Ejercicio de metodos estadisticos.docx

Metodo estadistios

1. TALLER ENTREGABLE N°1

Silvia N. Barrero Garcia
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
MODELOS ESTADISTICOS
Mag. Luis Felipe Merchán
Septiembre 17, 2021

2. Modelos Estadísticos
1 Estadística e inferencial
1.1 Diferencias
Tabla 1
Tabla de diferencias entre la estadística descriptiva e inferencial
Estadística Descriptiva Estadística Inferencial
Definición

Recopilación e información de
datos, para presentarlos de manera
informativa. Se utilizan números,
como medidas, para analizar datos
y llegar a conclusiones de acuerdo
con ellos.
En base a probabilidades, realiza
estimaciones o hipótesis,
argumentando sus resultados a
partir de las muestras de una
población.
Objetivos  Caracterizar un grupo de
datos
 Examinar tendencias o
distribuciones
 Evaluar diferencias grupales
 Determinar asociación entre
variables
 Comparación de promedios
grupales
 Predicción de variables
Métodos de
análisis
Medidas de tendencia central:
 Media
 Mediana
 Moda
Medidas de variabilidad:
 t-test
 Análisis de varianza
 Correlación
 Regresión

3.  Varianza
 Desviación estándar
 Rango
 Frecuencia
Áreas de
aplicación
Ciencias naturales y sociales Ciencias sociales y naturales
Ejemplo Media y distribución de la edad,
peso y altura de los estudiantes de
un colegio.
Comprobar la afectividad de un
medicamento para una determinada
enfermedad.

2 Variable
2.1 Definición
La variable estadística se concibe como la característica de determinado individuo que
está propensa a adquirir un valor numérico, pero para poder medir estos valores se deben
caracterizar.
Es importante resaltar que todas las variables estadísticas no son iguales y no todas se
pueden expresar con un valor numérico. Teniendo en cuenta estas características encontramos
dos tipos de variables.
Ilustración 1
Tipos de variables

4. 2.2 Variable Cualitativa
Las variables cualitativas se determinan como las características o cualidades que no
pueden expresarse como un valor numérico, sino con palabras; Ejemplo: Los asistentes a un
concierto que tienen entradas diferenciadas por la zona en la que se ubiquen como pista, grada o
zona VIP sería una variable cualitativa.
 Cualitativa nominal: Variables que no siguen ningún orden en específico;
Ejemplo: El color de ojos de una persona, azules, marrones o verdes es un
ejemplo de este tipo de variable.
 Cualitativa ordinal: Aquellas determinadas por un orden o una jerarquía; Ejemplo:
El resultado obtenido por los diferentes pilotos en una carrera de coches de
Fórmula 1 sería una variable ordinal.
 Cualitativa binaria: Variables que solo permiten dos resultados; Ejemplo: ante la
pregunta de si una persona posee hogar propio, la respuesta será sí o no.
2.3 Variable cuantitativa
Variables
Cualitativas
Nominal
Binaria
Ordinaria
Cuantitativas
Discreta
Continua

5. Las variables cuantitativas son aquellas características o cualidades que si posible
expresarse con un valor numérico; Ejemplo. el número de kilómetros que realiza un ciclista
profesional a lo largo de la temporada.
 Cuantitativa discreta: Aquella variable que utiliza valores enteros y no finitos;
Ejemplo: podríamos mencionar el número de helados vendidos en una heladería o
el número de clases que da un profesor a lo largo del curso lectivo.
 Cuantitativa continua: Aquella variable que utiliza valores finitos y objetivos, y
suele caracterizarse por utilizar valores decimales; Ejemplo: como puede ser el
tiempo que un corredor tarda en recorrer los 100 metros lisos.
3 Investigación de mercados
Es la aplicación del método científico en la búsqueda de la verdad acerca de los
fenómenos de marketing. Estas actividades incluyen la definición de oportunidades y problemas
de marketing, la generación y evaluación de ideas, el monitoreo del desempeño y la comprensión
del proceso de marketing. Es más que la mera aplicación de encuestas, este proceso incluye el
desarrollo de ideas y teorías, la definición del problema, la búsqueda y acopio de información, el
análisis de los datos y la comunicación de las conclusiones y sus consecuencias. Tipos de
investigación de mercado (Zikmund & Barry Babin, 2008)
Existen al menos tres tipos principales de investigación de mercado en donde podemos
observar el estado actual del mercado profundizar en la mente del consumidor o manipular
variables para detectar correlaciones. Cada tipo de investigación tiene un propósito especifico
que puede ser usador de distintos modos.
3.1.1 Según su propósito
3.1.1.1 Investigación teórica

