Distribuciones Muestrales

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Administración de Empresas Mind Map on Distribuciones Muestrales, created by Fabiola Hidalgo on 24/05/2017.
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Distribuciones Muestrales
  1. Teorema del Límite Central
    1. Es el que proporciona a la estadística un resultado crucial para abordar el estudio de la distribución de muchos tipos de variables aleatorias.
    2. Muestreo
      1. Es el procedimiento a través del cual es seleccionada una parte de la población para así realizar la investigación correspondiente.
      2. Muestreo No Probabilistico
        1. Son los que se realizan enfocados en cualidad y no por cantidad, muchas veces los casos a estudiar no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados
        2. Ventajas e Inconveniente de los distintos tipos de muestreo probabilistico
          1. Muestreo Aleatorio Simple
            1. Ventajas: sencillo y fácil de comprender, cálculo rápido de medias y varianzas y se basa en la teoría estadística, y por esa razón existen paquetes informáticos para analizar los datos:
              1. Inconvenientes: se debe tener anticipadamente un listado completo de toda la población y cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no se represente a la población adecuadamente
              2. Muestreo Sistemático:
                1. Ventajas: es fácil de aplicar, garante de que el muestreo se hará equitativamente sobre la población y permite que el investigador añada un grado de sistema o proceso en la selección aleatoria de los sujetos
                  1. Inconvenientes: el proceso de selección puede actuar con un rasgo periódico oculto dentro de la población. Si la técnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la técnica de muestreo ya no será aleatoria y la representatividad de la muestra se e comprometida.
                  2. Muestreo Conglomerado:
                    1. Ventajas: es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa y no es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo
                      1. Inconvenientes: el error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado y el cálculo del error estándar es complejo
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