zp

VARIABLE

CENSO

ENCUESTA

INFERENCIA ESTADÍSTICA

POBLACIÓN

DATO

MUESTRA

Premisa mayor Premisa menor

Inferencia deductiva

Razonamiento Deductivo

LO GENERAL LO PARTICULARa

Todos los venezolanos somos

unos bonchonesAndrés es

venezolanoAndrés

es Bonchón

Observar una muestra Inferencia Inductiva

Razonamiento Deductivo

LO PARTICULAR LO GENERALa

Se observaron lesiones pulmonares en una

muestra de pacientes fumadores

Fumar es nocivo para la

salud

"Segeun un etsduio de una uivenrsdiad ignlsea, no ipmotra el odren en el que las ltears etsan ersciats, la uicna csoa ipormtnate es que la pmrirea y la utlima ltera esten ecsritas en la psiocion cocrrtea. El rsteo peuden estar ttaolmntee mal y aun pordas lerelo sin pobrleams. Etso es pquore no lemeos cada ltera por si msima snio la paalbra cmoo un tdoo. Pesornamelnte me preace icrneilbe...",

¿HACE INFERENCIA NUESTRA MENTE CUANDO LEEMOS?

Observa desde muy de cerca la imágen de la derecha. Observar esa imágen de esta manera, es equivalente a tomar una muestra de una población. En principio solo tienes en tu mente un conjunto de datos, que no te dicen nada. Sin embargo, si te alejas unos 5 metros y observas de nuevo la imágen, empezarás a extraer más información, y posiblemente adivines que representa esta imágen (puedes ver la imágen original haciendo clic sobre ella) . Habrás hecho una inferencia de los datos muestrales, para tener una imágen del conjunto. Esta es en resumidas cuentas el  objeto de las técnicas que se describen en este curso: Obtener muestras e inferir datos sobre la población

http://www.cead-laspalmas.net/inferencia/index2.htm

Carmen Batanero, 2001. Didactica de la Estadística

Se supone que el conjunto de datos analizados es una muestra de una población y el interés principal es predecir el comportamiento de la población, a partir de los resultados en la muestra.

INFERENCIA ESTADÍSTICA

Estudia los resúmenes de datos con referencia a un modelo de distribución probabilístico o una familia de modelos, determinando márgenes de incertidumbre en las estimación de los parámetros desconocidos del mismo.

x9 x2

x11

x4x3

x6

x7

x5

x10

x1

x12

x13

x15

x16

x17

x18

x19

x20

Población de “N” elementos

Muestra de“n” elementos

INFERENCIA ESTADÍSTICA

µ = ???

PARÁMETRO

PARA ESTIMAR

X =0,97mm

X = espesor de cada salchichón (en mm)

estadísticos

UTILIZAMOS

VARIABLE

µ = ???

PARÁMETROPARA ESTIMAR

X =0,97mm

estadísticos

UTILIZAMOS

Siempre habrá diferencia entre el valor del ESTADÍSTICO y el valor del PARÁMETRO que se estima.

A esa diferencia se le conoce como ERROR.

Existen dos tipos de errores:

1. ERROR SISTEMÁTICO O DISTORSIONES: causados por factores externos a la muestra y que se pueden producir en cualquier momento de la investigación,

2. ERROR DE MUESTREO, DE AZAR O DE ESTIMACIÓN: Es inevitable, ya que siempre habrá diferencia entre los valores medios de la muestra y los valores medios del universo, la magnitud de este error depende del tamaño de la muestra (a mayor tamaño de muestra menor error) y de la dispersión o desviación (a mayor dispersión mayor error).

Se concluye entonces que para que una muestra sea representativa debe estar dentro de ciertos límites y proporciones establecidas por la estadística

SIEMPRE HABRÁ

UNERROR

1) OBTENER LA MUESTRA

2) DESCRIBIR LA MUESTRA

• TAMAÑO DE LA MUESTRA

• REPRESENTATIVIDAD

• TÉCNICAS DE MUESTREO

• Tablas de Frecuencia, Gráficas, Diagramas.

• Medidas de Tendencia Central de la muestra.(la más usada es la media)

• Medidas de Dispersión de la muestra.(la más usada es la desviación estándar)

• Tipo de Distribución de la muestra (normal?, sesgada?, rectangular?,…)

3) INFERIR A PARTIR DE LA MUESTRAQué puede deducirse sobre la POBLACIÓN estadística de la cual fue extraída una MUESTRA?

