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Estadistica 1 > Estadistica parcial 1 > Flashcards

Estadistica parcial 1 Flashcards

1
Q

¿Para qué estudiar estadística inferencial?

A

Para contar con herramientas validas y probadas que permiten la toma mejores decisiones

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2
Q

¿Cuales son los muestreos que vimos?(3)

A
  1. Fundamentos
  2. Técnicas de muestreo
  3. Tamaño de una muestra
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3
Q

¿Como se divide los fundamentos? (1.Muestreos)

A
  1. Población
  2. Muestra
  3. Muestreo
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4
Q

¿que es la población? (Fundamentos)

A

Es LA TOTALIDAD DE ELEMENTOS de un conjunto susceptibles de proporcionar datos para un estudio estadístico. (Personas, animales y objetos)

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5
Q

¿Que es la muestra? (Fundamentos)

A

Es el conjunto formado de una PARTE de una población, que se espera y se desea que sea representativo de dicha población.

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6
Q

¿Que es el muestreo? (Fundamentos)

A

Es LA ACCION de tomar algunos elementos de una población para conformar la MUESTRA para el estudio estadístico.

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7
Q

¿Se puede obtener los datos de toda una población?

A

En algunos casos sí. A un estudio de este tipo se le llama CENSO. A los resultados de los censos, a los valores de las medidas estadísticas de una población se les llama PARÁMETROS.

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8
Q

¿Por qué no obtener los datos DE LA POBLACIÓN?¿Por qué muestrear? (5 motivos)

A
  1. Un censo puede requerir una gran cantidad de tiempo (Ahorrar tiempo)
  2. El costo de estudiar una población puede llegar a ser prohibitivo o inconveniente (Ahorro de dinero)
  3. Una población puede llegar a ser muy grande (estadísticamente “infinita”) y muy volátil (Imposibilidad Física)
  4. En ocasiones un estudio requiere la destrucción del elemento para estudiarse (Naturaleza Destructiva)
  5. Si se siguen las reglas estadísticas- Matemáticas los resultados de una muestra pueden ser suficientemente confiables para tomar una decisión. (Pertinencia matemática y representatividad)
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9
Q

¿Se puede asegurar que todas las muestras son representativas de su población?

A

No. NUNCA, pero siguiendo las reglas estadísticas matemáticas se puede tener niveles de probabilidad suficientes para volverse CONFIABLES (Niveles de confianza )

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10
Q

¿Qué es la representatividad de una muestra?

A

Es la propiedad deseada que permite reconocer las características de la población por medio de su muestra. A los valores de las medidas estadísticas de una muestra se les llama ESTADISTICOS y se toman como aproximaciones a los valores de la población.

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11
Q

¿Cómo debe hacerse un muestreo para que tenga validez estadististica (Representatividad)?

A

Hay cuatro técnicas de muestreo fundamentales

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12
Q

¿Cuales son las cuatro técnicas de muestreo?

A
  1. Muestreo Aleatorio Simple
  2. Muestreo aleatorio sistemático
  3. Muestreo aleatorio estratificado
  4. Muestreo aleatorio por conglomerados
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13
Q

¿Cuántos elementos debe tener una muestra?

A

De acuerdo con el tipo de estudio que se quiera realizar, los tipos de datos o variables, algo de información previa, el nivel de confianza deseado, los márgenes de error y se conoce el tamaño de la población o no existen TRES FORMULAS BASICAS que permiten calcular el tamaño adecuado de una muestra.

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14
Q

¿Como es el muestreo aleatorio Simple?

A

Consiste en realizar un sorteo o rifa entre los elementos de la población para pertenecer a la muestra, de tal forma que todos los elementos tenga la MISMA probabilidad de ser elegidos.(Ejemplo la urna)

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15
Q

¿Como es el muestreo aleatorio sistemático?

A

Consiste en dos etapas:

  1. Se elige aleatoriamente el primer elemento de la muestra (Por sorteo)
  2. A partir de él, se tomarán elementos cada K posiciones

K=N/n (N= Tamaño de la población. n= tamaño de la muestra)

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16
Q

¿Como es el muestreo aleatorio Estratificado?(Este es el más usado y más común)

A

Consiste en dos etapas:

  1. Se divide la población en subconjuntos, llamados “estratos” bajo algún criterio que el investigador considere conveniente o importante. Por ejemplo: Grupo de edad, sexo, grupos de estudios, profesión, etc…
  2. Se toman elementos de cada sub-conjunto (De cada estrato) de forma aleatoria y proporcionar para completar la muestra.
17
Q

¿Como es el muestreo aleatorio por conglomerados?

