Reseña tema 9

Hola a tod@s,

¿Como va vuestro día? El mío de estudio , y he querido despejarme haciendo esta entrada.

El tema de hoy trata sobre la estadística inferencial , el muestreo y la estimación. Llamamos inferencia estadística a el conjunto de procedimientos que nos deja pasar lo particular a lo general.Si la muestra es elegida al azar , es un muestreo probabilístico y el error asociado es un error aleatorio. En cambio si la muestra no es elegida al azar, no hay posibilidad de evaluar el error.La medida que queremos obtener de la población se llama parámetro , y la medida de la variable que obtenemos se llama estimador. Para pasar de el estimador a el parámetro nos hace falta la inferencia. 

El error estándar es la medida para captar la variabilidad de los valores del estimador y la fórmula para calcularla es :

Donde s es la desviación típica y n es el tamaño de la muestra.

Después tenemos el teorema central de límite, se usa para estimadores que pueden ser expresados como suma de valores muestrales , cuyos valores de su distribución siguen una distribución normal con media de la población y desviación típica igual al error estándar del estimador.
También tenemos los intervalos de confianza que son un medio para conocer el parámetro de una población midiendo el error aleatorio.

Cuando z es igual a 1,96 , el nivel de confianza es del 95%. Mientras que si z es igual a 2,58 el nivel de confianza es de 99%.

Hay diferentes tipos de muestreo:
-Probabilístico:

• Aleatorio simple: por ejemplo por un sorteo, o eligiendo números al azar.
• Aleatorio sistemático : es una variación del simple.
• Estratificado: se subdivide a la población en subgrupos.
• Conglomerado : se usa cuando no hay una lista detallada , se eligen subgrupos en vez de personas.

-No probabilístico: no sigue el proceso aleatorio y no se puede considerar como muestra representativa de la población. Tipos :

• Por cuotas : la muestra se selecciona considerando algunas variables como la edad o el sexo.
• Accidental : se utilizan las personan disponibles en el momento de la investigación.
• Conveniencia : según el interés del investigador.

Para calcular el tamaño de la muestra tenemos que tener en cuenta el error estándar, que cuanto mayor sea la muestra más pequeño va a ser el error y la varianza de la población. Pues bien , para calcular el tamaño de la muestra sustituimos en esta ecuación :

Pues bien , esto es todo por hoy , mañana más y mejor :)
Ya no queda nada para acabar esta aventura,
¡Hasta mañana chatos!