6. El principal objetivo de este tipo de investigación es obtener información de naturaleza
diversa, aunque no son aplicados los conocimientos.
3.1.1.2 Investigación aplicada
Este tipo de investigación tiene como objeto hallar estrategias para alcanzar un objetivo
específico y ponerlo en práctica. Se clasifica en dos tipos:
 Investigación aplicada tecnológica: Empleada para generar nuevo conocimiento y
ponerlo en práctica para favorecer la calidad de vida de las personas.
 Investigación aplicada científica: la investigación científica se utiliza con el fin de
medir variables específicas para predecir el comportamiento. En general, se aplica
en el campo de los bienes y servicios.
3.1.2 Según el nivel de profundización
3.1.2.1 Investigación explotaría
Los estudios de investigación están dirigidos a examinar y analizar información detallada
que no se ha probado profundamente. Esto significa que es responsable del primer enfoque, por
lo que más tarde puede tomar una investigación más detallada.
3.1.2.2 Investigación descriptiva
Se centra en un informe detallado sobre el fenómeno de la investigación, sus
características y configuración. No le importa las razones, ni las consecuencias de esto solo
quieren tener una visión clara para comprender su naturaleza
3.1.2.3 Investigación explicativa
Como resultado, el tipo de investigación se puede encontrar entre la causa y la
consecuencia de un fenómeno en particular. Es por eso por lo que puede averiguar por qué es y
cómo ha logrado su estado actual.

7. 3.1.3 Según el tipo de datos empleados
3.1.3.1 Investigación cualitativa
Este tipo de investigación es muy popular en las ciencias sociales, se basa en la
recopilación de información y observación insoportables. Esto le permite obtener muchos datos.
Sin embargo, es subjetivo y descargado.
3.1.3.2 Investigación cuantitativa
Es responsable de recopilar información medible o cuantitativa. Como regla general, en
áreas, como matemáticas, estadísticas y ciencias de la computación. Este tipo de prueba permite
la gestión de datos y los experimentos con ellos.
3.1.4 Según el grado de manipulación de las variables
3.1.4.1 Investigación experimental
Este tipo de investigación se centra en manipular variables detectadas en una situación
controlada, imitando el fenómeno y la creación de observaciones en el nivel de profundidad en el
que pueden causar un efecto determinado.
3.1.4.2 Investigación cuasiexperimental
Es responsable de administrar solo algunas variables de prueba. El estudio de la muestra
es consciente.
3.1.4.3 Investigación no experimental
Este tipo de investigación se centra en monitorear los temas de prueba en un entorno
natural, y las variables no pueden ser monitoreadas.
3.1.5 Según el tipo de inferencia
3.1.5.1 Investigación deductiva

8. Este tipo de investigación se dedica al examen de la realidad y la verificación o el
reemplazo de las condiciones previas a la verificación. Por lo tanto, si las premisas son correctas
y el método se usa correctamente, también se hará la respectiva aplicación.
3.1.5.2 Investigación inductiva
Con este tipo de pruebas, se crear conocimiento que proviene de uno específico. Se centra
en la recopilación de información específica para crear nuevas teorías.
3.1.5.3 Investigación hipotética-deductiva
Se centra en la generación de hipótesis de observación para obtener una solicitud y luego
verificar o rechazar la hipótesis.
3.1.6 Según la temporalidad
3.1.6.1 Investigación longitudinal
Este tipo de prueba se caracteriza en observar un individuo o evento para determinar los
cambios que ocurren.
3.1.6.2 Investigación transversal
Se centra en una comparación de características específicas o situaciones de diversos
elementos de investigación a un tiempo específico.
4 Base de datos
4.1 Definición
La base de datos es la organización de información para que se pueda utilizar de manera
efectiva. El libro de teléfono, el diccionario, el calendario o la receta son ejemplos de bases de
datos.

