]> 2021-04-22 01:07:15 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445109096 Muestreo por conveniencia https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445129393 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/

]]> 2021-04-22 01:15:02 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445129393 Muestreo bola de nieve https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445373556 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/

]]> 2021-04-22 02:47:02 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445373556 Muestreo deliberado o por juicio https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445385039 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/]]> 2021-04-22 02:51:32 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445385039 Estimador puntual https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445392093 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]]> 2021-04-22 02:54:23 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445392093 Estimador insesgado https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445400460 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

]]> 2021-04-22 02:57:58 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445400460 Estimador eficiente https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445408682 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]]> 2021-04-22 03:01:31 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1445408682 Estimador Consistente https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450133818 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]]> 2021-04-23 02:09:28 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450133818 Estimación por intervalos de https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450146350 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]]> 2021-04-23 02:14:29 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450146350 Pruebas de Hipótesis https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450151523 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
]]> 2021-04-23 02:16:34 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450151523 Inferencia Estadística https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450172643 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]]> 2021-04-23 02:24:53 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450172643 Sesgo de un Estimador https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450176393 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]]> 2021-04-23 02:26:19 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450176393 Objetivo muestra estadística: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450302715 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.]]> 2021-04-23 03:18:40 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450302715 Aplicación del muestreo por convivencia https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450325019 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/]]> 2021-04-23 03:29:09 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450325019 Objetivos del censo: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450333024 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]]> 2021-04-23 03:32:56 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450333024 Cuando usar el muestreo no probabilístico? https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450341904 -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.]]> 2021-04-23 03:37:06 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450341904 Objetivo principal del muestreo https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450358712 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.]]> 2021-04-23 03:45:22 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1450358712 https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452868645 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]]> 2021-04-23 17:33:08 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452868645 Tipos de población https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452900334 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/
]]> 2021-04-23 17:38:58 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452900334 métodos paramétricos de la inferencia estadística https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452907603 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

]]> 2021-04-23 17:40:32 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452907603 Importancia https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452926820 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]]> 2021-04-23 17:44:31 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452926820 Estimador insesgado https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452944941 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]]> 2021-04-23 17:48:15 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452944941 Error común de las pruebas de hipótesis https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452961249 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/]]> 2021-04-23 17:51:37 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452961249 https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452962601 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
]]> 2021-04-23 17:51:55 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452962601 Estimador eficiente https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452998027  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]]> 2021-04-23 17:58:59 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1452998027 Cuando utilizarlo https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453014176
  • 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/
    ]]>     2021-04-23 18:02:14 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453014176     MUESTREO DISCRECIONAL O POR JUICIO https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453034024 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.


    ]]>     2021-04-23 18:06:27 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453034024     Pasos para elaborar un muestreo aleatorio estratificado https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453423651 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/
    ]]>     2021-04-23 19:43:56 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453423651     Pasos para elaborar un muestreo aleatorio sistemático https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453464011 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/]]>     2021-04-23 19:57:17 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453464011     Ventajas del muestreo por conveniencia https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453492346 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/]]>     2021-04-23 20:06:59 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453492346     Pasos para hacer un muestreo de bola de nieve https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453503250 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/]]>     2021-04-23 20:10:26 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453503250     Propiedades deseables un estimador https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453512105 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.]]>     2021-04-23 20:13:35 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1453512105     Estimación por intervalos de confianza https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454943329 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

    ]]>     2021-04-24 17:33:44 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454943329     Sesgo de un estimador https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454947764 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


    ]]>     2021-04-24 17:36:40 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454947764     Muestreo por conveniencia https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454989711
  • 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/

    ]]>     2021-04-24 18:08:30 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454989711     https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454995997
  • 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.


    • 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.


    ]]>     2021-04-24 18:13:07 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1454995997     https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455000782 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]]>     2021-04-24 18:16:26 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455000782     Diferencia entre censo y encuesta https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455115583

    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


    ]]>     2021-04-24 19:48:39 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455115583     Características de una muestra representativa https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455139140  

    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

    ]]>     2021-04-24 20:09:36 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455139140     ¿Por qué se trabaja con muestras estadísticas? https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455142580 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



    ]]>     2021-04-24 20:12:48 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455142580     Censo electoral https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455154770 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
    ]]>     2021-04-24 20:24:07 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455154770     Estimador eficiente https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455162755 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

    ]]>     2021-04-24 20:31:48 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455162755     Estimador insesgado de varianza mínima https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455163792
    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

    ]]>     2021-04-24 20:32:51 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455163792     Estimador consistente https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455166246 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    ]]>     2021-04-24 20:34:54 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455166246     consistencia simple https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455188007 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




    ]]>     2021-04-24 20:56:26 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455188007     ¿Cómo reducir el sesgo en el muestreo por conveniencia ? https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455205443 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
    ]]>     2021-04-24 21:12:46 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1455205443     metodos de estimacion de parametros de la inferencia estadistica https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457198938 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

    ]]>     2021-04-25 23:46:21 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457198938     metodos de contraste de hipotesis de la inferencia estadistica https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457208280 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.]]>     2021-04-25 23:52:08 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457208280     Parametros de centralizacion https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457223606 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/]]>     2021-04-26 00:01:33 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457223606     Parametros de dispersion https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457234628 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/

    ]]>     2021-04-26 00:07:34 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457234628     Muestra https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457288821 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]]>     2021-04-26 00:33:22 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1457288821     Muestreo no probabilístico: https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1806322937 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]]>     2021-10-11 00:59:27 UTC https://padlet.com/dgonzalez80/ivy0h9vyhtiq9l1d/wish/1806322937