Post on 03-Nov-2014
description
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