9. La información base se organiza como registros. Cada entrada contiene toda la
información sobre la persona o el elemento base. Por ejemplo, cualquier entrada en la guía
telefónica contiene un nombre, dirección y número del número de teléfono.
Cada entrada contiene campos. El campo se utiliza para almacenar información
específica. Por ejemplo, el campo almacena el nombre en la guía telefónica, otros campos
almacenan la dirección y otro campo almacenado por el número de teléfono humano. Cada
entrada contiene cada uno de estos campos, y cada entrada puede tener información en estos
campos.
4.2 Organización de la información
1. Determinar un nombre adecuado para tabla
2. Identificación de objetos. Ejemplo, nombre dirección, edad…etc.
3. Especifica y crea otra tabla según sus objetos. Puede ser mejor separar los datos
de contacto de los datos personales en varias bases de datos.
4. Define los atributos para cada objeto; separación de la información, que se
mantiene tanto como sea posible. Ejemplo, si almacenas nombres de personas en
una tabla, puede separar el nombre en primer nombre y apellido.
5. Especifique y llame a una columna para cada atributo que haya identificado en el
paso anterior. Ingrese cada nombre de la columna que define claramente la
información que contiene.
6. Identificar la clave principal. Cada cadena de tabla necesita un identificador
único. Ninguna fila de la tabla debe ser exactamente igual a los demás.
7. Definir lo valores predeterminados.

10. 8. Identificar las columnas que requieren datos. Puede especificar que algunas
columnas no pueden estar vacías (también llamadas NULL). Por ejemplo, una
columna que contiene una clave principal no puede estar vacía.
4.3 Ejemplo
Tabla 2
Ejemplo de base de datos en donde de evidencia campo y registros
Equipo de ventas









5 Descripción de modelos
5.1 Modelo cualitativo
Los modelos cualitativos en la investigación de mercado se utilizan cuando los datos se
recopilan de un grupo relativamente pequeño de encuestados y se analizan sin utilizar inferencias
estadísticas, sino con herramientas de investigación cualitativa.
Vendedor Mes Ventas
Pedro Gómez Enero $250.000
Stella Garcia Febrero $120.000
Fernando Pérez Marzo $420.000
Carolina Serrano Abril $300.000
Claudia Ortiz Mayo $200.000
Alberto Cifuentes Junio $150.000
Nora Torres Julio $200.000
Campos
Registros

11. Las herramientas de investigación cualitativa se utilizan principalmente para definir
problemas y formular hipótesis. A menudo se utilizan en la investigación exploratoria antes de la
investigación cualitativa para identificar los determinantes y formular diseños de investigación
cuantitativos. Estas son mejores que las técnicas cuantitativas cuando se trata de explorar debajo
de la superficie para comprender los factores que impulsan e inspiran el comportamiento. Sin
embargo, las técnicas cualitativas son valiosas para explorar un tema y son utilizadas por la
mayoría de los investigadores en varios puntos de sus actividades de investigación a largo plazo.
5.2 Modelo cuantitativo
El modelo cuantitativo en la investigación de mercados es el resultado de la aplicación de
técnicas de investigación cuantitativa en el campo del marketing. Como todos los métodos de
investigación social, la investigación de mercado cuantitativa a menudo implica el desarrollo de
escalas y cuestionarios. Los investigadores de mercado utilizan la información obtenida a través
de encuestas para comprender las necesidades individuales y formular estrategias y planes de
marketing en torno a esas necesidades.
Debe identificar los principales problemas que desea resolver en su negocio, como
conocer a sus competidores, sus precios de venta, dónde se distribuye el producto, etc. Puede
descubrir las estrategias necesarias para llevar su producto al mercado. También es común probar
la viabilidad de llevar un producto al mercado.
5.3 Diferencias
La diferencia clave entre los dos métodos es que la investigación cuantitativa se ocupa de
la relación o relaciones entre variables cuantitativas, mientras que la investigación cualitativa se
realiza en contextos estructurales y contextuales. La investigación cualitativa intenta determinar
la naturaleza más profunda de la realidad, su sistema relacional y su estructura dinámica. La