PROCEDIMIENTO PARA HACER INFERENCIA ESTADÍSTICA

TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE MUESTRAS

1- TAMAÑO DE LA MUESTRA

¿Cuántos elementos debo considerar?

2- REPRESENTATIVIDAD DE LA MUESTRA

La muestra debe reproducir la características del universo.BAJO QUÉ CONDICIONES RESULTA APROPIADA UNA MUESTRA?

¿Hasta qué punto todos los segmentos de una población están incluidos en la muestra en sus proporciones correctas?

3- FORMAS DE SELECCIONAR LA MUESTRA¿Cómo deben ser elegidos los elementos que van a conformar la muestra? TÉCNICAS DE MUESTREO

1) OBTENER LA MUESTRA…

Clases de Muestras

ALEATORIAS O PROBABILÍSTICAS

NO ALEATORIAS o NO PROBABILÍSTICAS

SIMPLE

SISTEMÁTICO

ESTRATIFICADO

POR CONGLOMERADO

TÉCNICAS DE MUESTREO

INTENCIONAL u OPINÁTICA SIN NORMAS, CIRCUNSTANCIALES o ERRÁTICAS

Ver más en: Félix Seijas (2006). Investigación por Muestreo. Ed.FACES-UCV. p.90

TIPOS DE MUESTREO

ALEATORIO SIMPLE

• Se identifican y se enumeran todos los elementos de la población (N)• Se busca la manera de seleccionar los “n” elementos de la muestra, cumpliendo con

la condición de que todos ellos deben tener la misma posibilidad de ser elegidos.

Tabla de 500 números generados aleatoriamente.11483 31239 95550 43717 73195 19314 01102 31801 27783 8596844435 35309 78957 65044 38145 73162 03983 45167 55696 8257031159 79845 98483 71697 98535 17131 87381 27414 77675 6296901724 54109 26138 80015 96707 60286 18490 67723 44393 0678998035 69612 64095 83794 90099 10151 34578 93272 22574 7632113612 79483 10556 27922 29604 72081 79317 45838 55583 8477223458 08957 27542 47017 29980 28104 27178 37094 29160 5932713304 31910 79476 69033 56727 92268 41477 29949 10136 6186650360 89561 27570 74129 58176 71622 37265 33039 83932 4654667209 62453 83528 37915 24495 02969 31310 20040 37540 76213

• Se puede usar una tabla de números aleatorios

TIPOS DE MUESTREO

El método aleatorioEl muestreo de las entrevistas de las encuestas Eurobarómetro no se realiza según el método de cuotas (X personas por categoría socio profesional, edad, sexo, etc.), sino según la técnica más concreta del método aleatorio.

Dicho método impide cualquier posibilidad de hacer trampa, ya que es imposible que el encuestador elija a la persona que le va a responder.

Después de haber determinado puntos de llegada o direcciones de inicio según una estratificación geográfica, se le pide al encuestador que siga un camino aleatorio (primera calle a la izquierda, segunda a la derecha, tercer edificio, segundo piso, etc.). Llama a la puerta y dice que desea hablar con la persona (de más de 15 años), que viva en este lugar, cuya fecha de cumpleaños sea la más cercana del día de esta entrevista. Si dicha persona está ausente, volverá para verla hasta tres veces.Fuente: http://ec.europa.eu/research/rtdinfo/special_euro/01/article_3149_es.htmlMétodos de encuesta: Explicaciones de Leendert de Voogd, administrador delegado de EOS Gallup Europe, el centro de coordinación a cargo de las encuestas Eurobarómetro.

Ejemplo:

TIPOS DE MUESTREO

SISTEMÁTICO

Análogo al anterior, aunque resulta más cómoda la elección de los elementos.

Si hemos de elegir 40 elementos de un grupo de 600, se comienza por calcular el cociente 600/40 que nos dice que existen 40 grupos de 15 elementos entre los 600.

Se elige un elemento de salida entre los 15 primeros, y suponiendo que sea el k-simo, el resto de los elementos serán los k-simos de cada grupo.

En concreto, si el elemento de partida es el número 6, los restantes serán los que tengan los números:  15+6 ,2x15+6,......,39x15+6

Este procedimiento simplifica enormemente la elección de elementos, pero puede dar al traste con la representatividad de la muestra, cuando los elementos se hayan numerado  por algún criterio concreto, y los k-simos tienen todos una determinada característica, que haga conformarse una muestra no representativa.

Fuente: http://ec.europa.eu/research/rtdinfo/special_euro/01/article_3149_es.htmlMétodos de encuesta: Explicaciones de Leendert de Voogd, administrador delegado de EOS Gallup Europe, el centro de coordinación a cargo de las encuestas Eurobarómetro.

