Este documento resume los conceptos clave del muestreo. Explica que el muestreo es una herramienta de investigación científica que permite examinar una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa. Detalla diferentes tipos de muestreo como el muestreo probabilístico, aleatorio simple, sistemático y estratificado. También cubre conceptos como estimador, estimación e intervalos de confianza que son usados para medir la precisión de los resultados del muestreo.
1. Muestreo Integrantes: Luis Ortega 20671898 Alvis Castellanos 21208051 Estefhany Mendoza 23815004 Daniel Rodriguez 19187205 MI-23
2.
3. Muestreo: El muestro es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dichas población. El error que se comete debido al hecho de que se obtiene conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de solo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.
4.
5. a) Costos reducidos. b) Mayor rapidez para obtener resultados. c)Mayor exactitud o mejor calidad de la información d) Factibilidad de hacer el estudio cuando la toma de datos implica técnicas destructivas
6.
7. Siempre esta presente el error de muestreo producto de la variabilidad intrínseca de los elementos del universo, existen diferencias entre las medidas muéstrales y los parámetros poblacionales llamada Error de Muestreo la Inferencia Estadística permite medir el error de muestreo Ventajas usado para empleos de ciclo largos o porcentajes de producciones en vez de tiempos Desventajas o no da estimaciones de tiempo exactos o precisión reducida o requiere el trabajo que funciona o requiere a trabajadores calificados
8.
9. Muestreo Probabilístico : Método que otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento. Muestreo Aleatorio Simple: todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Muestreo Sistemático : Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria.
10. Muestreo Aleatorio Estratificado: este muestreo pretende asegurar la representación de cada grupo en la muestra. Cuanto mas homogéneo sean los extractos, mas precisas resultaran las investigaciones. Muestreo Por Conglomerados : se caracteriza porque cada grupo es menor que la variación entre grupos. La necesidad de listado de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.
11.
12. Es la distribución de probabilidad de una estadística; θ es una función de variables aleatorias, que se observan en la muestra que resultan en un numero infinito de muestras de tamaño n, mutuamente independientes, provenientes de la población de interés.
13. Estimador Un estimador de un parámetro poblacional es una función de los datos muéstrales, también llamado estadístico. En pocas palabras, es una fórmula que depende de los valores obtenidos de una muestra, para realizar estimaciones.
14. Estimación Se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una estimación de la media determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.
15. Intervalos de confianza para la medida Intervalo de confianza para la medida poblacional μ con un nivel de confianza de 1− α es:
18. Conclusión Al realizar este trabajo sobre que es un muestreo el cual es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población, este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población