
1. Técnicas de muestreo
1.1. Aleatorio
1.1.1. Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado.
1.1.1.1. Ventajas: mayor representatividad de la población, permite calcular el error de muestreo y facilita la generalización de los resultados.
1.1.1.1.1. Tipos
1.2. No aleatorio
1.2.1. La selección de los elementos no se basa en la probabilidad sino en los criterios de los investigadores.
1.2.1.1. Ventajas: más fácil y económico de realizar así como útil en etapas exploratorias de una investigación.
1.2.1.1.1. Desventajas: menor representatividad de la población, dificulta el generalizar los resultados.
1.3. Muestreo simple
1.3.1. Se utiliza para seleccionar una muestra de una población de manera que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido.
1.4. Muestreo sistemático
1.4.1. Es una técnica de muestreo probabilístico que, aunque similar al aleatorio simple, introduce un elemento de orden en la selección de los elementos de la muestra.
1.4.1.1. Ventajas: mayor precisión, flexibilidad y análisis comparativo.
1.4.1.1.1. Desventajas: requiere mayor información previa y puede ser más compleja.
1.5. Muestreo por conglomerados
1.5.1. La población se divide en grupos naturales o conglomerados (como escuelas, barrios, ciudades) para seleccionarse una muestra de estos conglomerados.
1.5.1.1. Ventajas: útil para poblaciones díficiles de enumerar, si ni se tiene una lista completa de todos los elementos de la población, el muestreo por conglomerados puede ser una buena opción.
1.5.1.1.1. Desventajas: es posible que aumente el error a un muestreo simple y es menos representativo.
2. Estadística descriptiva
2.1. Elementos claves
2.1.1. Población: Todos los elemntos a estudiar.
2.1.1.1. Tipos de variables
2.1.1.1.1. Cualitativas: (nominales, ordinales).
2.1.1.1.2. Cuantitativas: (discretas, continuas).
2.1.2. Muestra: Subconjunto representativo de la población.
2.1.3. Variable: característica medible.
2.2. Medidas descriprivas
2.2.1. Tendencia central: Media, mediana y moda.
2.2.2. Dispersión: rango, varianza, desviación y estándar.
2.3. Representaciones gráficas
2.3.1. Historgramas: Frecuencia de datos en intervalos.
2.3.2. Diagrama de barras: comparación de categorías.
2.3.3. Diagrama de caja: distribución de los datos.
2.3.4. Gráficos de línea: evolución en el tiempo.
2.4. Utilidad
2.4.1. Tomar decisiones informadas, comunicar resultados de manera clara y detectar anomalías en los datos.