Muestra estadistica

tarea de edson alvarez im2 , muestra estadistica

1. IM2 GRUPO : 09 ALVAREZ PEREZ EDSON ARIEL
Liberemos Bolivia
Muestra
Pensamientos : "Felicidad no es hacer lo que uno quiere sino querer lo que uno hace." Jean Paul
Sartre.
Introducción :
En estadísticas, la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que
representan los resultados de una totalidad llamada población usando la probabilidad como,
por ejemplo, “la muestra estadística de 100 personas que se someten a una encuesta para
conocer la satisfacción de un producto”
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.
muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. 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. También es un subconjunto de la
población, y para ser representativa, debe tener las mismas características de la población. Si se
obtiene una muestra sesgada, su interés y utilidad son más limitados, en función del grado de
sesgos que presente.
Como un subgrupo o subconjunto representativo de la población, extraída seleccionada por
algún método de muestreo, la muestra siempre es una parte de la población. Si se tienen varias
poblaciones, entonces se tendrán varias muestras. La muestra debe poseer toda la información
deseada para tener la posibilidad de extraerla, y esto solo se puede lograr con una buena
selección de la muestra y un trabajo muy cuidadoso y de alta calidad en la recogida de datos
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Desarrollo:
¿Cómo determinar el tamaño de una muestra?
Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso importante en cualquier
estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al
planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.
¿De qué depende el tamaño muestral?
El tamaño muestral dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por
ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo.
Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:
Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o individuos
que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población objetivo, que suele tiene
diversas características y también es conocida como la población teórica. La población accesible
es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.
Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que expresa la
cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta, es decir, es la medida

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estadística del número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren
dentro de un rango específico.
Nivel de confianza. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una
determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los
resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.
La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o
población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.
CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA DESCONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN
La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población
es la siguiente:

En donde
Z = nivel de confianza,
P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de fracaso
D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción

Conclusión :
En la definición anterior hemos introducido dos términos fundamentales a lo largo de esta serie
de posts:
1) Universo o población: Es el total de individuos que deseo estudiar o caracterizar. En el
ejemplo anterior, el universo lo forman los habitantes de México, pero podemos pensar en todo
tipo de universos, más generales o más concretos. Por ejemplo, si quiero saber cuánto fuman
de media los fumadores de México, el universo en este caso serían "los fumadores de México".
2) Muestra: Es el conjunto de individuos del universo que selecciono para estudiarlos, por
ejemplo a través de una encuesta.

¿Por qué funciona el muestreo?
El muestreo es útil gracias a que podemos acompañarlo de un proceso inverso, que
llamamos generalización de resultados. Es decir, para conocer un universo lo que hacemos es:
1) Extraer una muestra del mismo.

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2) Medir un dato u opinión.
3) Proyectar en el universo el resultado observado en la muestra.
La generalización de resultados añade cierto error al dato que medimos. Imagina que tomamos
una muestra al azar de 1.000 personas de México y les preguntamos si fuman. Obtengo que el
25% de la muestra fuma. La simple lógica nos dice que si de 1.000 mexicanos elegidos al azar el
25% fuma, este dato debería ser indicativo de lo que obtendríamos si preguntásemos a los 122
millones de mexicanos. Ahora bien, el azar podría haber hecho que haya escogido para mi
muestra más fumadores de lo que correspondería a la proporción exacta que hay en el universo
o, por el contrario, que en mi muestra los fumadores estén algo infrarepresentados. El azar
podría hacer que el porcentaje de fumadores en la población fuese algo diferente del 25% que
hemos observado en la muestra (tal vez un 25,2%, por ejemplo). Por lo tanto, la generalización
de resultados de un muestra a un universo conlleva aceptar que cometemos cierto error, tal y
como ilustra el siguiente esquema.
Afortunadamente, el error cometido al generalizar resultados puede acotarse gracias a la
estadística. Para ello suelen usarse dos parámetros: el margen de error, que es la máxima
diferencia que esperamos que haya entre el dato observado en mi muestra y el dato real en el
universo, y el nivel de confianza, que es el nivel de certeza que tenemos de que el dato real esté
dentro del margen de error.
Por ejemplo, en nuestro caso de fumadores mexicanos, si selecciono una muestra de 471
individuos y les pregunto si fuman, el resultado que obtenga tendrá un margen de error máximo
de ±5% con un nivel de confianza del 97%. Esta forma de expresar los resultados es la correcta
cuando usamos muestreo.

El tamaño de la muestra
¿Qué tamaño de muestra necesito usar para estudiar cierto universo? Depende del tamaño del
universo y del nivel de error que esté dispuesto a aceptar, tal y como explicábamos en su día en
este post. Cuanta más precisión exija, mayor muestra necesito. Si quiero tener una certeza
absoluta en mi resultado, hasta el último decimal, mi muestra tendrá que ser tan grande como
mi universo.
Pero el tamaño de la muestra tiene una propiedad fundamental que explica porqué el muestreo
se usa tanto en tantos ámbitos del conocimiento. Esta propiedad podría resumirse como sigue:
a medida que estudio universos mayores, el tamaño de muestra que necesito cada vez
representa un porcentaje menor de dicho universo.
Este fenómeno lo explican de forma muy didáctica en Gaussianos.com, un interesante blog
dedicado a las matemáticas. Supongamos que queremos hacer una encuesta para conocer un
porcentaje (podría ser el de gente que fuma) con un nivel de error determinado, por ejemplo,
un margen de error del 5% y una confianza del 95%. Si el universo a estudiar fuese de tan sólo
100 personas, mi muestra tendría que ser de 79,5 individuos (es decir, 79,5% del universo, lo
que representa un parte muy importante del total del universo). Si el universo fuese de 1.000

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personas, mi muestra debería ser de 277,7 personas (27,7% del universo). Y si mi universo fuese
de 100.000 personas, la muestra necesaria sería de 382,7 personas (3,83% del universo).
Por lo tanto, a medida que trabajo con universos más grandes, la muestra que necesito debe ir
creciendo pero de forma no proporcional, tiende a estancarse y cada vez representa un
porcentaje más pequeño del universo. A partir de cierto tamaño de universo (en torno a 100.000
individuos), el tamaño de la muestra ya no necesita crecer más. La siguiente tabla nos muestra
algunos
Referencia :
https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
https://www.psyma.com/company/news/message/como-determinar-el-tamano-de-una-
muestra
https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-que-es-porque-funciona
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-
02762004000100012
Videos :
https://www.youtube.com/watch?v=-_btzl_3p0Y
https://www.youtube.com/watch?v=o2KtmZAKbaA
https://www.youtube.com/watch?v=MlhwCDxtpqg
https://www.youtube.com/watch?v=HSegx-aVm6c