TIPOS DE MUESTREO

ESTRATIFICADOResulta apropiado usarlo cuando en la población de estudio se observan grupos diferenciados o estratos, y es pertinente para la investigación tomar en cuenta esta diferenciación. Estos grupos o estratos pueden tener distintos tamaños.

• Dividimos la población en grupos internamente HOMOGÉNEOS, llamados ESTRATOS.

• Externamente, es decir entre estratos, los grupos son muy diferentes.

• Después, en cada grupo seleccionamos aleatoriamente un número de elementos equivalente a la fracción que representa ese estrato en la población.

TIPOS DE MUESTREO

POR CONGLOMERADO

Consiste en dividir el conjunto total en subconjuntos de elementos que reciben el nombre de CONGLOMERADOS.

Internamente, los conglomerados son HETEROGÉNEOS con respecto a las variables que se están estudiando.

Externamente, es decir, entre conglomerados, no debe haber mucha variabilidad.

Una vez escogido cada conglomerado, se debe tratar o entrevistar a todos los elementos del mismo.

Ejemplos: Cuando se eligen manzanas de casas para estudiar familias. Cuando se eligen urnas electorales para averiguar la cantidad de votos de cada candidato, etc.

Ver más en: Félix Seijas (2006). Investigación por Muestreo. Ed.FACES-UCV.pp.112-113

Cuántos elementos de la población vamos a considerar?

x9 x2

x11

x4x3

x6

x7

x5

x10

x1

x12

x13

x15

x16

x17

x18

x19

x20

Población de “N” elementos

Muestra de“n” elementos

TAMAÑO DE LA MUESTRA

No está dentro de los objetivos de este curso profundizar en las consideraciones que se deben hacer para determinar el tamaño de la muestra

POBLACIÓN DE ESTUDIO

OUNIVERSO

Individuos

Objetos

Eventos

UNA CARACTERÍSTICA

DE INTERÉS

CENSO

ENCUESTA

OBSERVACIONES

(DATOS)

VARIABLE

Pueden ser

que tienen

Se recogen

Conformado por

A toda la población

A una porciónde la población

Se construye una

ELEMENTOS

TÉRMINOS BÁSICOS

PROCESO

(UNIDADES DE ANÁLISIS)

UNIDADES DE ANÁLISIS

Número de trabajadores

Ventas del año pasadoTipo de Actividad

Años de Actividad

UNIDAD DE ANÁLISIS: pequeñas y medianas empresas

PyME

PIM,C.A.

• Manufactura• servicios Sector productivo

SEXO

Nivel Académico

Calificación en Matemática I

EDAD

UNIDAD DE ANÁLISIS: alumnos

MARÍA PÉREZ

N° de hermanos

CONTAR

VARIABLE

ORDENAR

CLASIFICAR

MEDIR

PROCESOS INVOLUCRADOS:

SE CLASIFICA EN:

CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES

VARIABLECUALITATIVA O

CATEGÓRICA

VARIABLE CUANTITATIVA O

NUMÉRICA

CONTINUA

DISCRETA

1°) NOMINAL

VARIABLE

2°) ORDINAL

ESCALAS O

NIVELES DE MEDICIÓN

3°) DE INTERVALO

4°) DE RAZONVARIABLE

CUANTITATIVA O NUMÉRICA

VARIABLE CUALITATIVA O

CATEGÓRICA

SE CLASIFICA EN:

NIVELES O ESCALAS DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES

1°) ESCALA NOMINAL

2°) ORDINAL

EJEMPLOS

3°) DE INTERVALO

4°) DE RAZON

VARIABLECUANTITATIVA O NUMÉRICA

VARIABLE CUALITATIVA O CATEGÓRICA

NIVELES O ESCALAS DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES

Actualmente su empresa está activa? ___si ____no DICOTÓMICA

Zona donde se ubica la empresa:Unare____ Matanzas____ Chirica____ Otra____

Cómo considera el servicio de atención al cliente?Excelente___Bueno___Regular___Deficiente___

Temperatura del ambiente (°C);____Índice académico: ______

clasificar

Clasificar. Ordenar. Se llevan los valores a una escala numérica con un origen arbitrario

Clasificar y ordenar

Se necesita una unidad de medida y un origen arbitrario

Clasificar, ordenar, se asignan números de manera natural. Volumen de Ventas;____

Costos de producción;____Número de hermanos;___El cero es absoluto