12. investigación cuantitativa intenta determinar el grado de asociación o correlación entre variables
y generalizar y objetivar los resultados utilizando muestras para inferir la población de la que se
extrajo cada muestra. Después de estudiar la correlación o correlación, tiene la intención de sacar
conclusiones causales a su vez para explicar por qué algo sucedió o no sucedió de cierta manera.
Tabla 3
Diferencias entre los métodos cualitativos y cuantitativos
Método Cualitativo Método Cuantitativo
Centrada en la fenomenología y
comprensión
Basada en la inducción probabilística
del positivismo lógico
Observación naturista sin control Medición penetrante y controlada
Subjetiva Objetiva
Inferencias de sus datos Inferencias más allá de los datos
Exploratoria, inductiva y descriptiva Confirmatoria, inferencial, deductiva
Orientada al proceso Orientada al resultado
Datos "ricos y profundos" Datos "sólidos y repetibles"
No generalizable Generalizable
Holista Particularista
Realidad dinámica Realidad estática

6 Ejercicio
6.1 Un equipo de fútbol profesional está compuesto de jugadores y cuerpo técnico.

13. 6.1.1 Si se desea conocer el promedio de edad de la selección Colombia para establecer una
correlación entre edad y rendimiento físico, ¿tiene sentido registrar la edad del cuerpo
técnico?
No sería necesario registrar la edad del cuerpo técnico ya que se quiere medir es el
rendimiento físico de los jugadores, por lo tanto, el grupo de jugadores son la muestra, la unidad
estadística es un jugador en especifico y la población es la selección Colombia.
6.1.2 Si sólo se está interesado en el grupo de jugadores, ¿qué datos pueden extraerse
de ellos que tengan relevancia en el aspecto deportivo?
Los datos que podrían ayudarnos al estudio del estudio del rendimiento físico de los
empleados son:
 Nombres y apellidos
 Edad
 Estatura
 Pulsaciones cardiacas
 Saturación de oxigeno
 Velocidad
6.1.3 Si se toma un jugador y se registra la velocidad con que recorre la cancha y la
cantidad de goles anotados en un campeonato, ¿cuál de estas variables es continua y
cuál es discreta?
 Variable continua: La velocidad con que corre la cancha
 Variable discreta: Los goles anotados en un campeonato
7 Clasificación de variables continuas o discretas
 Velocidad de un automóvil en kilómetros por hora. Variable continua

14.  Valor total de acciones vendidas cada día en el mercado de valores. Variable
discreta
 El volumen de gasolina que se pierde por evaporación durante el llenado de un
tanque de combustible. Variable continua
 El número de moléculas en una muestra de gas. Variable continua
 La medida de la cantidad de lluvia caída en una localidad en un mes. Variable
continua
 Candidatos a la presidencia de la República. Variable discreta
8 Ejercicio
8.1 En las siguientes situaciones, identifique: población, muestra, unidad estadística,
dato y variable, y diga si esta última es discreta o continua.
8.1.1 En la Universidad la matrícula en un año es de 10.458 estudiantes distribuidos en
las cuatro facultades. Se desea conocer el promedio de estudiantes matriculados en la facultad
de Ciencias económicas y administrativas.
 Población: Universidad
 Muestra: Todos los estudiantes de la facultad de ciencias económicas y
administrativas
 Unidad estadística: Un estudiante matriculado en la facultad de ciencias
económicas y administrativas
 Dato: 10.458 estudiantes
 Variable: Discreta
8.1.2 Las temperaturas registradas en la ciudad de Pereira el 29 de junio de 2010 entre las 6
horas y las 18 horas.

