Conceptos Basicos de La Estadistica

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    16-Nov-2015

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CONCEPTOS BASICOS DE LA ESTADISTICAINTRODUCCIONLa estadstica no es diferente de otras reas del conocimiento, como la fsica, la sociologa, la qumica y la psicologa por mencionar solo algunos. Estos conceptos son imprescindibles para facilitar el entendimiento y la comunicacin al aprender estadstica, tales conceptos bsicos sern: poblacin, muestra, dato, parmetro y estadstico.CONCEPTOS BASICOSLa estadstica constituye un paso de la investigacin que arroja valores cuantitativos o que es cualitativa pero cuantificable. Medir la temperatura de un paciente, el peso de una mercanca, la longitud de un pez, el precio de una accin; estos son variables cuantitativas.El primer paso para aplicar la estadstica, y que no es en realidad un concepto a definir, implica establecer con claridad lo que se requiere hacer. A esto le llamaremos objetivo estadstico. Luego de haber determinado el objetivo estadstico y las variables, el siguiente paso es determinar la poblacin tambin se le llama universo o espacio muestral. Una posible solucin al problema planteado viene dada por un procedimiento llamado censo, que no es otra cosa que el anlisis completo de la poblacin. Aunque parece una solucin definitiva, no es la ms apropiada ni prctica, ya que existen algunas desventajas en su aplicacin, por ejemplo: El tamao de una poblacin es tal que se hace extremadamente difcil o poco prctico el anlisis de todos sus elementos. Con frecuencia el costo de realizar un trabajo de esta magnitud es muy alto y los beneficios suelen ser muy pocos.Al hecho de tomar una porcin o un subconjunto de la poblacin, se llama muestreo y al producto del mismo se le llama muestra. Una vez determinados los objetivos, la variable, los valores de la variable, la poblacin, la muestra y el dato para esta situacin particular, queda todava algo por contestar: Y para que todo esto? Pues simplemente porque se desea averiguar el valor de laguna caracterstica de inters en la poblacin.Es muy importante aclarar que los estadsticos y los parmetros deben ser equivalentes, ya que solo de esta manera los estadsticos podran usarse para conocer los parmetros.Es muy importante tener en claro que los estadsticos, siempre conocidos, son las medidas asociadas a una muestra que permiten acercarse a los valores desconocidos de los parmetros, que son las medidas asociadas a una poblacin.Los conceptos bsicos de la estadstica son: Objetivo: determinacin clara de que se requiere medir en el trabajo de investigacin.Medicin: procedimiento mediante el cual se asignan nmeros a las propiedades de algn fenmeno estudiado.Variable: cualquier caracterstica variante de los elementos que estn bajo estudio.Valores de la variable: valores que pueden asumir la variable.Poblacin: todos los posibles resultados de un experimento.Censo: anlisis de la poblacin completa.Muestra: cualquier subconjunto de la poblacin.Muestreo: proceso de seleccin delos elementos de una muestra.Dato u observacin: la informacin proporcionada por cada elemento de la poblacin o muestra.Parmetro: cualquier caracterstica medible de la poblacin. Estadstico: cualquier caracterstica medible de la muestra.Estimacin: proceso de conocer el valor de un parmetro utilizando el valor de un estadstico.

INTRODUCCION A LA TEORIA DEL MUESTREOAntes de introducirnos al tema del muestreo, preguntmonos: Por qu se debe muestrear? Para conocer los elementos de una poblacin en particular. Sin embargo, hay razones que hacen improcedente esta solucin. Primero el precio de aplicarlo es muy costoso. Segundo, la realizacin del censo, perderan valor en el corto y quiz en el mediano plazo. Tercero, para obtener datos estadsticos hace improcedente censar a la poblacin completa.Muestreo. Aunque cualquier subconjunto de la poblacin es una muestra, no todas las muestras son tiles. Una muestra de un elemento tampoco es interesante, puesto que no necesariamente logra transmitir la informacin contenida en la poblacin.Las muestras probabilsticas son aquellas donde los elementos de la poblacin tienen una probabilidad conocida de ser elegidos, de tal manera que permiten hacer selecciones aleatorias de sus elementos que son representativas.Ejemplos de este muestreo son: el aleatorio simple, el sistemtico, el estratificado y el de conglomerados. Los muestreos no probabilsticos son aquellos donde los elementos de la poblacin no tiene probabilidades conocidas de ser seleccionados.

MUESTREO PROBABILISTICOS O REPRESENTATIVOSUna de las razones principales de que este tipo de muestreo sea tan importante radica que la estadstica inferencial basa completamente sus mtodos en la suposicin.Muestreo aleatorio simple. Se hace una lista con todos los posibles resultados de un experimento, haciendo que cada uno de ellos tenga la misma oportunidad de ser elegido.Muestreo sistemtico. Aunque este muestreo es ms fcil de aplicar que el muestreo aleatorio simple, es igualmente bueno para hacer inferencias.Muestreo estratificado. Se divide el universo en estratos homogneos. Se selecciona de cada estrato una muestra aleatoria simple del tamao deseado. Muestreo por conglomerados. Se divide a la poblacin en grupos llamados conglomerados. Se selecciona aleatoriamente algunos conglomerados que participaran en la muestra y se hace un censo en cada uno de ellos.

MUESTREOS NO PROBABILISTICOS O NO REPRESENTATIVOSLos muestreos no probabilsticos, los cuales suponen que la seleccin de los elementos de la muestra se hacen de manera informal o arbitraria. Aunque estas muestras son muy utilizadas, no debe olvidarse que su representatividad no es confiable. Por otro lado, este tipo de muestreos resultan de gran utilidad cuando el investigador no est interesado en la representatividad, sino en ciertas caractersticas especficas que se han definido de antemano en la investigacin.Muestreo errtico. Es el muestreo favorito de los que no tienen el tiempo ni los recursos ni la motivacin para realizar muestreos probabilsticos, y consiste simplemente en la eleccin casual de los elementos de la muestra.Muestreo de sujetos voluntarios. En este caso los sujetos llegan al investigador de manera casual o fortuita. Este muestreo se utiliza mucho en las ciencias sociales, en la medicina y la psicologa.Muestreo intencional. Se toman los casos tpicos de la poblacin y se conforma la muestra deseada. Su utilidad radica en el hecho de que sirve para estudios exploratorios.Muestreo por cuotas. Este mtodo consiste en encargar a un entrevistador que seleccione, segn sus propios criterios, sujetos para formar una muestra, por cuotas en varias categoras de inters.