Bioestadistica inferencial

Definiciones de Bioestadistica Inferencial, Poblacion, Muestra

1. Integrantes: Alarcón Salome Caiza Katty Guamán Cristian Cunalata Evelyn Romero Erika Sarsoza Jennifer ESTADISTICA INFERENCIAL

2. Estadística inferencial Rama de la Estadística que estudia el comportamiento y propiedades de las muestras ,la posibilidad, y límites, de la generalización de los resultados obtenidos a partir de aquellas a las poblaciones que representan. Esta generalización de tipo inductivo, se basa en la probabilidad.

3. La Estadística inferencial o Inferencia estadística estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.

4. Recomendaciones para obtener óptimos resultados Para que la Estadística Inferencial proporcione buenos resultados debe: 1. Basarse en una técnica estadístico-matemática adecuada al problema y suficientemente validada. 2. Utilizar una muestra que realmente sea representativa de la población y de un tamaño suficiente.

5. POBLACIÓN Es la colección de datos que corresponde a las características de  la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación. Para su estudio, en general se clasifican en Poblaciones Finitas y Poblaciones Infinitas. Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica, elementos de un lote de producción, etc.

6. Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.

7. Así también las poblaciones pueden ser clasificadas en Reales e Hipotéticas, las reales son aquellas concretas, que ya existen. Ejemplo: Los aspirantes a un puesto de trabajo, los vendedores de una empresa

8. Mientras que las hipotéticas , son las formas imaginables en que se podría presentar un suceso. Ejemplo: Estimaciones de la población económicamente activa dentro de diez años. En toda investigación lo ideal sería contar con observaciones o características de todos los elementos de nuestro grupo de interés, pero en muchas ocasiones eso sería muy caro y/o muy tardado o simplemente imposible, es por ello que se toman muestras.

9. MUESTRA

10. Sierra Bravo (1991) anota que: “Una muestra en general, es toda parte representativa de la población, cuyas características debe reproducir en pequeño lo más exactamente posible.” Para que sea representativa se debe seleccionar empleando el muestreo, tópico importante de la Estadística, con la finalidad de que los resultados de esta muestra sean validos para la población de la que sea obtenido la muestra. Esta generalización se realiza empleando la estadística inferencial. En esencia, lo que querríamos tener es una manera de calcular el número necesario de personas que necesitamos para que los resultados de nuestro estudio tengan un error máximo fijado desde el principio (sí, en estos casos se fija el error máximo admisible al principio del estudio).

11. Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo: MUESTREO PROBABILÍSTICO

12. Muestreo aleatorio simple El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado. Se enumeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los elementos que contiene la muestra. Ejemplo:En una caja con 5 canicas marcadas con las letras a,b,c,d,e y se pide que se tome una muestra de dos canicas anotando el resultado( esta acción sería reemplazo)tomamos la segunda canica anotamos y la devolvemos a la caja

13. Muestreo aleatorio sistemático El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos. Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra. Ejemplo:el investigador tiene una población total de 60 individuos y necesita 12 sujetos. Primero elige su número de partida, 2.Luego, el investigador elige su intervalo, 5. Los miembros de su muestra serán los individuos 2,7,12,17,22,27,32,37,42,47,52,57.

14. Muestreo aleatorio estratificado El muestreo estratificado es un procedimiento en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos) de manera que un individuo sólo puede pertenecer a un estrato y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato). Los estratos suelen ser grupos homogéneos de individuos, que a su vez son heterogéneos entre diferentes grupos. Ejemplo: si en un estudio esperamos encontrar un comportamiento muy diferente entre hombres y mujeres, puede ser conveniente definir dos estratos, uno por cada sexo.