15.  Población: La ciudad de Pereira
 Muestra: La temperatura entre las 6 h – 18h del 29 de junio
 Unidad estadística: Grados C°/ F°
 Dato: Hora/Grados
 Variable: Continua
8.1.3 Se realiza un estudio a 250 hogares en la ciudad de Medellín para conocer si se hace
uso adecuado del Manejo Integrado de Residuos Sólidos (MIRS).
 Población: La ciudad de Medellín
 Muestra: 250 hogares de la ciudad de Medellín
 Unidad estadística: Uno de los 250 hogares que hacen uso de MIRS
 Dato: 250 hogares
 Variable: Discreta
8.1.4 Las exportaciones mensuales de café colombiano durante el año 2012, en millones de
dólares.
 Población: Industria Cafetera Colombiana
 Muestra: Exportación de café colombiano en el año 2012
 Unidad estadística: Exportación mensual de café colombiano durante el año 2012
 Dato: Millones de dólares
 Variable: Continua
9 Ejercicio
9.1 En una encuesta aplicada a los suscriptores de una revista se encontró que en los
últimos 12 meses 45.8% habían rentado un automóvil por razones de trabajo, 54% por
razones personales y 30% por razones de trabajo y personales.

16. 9.1.1 Cuál es la probabilidad de que un suscriptor haya rentado un automóvil en los últimos
12 meses por razones de trabajo o por razones personales.
T= Razones de trabajo
P= Razones personales
P (T U P) = P(T) + P(P) – P (P n T)
P (T U P) = 0.458+0.54+0.3
P (T U P) =0.698
P (T U P) =69.8%
La probabilidad de que un suscriptor haya rentado el auto por razones del trabajo o por
razones personales es del 68.8%.
9.1.2 Cuál es la probabilidad de que un suscriptor no haya rentado un automóvil en los
últimos 12 meses ni por razones de trabajo ni por razones personales.
T= Razones de trabajo
P= Razones personales
N= Ninguna razón
P (N)= 1-P (T U P)
P (N)= 1´- 0.698
P (N)= 0.302
P (N)= 30.2%
La probabilidad de que un suscriptor no haya rentado un auto ni por razones del trabajo ni
por razones personales es del 30.2%.
10 Ejercicio

17. 10.1 Considere las decisiones de compra de los próximos tres clientes que llegan a la
tienda Martin Clothing Store. De acuerdo con la experiencia el gerente de la tienda estima
de que un cliente realice la compra es de 0.30.
10.1.1 Calcule ahora la probabilidad de que exactamente ningún cliente realice la
Compra, de que exactamente tres realicen la compra.
??????(??????)=??????(??????=??????)=(
??????
??????
)�
??????
(1−�)
(??????−??????)

 P=0.30
 x= 0
 n=3
??????(0)=??????(??????=0)=(
3
0
)0.30
0
(1−0.30)
3−0

??????(0)=??????(??????=??????)=1∗1∗0.7
3

??????(0)=??????(??????=0)= 0.343
??????(0)=??????(??????=0)= 34.3%
La probabilidad de que exactamente ningún cliente realice la compra es del 34.3%
 P=0.30
 x= 3
 n=3
??????(3)=??????(??????=3)=(
3
3
)0.30
3
(1−0.30)
3−3

??????(3)=??????(??????=3)= 1∗0.30
3
(1−0.30)
3−3

??????(3)=??????(??????=3)= 0.30
3

??????(3)=??????(??????=3)= 0.027
??????(3)=??????(??????=3)= 2.7%

18. La probabilidad de que exactamente tres clientes realice la compra es del 2.7%
10.1.2 Con n = 10 determine la probabilidad que entre 5 y 9 clientes realizan la compra.
??????(5≤??????≥9) = ??????(5)+??????(6)+??????(7)+??????(8)+??????(9)
=(
10
5
)(0.30)
5
(0.70)
5
+(
10
6
)(0.30)
6
(0.70)
4
+(
10
7
)(0.30)
7
(0.70)
3
+(
10
8
)(0.30)
8
(0.70)
2
+(
10
9
)(0.30)
9
(0.70)
1

=252 (0.30)
5
(0.70)
5
+210 (0.30)
6
(0.70)
4
+120 (0.30)
7
(0.70)
3
+45 (0.30)
8
(0.70)
2
+10 (0.30)
9
(0.70)
1

=0.1029193452+0.036756909+0.009001692+0.0014467005+0.000137781
= 0.1502624277
La probabilidad que entre 5 y 9 clientes realicen la compra es del 15.03%
10.2 Suponga que se desea saber el número de llegadas, en un lapso de 15 minutos, a la
rampa de un cajero automático de un banco, con una media igual a 10 cuál es la
probabilidad de que lleguen exactamente 5 vehículos.
�= �� �=??????
??????(??????=??????)=
ⅇ
−??????
∗�
??????
??????!

