1. tipos de muestreo
1.1. muestreo aleatorio simple:En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la misma función de probabilidad y son independientes entre ellas. La población tiene que ser infinita o bien finita con reposición de elementos.
1.2. estratificado: El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en estratos; un ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción vital y el nivel socioeconómico.
1.3. de conglomerado: En estadística inferencial los conglomerados son conjuntos de elementos poblacionales, como pueden ser las escuelas o los centros hospitalarios públicos de un municipio.
1.4. sistematico: En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones que conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra.
1.5. intencional: En el muestreo intencional el investigador escoge de forma voluntaria los elementos que conformarán la muestra, dando por supuesto que esta será representativa de la población de referencia.
1.6. muestreo de cadena: En este tipo de muestreo los investigadores establecen contacto con sujetos determinados; a continuación estos consiguen a nuevos participantes para la muestra hasta completarla.
1.7. por cuotas: Hablamos de muestreo por cuotas cuando los investigadores escogen un número concreto de sujetos que cumplan unas características determinadas (p. e. mujeres españolas de más de 65 años con deterioro cognitivo severo) a partir de su conocimiento sobre los estratos de la población.
2. escalas de medicion
2.1. escala nominal: Una escala nominal es una escala de medición en la cual los números sirven como “etiquetas” solamente para identificar o clasificar un objeto. Una escala de medición nominal normalmente trata sólo con variables no numéricas (no cuantitativas).
2.2. escala ordinal: La escala ordinal es uno de los niveles de medición que nos otorga la clasificación y el orden de los datos sin que realmente se establezca el grado de variación entre ellos. La escala de medición ordinal es la segunda de las 4 escalas de medición.
2.3. intervalo: Un intervalo de clase, es cada uno de los rangos de valores en que se ha decidido agrupar parcialmente los datos con el propósito de hacer un resumen de ellos.
2.4. razon: los datos de escala de razón se definen como un tipo de datos cuantitativos que se caracterizan por un punto de cero absoluto, lo que significa que no hay ningún valor numérico negativo. Los números se comparan en múltiplos uno.
3. Población y muestra
3.1. muestra:es un subconjunto de elementos de la poblacion estadistica. En diversas aplicaciones interesa que una muestra sea representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada se obtiene una muestra sesgada cuyo interés y utilidad es más limitado dependiendo del grado de sesgos que presente.
3.2. poblacion: una población es un conjunto de objetos, individuos, elementos o eventos con determinadas características. A menudo se obtiene una muestra de dicha población, es decir, un subconjunto representativo. Luego de realizar un análisis estadístico a la muestra, los resultados se extrapolan al resto de la población (inferencia estadística).
4. variables cualitativas, cuantitativas, discretas y continuas
4.1. Una variable estadística es una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría.
4.2. Las variables cuantitativas son aquellas variables estadísticas que otorgan un resultado representado por un valor numérico.
4.2.1. variable discreta: Estas hacen referencia a aquellas variables que solo puede adquirir un valor de un conjunto de números exactos, por ejemplo: Una persona puede tener 1, 2, 3 ó más perros, nunca un perro y medio.
4.2.2. variable continua: En este caso la variable puede cobrar un valor con cualquier intervalo o medición, es decir, que pueden haber otros valores en medio de dos valores exactos, generalmente representado por valores decimales, haciendo la cifra mucho más específica que en el caso de la discreta.
4.3. La variable cualitativa es aquel tipo de variable estadística la cual describe cualidades, circunstancias o características de algún tipo de objeto o persona sin hacer uso de números.
4.3.1. variable nominal: En este caso la variable no es representada por números ni tampoco tiene algún tipo de orden, así que es menos precisa en lo que matemáticamente se refiere.
4.3.2. variable ordinaria: La variable cualitativa ordinaria también conocida como variable cuasi cuantitativa también es representada por una modalidad que no requiere números pero si existe un orden o un puesto.
4.3.3. variable binaria: En este caso la variable intenta tomar algún valor específico de tipo binario.