A

Consiste en dos etapas:
1. Se observa la población dividida en subconjuntos , llamados “Conglomerados” producto de ubicación geográfica , división naturales o fronterizas.

  1. Se toman elementos de cada subconjunto (De cada conglomerado) de forma aleatoria y proporcional para completar la muestra (en ocasiones se suelen también sortear los conglomerados cunado son mucho
18
Q

¿Qué debe considerarse para calcular el tamaño de una muestra(n)?

A
  1. El tipo de estudio
  2. ¿Qué nivel de confianza deseas para tu estudio ¿90,95%,99%?%?(no puede ser 100)(la muestra debe ser más grande si quiero una muy buena confianza)
  3. ¿Cuál es el margen de error tolerable para tu estudio?(no puede ser cero)
  4. Estimaciones adicionales:como la desviación estándar de la población, o la proporción previa en la población
19
Q

A que se refiere el tipo de estudio para calcular el tamaño de una muestra:

A

QUE TIPO DE ESTUDIO:
¿Se van a necesitar medidas estadísticas numéricas de datos cuantitativos?
¿Se van a estudiar proporciones de características cualitativas?
Por ejemplo:¿Deseas calcular el promedio de ingresos de las familias de estudiantes en la up?ó ¿quieres conocer que porcentaje de clientes prefieren la presentación A,B,ò, C, del producto?

20
Q

¿Cuales son las formulas para tamaño de muestra?

A

Son 4 formulas:

  1. para medidas estadisticos /conociendo N
  2. Para medidad estadisticos /No conociendo N
  3. Para proporciones /Conociendo N
  4. Para Proporciones /No conociendo N

(Checar cuaderno)
Tamaño de muestra(n)= siempre es número entero
Conocer el tamaño de la población reditúa una muestra más pequeña

21
Q

¿Que es la distribución muestral de la media? (Definicion)

A

Es el conjunto de todas las medias de todas las muestras posibles de un cierto tamaño n de una población

22
Q

¿Que es el Error muestral?

A

DIFERENCIA: Media de la muestra – Media Poblacional (Real).

Reducir el margen de error da un resultado mas exacto y una muestra mayor.

23
Q

¿Como represento mi Error muestral?

A

cuando el estudio cuantitativo el error se representa numérico.

Cuando el estudio es cualitativo, el error se representa en porcentaje.

24
Q

¿Que establece el Teorema central del limite?

A

Sin importar la forma de la distribución de los datos de una población, la distribución muestral (Todas las muestras sea del mismo tamaño)de la media de las muestras de tamaño n=INFINITO, tiende a una DISTRIBUCIÓN NORMAL con media igual a la media de la población y desviación estándar igual a: sigma (Desviación estándar)/(Raiz de “n”(muestra)).

25
Q

¿Cual es la importancia del teorema Central del Limite?

A
  1. Nos permite estudiar de una manera más sencilla el comportamiento de las medias de las muestras de una población
  2. Nos muestra las diferentes posibilidades de resultados a obtener de una muestra particular
  3. Nos ayuda a comprender ¿Por qué llega a ser confiable una muestra del tamaño correcto?
26
Q

¿Que características tiene la distribución NORMAL?

A
  1. Es la más importante de todas las distribuciones, porque aparece en todos lados
  2. Tiene una forma de campana, con una sola cima donde se encuentra la media
  3. Se le conoce como “campana de gauss”
  4. Es perfectamente simétrica y asintótica hacia ambos extremos (Longitud infinita)
  5. Se cumple de forma exacta “la regla empírica”
  6. Existe una infinidad de distribuciones normales, una para cada combinación
  7. Por ser una distribución de variable continua:
    a. El área total de la grafica es igual a 1 (100%)
    b. La probabilidad se calcula por medio del área de la región bajo la curva
27
Q

¿Como calcular probabilidades en una distribución Normal?

A

Calculando áreas bajo la curva

28
Q

¿Como calcular áreas bajo una curva?

A
  1. Calculo Integral

2. Estandarizando la distribución

29
Q

Estimador Puntual:

A

Es el valor estadístico (Media, variación o proporción) obteniendo en una muestra y que representa un acercamiento(“estimación”)al valor del parámetro en la población de donde se obtuvo la muestra.

*(Los estadísticos son estimadores puntuales de los parámetros.)

30
Q

Intervalos de confianza:

A

A partir de aceptar que nuestro valor estadístico obteniendo en la muestra no es el de la población, podemos tomarlo como referencia para construir un intervalo en el que se encontrará con cierta probabilidad (Nivel de confianza) el valor de la población.

Estadistica 1 (1 decks)

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