??????(??????=5)=
ⅇ
−10
∗10
5
5!

??????(??????=5)= 0.037833274
La probabilidad de que lleguen exactamente 5 vehículos en un lapso de 15 minutos es de
3.78%

19. 11 Ejercicio
11.1 Una empresa fabrica bocadillos combinados que empaca en cajas de 12 unidades
cada una. Suponga que el supervisor de producción selecciona al azar tres de los doce
bocadillos de una caja para inspeccionar su peso y encuentra que cinco no cumplen con el
peso requerido. Cuál es la probabilidad que el supervisor encuentre que uno de los tres
bocadillos no cumple con el peso.
�(??????;??????,�)=(
??????
??????
)�
??????
�
??????−??????

??????=3
??????=1
??????=5∕12=0.416

�(1;3,0.416)=(
3
1
)0.416
1
(1−0416)
3−1

�(1;3,0.416)=3 ∗ 0.416
1
∗0.584
2

�(1;3,0.416)=0.4256
La probabilidad que el supervisor encuentre uno de los tres bocadillos que no cumplen el
peso es del 42.56%
12 Ejercicio
12.1 - Suponga que Grear Tire Company ha fabricado un nuevo neumático que será
vendido por una cadena nacional de tiendas de descuento. De acuerdo con las pruebas
realizadas al neumático estiman que la duración media en kilómetros es de 36500
kilómetros y una desviación estándar de 5000 kilómetros. Cuál es la probabilidad que la
duración de los neumáticos sea superior a 40000 kilómetros.
??????(??????=40.000)
??????(�=
??????−�
??????
)

20. ??????(�>
40.000−36.500
5000
)
??????(??????>0.70)
1−??????(�≤0.70)
1−0.75804=0.2420
Se concluye que el 24.2% de los neumáticos duraran 40.000 kilómetros
13 Distribución continua de probabilidad
13.1 Definición
Una distribución continua describe la probabilidad de que una variable aleatoria continua
pueda asumir un valor. Las variables aleatorias continuas son variables aleatorias infinitas e
incontables con un conjunto de valores posibles (llamado rango).
Probabilidad de una variable aleatoria continua (X) definida como el área bajo la curva
PDF. Por lo tanto, solo un rango de valores puede tener una probabilidad distinta de cero. La
probabilidad de que una variable aleatoria sea continua igual a algún valor es siempre cero.
13.2 Ejemplo
 El precio del kilo de la remolacha durante el próximo año se estima que puede
oscilar entre 840 y 860 pesos.
??????(??????)=
1
�−�

??????(??????)=
1
860−840
=0,05
Con esto concluimos que el valor final está entre 840 y 841 pesos tiene un 5% de
posibilidad.
??????(??????)=
�+�
2

21. ??????(??????)=
840+860
2
=850
Por lo tanto, el precio medio esperado de kilo de remolacha para el próximo año
es de 850 pesos.
 El volumen de precipitaciones estimado para el próximo año en la ciudad de
Duitama va a oscilar entre 400 y 500 litros por metro cuadrado. Calcular la
función de distribución y la precipitación media esperada:
??????(??????)=
1
500−400
=0.01
Es decir, que el volumen de precipitaciones esté entre 400 y 401 litros tiene un
1% de probabilidades; que esté entre 401 y 402 litros, otro 1%, etc.
??????(??????)=
400+500
2
=450
Se estima que la precipitación media estimada en Duitama para el próximo año es
de 450 litros.
14 Metodología para un muestreo
14.1 Explicación
El muestreo es un elemento clave de la metodología de la prueba, ya que implica la
selección de un conjunto de elementos que se utilizarán para la prueba. Por lo tanto, es
importante diseñar un plan de muestreo que defina el proceso de selección para grupos
seleccionados de factores.
La teoría del muestreo permite identificar de manera eficaz muestras que pueden reflejar
con precisión las características de la población en estudio, ya que no siempre es posible obtener
todos los elementos que componen una población.

