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La Distribucion Muestral.
- Las distribuciones muestrales adoptan diferentes formas según las
estadísticas investigadas y las características de la población estudiada.
- La distribución muestral de la proporción muestral es la distribución de los
valores de las proporciones muestrales de todas las posibles muestras del
mismo tamaño n tomadas de la misma población.
- El muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. Su función
básica es determinar que parte de una población o universo en estudio debe examinarse con la
finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
- Muestreo aleatorio simple: Es aquel en que cada elemento de la población
tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra.
- Muestreo doble: cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo,
una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son
combinadas para analizar los resultados. Este método permite comenzar con una
muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo.
- Muestreo simple: Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una
población dada para el propósito de inferencia estadística. Ya que solamente una
muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser lo suficientemente grande
para extraer una conclusión.
- Muestreo múltiple: El procedimiento es similar al muestreo doble, excepto que el
número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos
muestras.
- Muestreo con reemplazo: Es aquel en que un elemento puede ser seleccionado
más de una vez en la muestra. Para ello se extrae un elemento de la población,
se observa y se devuelve a la población, por lo que de esta forma se pueden
hacer infinitas extracciones de la población aun siendo esta finita.
- El muestreo estadístico se basa en el principio de equiprobabilidad, es decir, aquel en
que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar
parte de una muestra y seguidamente, todas las posibles muestras de tamaño n
tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
- Muestreo sin reemplazo: No se devuelve los elementos extraídos a la población
hasta que no se hallan extraídos todos los elementos de la población que
conforman la muestra.
- Muestreo aleatorio simple: Es aquel en que cada elemento de la población
tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra.
- El teorema central del límite nos dice que si una muestra es lo bastante grande (Generalmente cuando el tamaño muestral
(n) supera los 30), sea cual sea la distribución de la media muestral, seguirá aproximadamente una distribución normal. Es
decir, dada cualquier variable aleatoria, si extraemos muestras de tamaño n (n>30) y calculamos los promedios muestrales,
dichos promedios seguirán una distribución normal. Además, la media será la misma que la de la variable de interés, y la
desviación estándar de la media muestral será aproximadamente el error estándar.
- Ventajas del muestreo probabilístico. No supone el conocimiento previo de ninguna de las características de la población
de la cual se va a extraer la muestra. Es relativamente simple determinar la precisión de las estimaciones que se hacen
a partir de las observaciones muestrales, porque los errores estándar de los estimadores siguen distribuciones de
probabilidad conocidas. Tiende a reflejar todas las características del universo. Tiene una gran ventaja económica ya que
facilita la selección de la muestra, sobre todo en aquellos casos en los que ya existe un listado.
- Desventajas del muestreo probabilístico. Supone un listado completo de todas las unidades que componen la
población. Aun cuando se cuente con este listado, su numeración demanda mucho tiempo. Supone un tamaño de
muestra mayor que otros diseños para obtener un mismo nivel de confiabilidad. La desventaja más sobresaliente es
la que puede resultar de los sesgos propios del listado que estamos utilizando. Supone el conocimiento previo de las
características de la población, a partir de la cual se estratifica.
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