Introducción a la inferencia estadística

INTRODUCCION A LAINFERENCIA ESTADISTICA:MUESTREO Y ESTIMACIONPUNTUAL Y POR INTERVALOS

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Introducción a la inferencia estadística da Mind Map: Introducción a la inferencia estadística

1. Sacar conclusiones de una población en estudio, a partir de la información que proporciona una muestra.

2. Población:

2.1. Es el conjunto de individuos sobre los que se desea información.

3. La inferencia Estadística puede dividirse en dos apartados:

3.1. Inferencia Paramétrica: Se conoce la forma de la distribución pero se desconocen sus parámetros

3.1.1. (Normal, Binomial, Poisson, etc .... )

3.2. Inferencia No Parámetrica: Forma y parámetros desconocidos

3.2.1. (Mediana, Estadísticos de Orden)

3.3. De acuerdo con el conocimiento sobre la distribución en la población.

4. Error aleatorio

4.1. Inevitablemente se va a cometer un error sobre el resultado obtenido. La ventaja es que este error es medible, por lo que se puede conocer cuán grande es.

5. Encuesta:

5.1. es un procedimiento dentro de los diseños de una investigación descriptiva en el que el investigador recopila datos mediante un cuestionario previamente diseñado

6. Muestreo

6.1. Los pasos a seguir para la recolección de una muestra son los siguientes:

6.1.1. Definir la población

6.1.2. Definir el marco

6.1.3. Definir la unidad de muestreo

6.1.4. Definir las variables

6.1.5. Seleccionar el método de muestreo: Probabilístico o No Probabilístico

6.1.6. Calcular el tamaño necesario

6.1.7. Elaborar el plan de muestreo

7. Se obtiene por observación o experimentación.

8. Muestreo:

8.1. Utilizada para progresar en el conocimiento de la situación, evolución y futuro de las poblaciones. Utilizada para progresar en el conocimiento de la situación, evolución y futuro de las poblaciones.

8.1.1. Se trata de extraer al azar elementos de una población para estudiar determinadas características y condiciones.

9. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS)

9.1. Se trata de un procedimiento de muestreo, en el que se seleccionan "n" unidades de las "N" en la población.

10. MUESTREO ESTRATIFICADO

10.1. Se divide la población en grupos homogéneos.

10.2. Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato tratando de que todos los estratos de la población queden representados.

10.3. Permite utilizar información a priori sobre la estructura de la población

11. MUESTREO SISTEMÁTICO

11.1. Se ordenan los individuos de la población y se numeran.

11.2. Se divide la población en tantos grupos como individuos se quieren tener en la muestra.

11.3. La ventaja principal es que es más sencillo y más barato que el muestreo aleatorio simple.

12. MUESTREO POR CONGLOMERADOS

12.1. Se divide la población en grupos de acuerdo con su proximidad geográfica o de otro tipo.

12.2. -Necesitan menos información previa sobre los individuos particulares.

12.3. -Soluciona el problema de los patrones en los datos.

13. Un estadístico es una función de los valores muestrales que no depende de ningún parámetro poblacional desconocido.