22. Cuando la población es infinita, se requiere muestreo, la población es limitada pero muy
grande. Debido a la falta de tiempo o recursos, la unidad de prueba puede ser destruida. Una
selección cuidadosa permite un resumen eficiente de los resultados. Para ello, debe cumplir con
los requisitos básicos de reproducir de la mejor manera las características cuantitativas y
cualitativas de la población, lo cual es importante para la investigación.
14.2 Métodos probabilísticos
 Muestreo aleatorio simple: Para aplicar esta técnica es necesario conocer todos los
factores que componen la población, a cada sujeto se le asigna una cantidad
adecuada, y luego se selecciona cada objeto por cualquier método aleatorio hasta
completar el formulario de solicitud. Puede seleccionarse usando técnicas que van
desde una tabla de números aleatorios impresa o generada usando opciones de
computadora como una calculadora o una hoja de cálculo. Este método se
caracteriza por la sencillez y, con una población muy numerosa, es prácticamente
inaplicable.
 Muestreo aleatorio sistemático: Para este tipo de muestreo, el conjunto debe ser
conocido y todos los elementos deben estar numerados de la misma manera.
Cuando los pedidos son frecuentes, el problema pueden ser errores de selección
sistemáticos. Al seleccionar miembros de la muestra con un intervalo fijo, puede
introducir una homogeneidad que no existe en la población. Por ejemplo, si la
lista está ordenada por género u otras características, la selección puede cambiar
la muestra.
 Muestreo aleatorio estratificado: En este método, la población se divide en niveles
o subgrupos más pequeños con características similares pero heterogéneas,

23. distinguiéndolos, examinando variables interesantes, por ejemplo, por ocupación,
ciudad, estado, etc. estado civil, sexo. Cada clase se trata de forma independiente
como un conjunto en el que se puede utilizar un muestreo aleatorio simple o por
niveles para seleccionar elementos que pasan a formar parte de una muestra
representativa de todas las clases.
 Muestreo aleatorio por conglomerados: Si tiene una población muy grande y
dispersa, utilice el muestreo por conglomerados. Se trata de agrupar unidades para
formar un elemento (hospitales, colegios, escuelas) y al mismo tiempo tener
unidades analíticas (pacientes, médicos, enfermeras) que tienen características
diferentes dentro del grupo e idénticas entre sí.
 Muestreo polietápico: Se considera una variante del muestreo por conglomerados.
Incluye muestras seleccionadas de cada paso o grupo seleccionado
14.3 Métodos no probabilísticos
 Muestreo por cuotas: Es similar a la aleatorización en capas, pero su método no es
aleatorio. Se basa en la creación de grupos o clases de personas con características
específicas (por ejemplo, género, edad u ocupación). Las cuotas se componen de
la cantidad de personas que cumplen las condiciones, que de alguna manera
representan su grupo de fuentes.
 Muestreo intencional: Una característica de este enfoque es el deseo de obtener
una muestra representativa de calidad con gran compromiso mediante la inclusión
de grupos claramente representativos. Es decir, cumplen las características de
interés para los investigadores, además de seleccionar deliberadamente a personas
de una población generalmente accesible o, mediante reclutamiento abierto,

24. personas que se ofrezcan voluntariamente a participar en el estudio, hasta obtener
el número de muestras requerido.
 Muestreo casual: Se utiliza para estudiar fenómenos raros o inusuales y se realiza
cuando hay un evento o un grupo de entidades hasta completar la muestra. Por
ejemplo, con casos de enfermedades raras.
 Muestreo por redes: Se utiliza en los casos en que los grupos son difíciles de
recomendar y se basa en encontrar personas de este grupo que puedan citar a otros
y a otros, hasta que el método se especifique en el proyecto.
15 Cálculo de muestra
15.1 Poblaciones infinitas
Se desea estimar el ingreso promedio de las familias que viven en el municipio de
Payande-Tolima, para ello se definen los siguientes criterios:
 Nivel de confianza= 95%
 Desviación estándar: 908.07
 Error máximo tolerables:200
??????=(
??????
∝∕2
??????
ⅇ
)
2

??????=(
1.96∗908.07
200
)
2
=79.19
15.2 Poblaciones finitas
Teniendo en cuenta el enunciado y los datos del ejemplo anterior, con N= 50000
??????=
??????
2
∝∕2
????????????
2
??????
2
??????
2
∝∕2
+(??????−1)ⅇ
2

??????=
1.96
2
∗50000∗908.07
2
908.07
2
∗1.96
2
+(50000−1)∗200
2
=79.01

25. 16 Tabla de frecuencias
16.1 - Los siguientes valores corresponden al volumen de ventas en miles de pesos de 50
supermercados en la ciudad de Tunja:
27 19 23 33 25 25 24 10 22 48 32 56 36 22 33 34 31 13 17 19 52 54 53 26 40 31 15 16 34
29 22 28 21 14 19 29 21 16 28 22 30 34 35 26 33 25 37 38 45 27
16.1.1 - interprete: N3 (ab), R2(ar), Marca de clase 4, n3, r3
 N3 : 33 supermercados tienen un volumen de ventas entre 1 a 30 miles de pesos
 R2 : EL 34% de los supermercados tienen un volumen de ventas comprendido
entre 1 a 16 miles de pesos.
 MC4: 34.46 miles de pesos es el promedio de ventas en 12 supermercados
 n3= 13 supermercados tiene un volumen de ventas entre los 24 a 30 miles de
pesos
 r3= El 26% de los supermercados tienen un volumen de ventas promedio de 27.46
miles de pesos

26. 16.1.2 Elabore una tabla de distribución de frecuencias
Tabla 4 Tabla de cálculos de intervalo
Caculo de intervalos

Número de datos
50

Ls 56

Li 10

Rango 46

Número de intervalos
7

Amplitud 7

Tabla 5 Tabla de frecuenciasOrden de
clase
Marca de
clase
Frecuencia
absoluta
Frecuencia
relativa
Li Ls MC nj rj Nj Nj Hj Hj
1 10 17 13,46 6 0,12 6 50 0,12 1
2 17 24 20,46 11 0,22 17 44 0,34 0,88
3 24 31 27,46 13 0,26 30 33 0,6 0,66
4 31 38 34,46 12 0,24 42 20 0,84 0,4
5 38 45 41,46 2 0,04 44 8 0,88 0,16
6 45 52 48,46 2 0,04 46 6 0,92 0,12
7 52 59 55,46 4 0,08 50 4 1 0,08
0
50 1,0Total
Frecuencia absoluta
ocumulada
Frecuencia relativa
acumulada
Intervalo de clase
Tabla de frecuencias

27. 16.1.3 Grafique el histograma de frecuencias
Gráfico 1
Histograma y polígono de frecuencias


La marca de clase 41,86 es el promedio de ventas de 2 almacenes, cuya frecuencia es la
más baja de toda la muestra con un volumen de ventas de 38 a 44 miles de pesos.









0
2
4
6
8
10
12
14
13.46 20.46 27.46 34.46 41.46 48.46 55.46
Frecuencia
Marca de clase
Histograma y poligono de frecuencias
Histograma de frecuencias Poligono de freuencias

28. 17 Bibliografía
Ávila, C. E. (2019). Introducción a los tipos de muestreo. ALERTA Revista Cientifica del
Instituto Nacional de Salud.
Editorial Grudeni. (2017). Enciclopedia economia. Obtenido de Estadística descriptiva e
inferencial: https://enciclopediaeconomica.com/estadistica-descriptiva-inferencial/
Experto, G. (11 de Mayo de 2021). Gentiopolis. Obtenido de https://www.gestiopolis.com/que-
es-la-investigacion-de-mercados/
Pita Fernández, S. P. (27 de Mayo de 2002). Fisterra. Obtenido de
https://www.fisterra.com/formacion/metodologia-investigacion/investigacion-
cuantitativa-cualitativa/
Zikmund, W. y. (2008). Investigación de Mercados. Cengage Learning Editores.
Zikmund, W., & Barry Babin. (2008). Investigación de Mercados. Cengage Learning Editores.

29. 18 Anexos
Desarrollo del ejercicio Tablas de Frecuencias en el programa Excel.