Definicion De Muestra En Probabilidad Y Estadistica

Cada vez que miro los estadísticas ese este modesto blog, para siempre observo la misma pauta: el circulación de visitas cumple de dar forma precisa ns principio después Pareto: los 20% del los articles generan el 80% del las visitas.Y todos este 20% ese posts además visitados destacan con mucha diferencia los posts dedicado a cómo calcular el tamaño ese una me muestro representativa para cometer un estudio de opinión.

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Viendo ns gran atención que despierta ser cuestión, inauguramos el día de hoy una serie ese posts dedicados al muestreo: explicaremos qué es, cuáles son las llave técnicas ese muestreo y cuándo conviene apalancamiento una tecnología u otra. Esperamos que estas contenidos sean de utilidad, ya sea a estudiantes de investigación, personas alcanzan curiosidad dentro estos asignaturas o profesional que tengan estos el concepto un pequeña oxidados.

¿Qué denominaciones el muestreo?

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El muestreo denominada el proceso ese seleccionar un conjunto de individuos después una población con el disolver de estudiarlos y logro caracterizar los totalde la población.

La opinión es bastante simple. Elegante que deseamos saber algo más de un aeroespacial o población, vía ejemplo,qué porcentaje ese los habitantes ese México fuma habitualmente. Una forma de alcanzado este hecho sería contactar con todos der habitantes de México (122 millones de personas) y preguntarles sí fuman. La diverso forma sería seleccionar a subconjunto después individuos (por ejemplo, 1.000 personas), preguntarles sí fuman y usar esta información como una aproximación dela información buscada. Pues bien, esta grupo ese 1.000 personas que me permitenconocer mejor de qué forma se comportan los total después mexicanos eliminar unamuestra, y la forma dentro de que los seleccionamos denominada la técnica del muestreo.

En la definición previamente hemos insertado dostérminos radical a lo largo de esta serie del posts:

1) Universo o población: denominada el total después individuos que deseables estudiar o caracterizar. En el ejemplo anterior, el aeroespacial lo forman los habitantes de México, todavía podemos creer en todo el mundo tipo ese universos, además generales o hasta luego concretos. De ejemplo, correcto quiero saber cuánto fuman de media ese fumadores del México, el universo en este situación serían "los fumadores del México".

2) Muestra: denominada el combinación de individuales del aerospacial que selecciono a ~ estudiarlos, por ejemplo mediante una encuesta.

¿Por qué funciona los muestreo?

El muestreo denominada útil muchas gracias a que podemos hacerlo acompañarlo después un proceso inverso, ese llamamosgeneralización ese resultados. Denominada decir, paraconocer un aeroespacial lo ese hacemos es:

1) extraído una muestra de mismo.

2) Medir un realmente u opinión.

3) Proyectar en el aeroespacial el resultante observado en la muestra.

La generalización del resultados añade cierto cometer un error al realmente que medimos. Fantasy que tomamos una show al azar de 1.000 personas ese México y les preguntamos correcto fuman. Obtengo que ns 25% ese la show fuma. La simple lógica nos dice que si del 1.000 mexicanos elegido al azar el 25% fuma, este realmente debería oveja indicativo después lo que obtendríamos sí señor preguntásemos a los ciento veintidos millones ese mexicanos. Hoy dia bien, el azar podría haber dato que haya escogido para mi muestra qué es más fumadores del lo ese correspondería uno la escala​ exacta los hay en el aeroespacial o, por el contrario, que en mi muestra ese fumadores estén algo infrarepresentados. El aleatorio podría cometer que el porcentaje ese fumadores dentro de la población fuese algo más diferente después 25% que tenemos observado dentro la exhibida (tal vez ns 25,2%, por ejemplo). Por lo tanto, la generalización después resultados de un muestra a un aeroespacial conlleva acogida que cometemos cierto error, luego y qué ilustra los siguiente esquema.

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Afortunadamente, ns error misión al generalizar resultados quizás acotarse muchas gracias a la estadística. Para ello suelen usarse dual parámetros: el margen ese error, que esla máxima diferenciado que esperamos que haya todos el hecho observadoen mi show y el realmente real dentro el universo, y el nivel ese confianza, que es el nivel de certeza que tenemos después que el dato real esté dentro del margen del error.

Por ejemplo, dentro de nuestro situación de fumadores mexicanos, si selecciono una show de cuatrocientos setenta y uno individuos y les pregunto sí fuman, ns resultado ese obtenga tendrá un margen del error muy de ±5% alcanzan un grado de confianza del 97%. Es forma del expresar los resultados eliminar la adecuada cuando usamos muestreo.

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El tamaño de la muestra

¿Qué tamaño después muestra necesito usar para estudiar con seguridad universo? Depende ese tamaño del universo y después nivel del error que esta dispuesto uno aceptar, como y como explicábamos en su day en esta post. Cuanta además precisión exija, mayor exhibida necesito. Sí quiero sí una certeza puro en mi resultado, elevándose el el último decimal, mi me muestro tendrá que oveja tan amplio como mi universo.

Pero el tamaño ese la muestra tiene una propiedad radical que explicar porqué los muestreo se u.s.a. Tanto en tantos ámbitos del conocimiento. ~ ~ propiedad yo podría ~ resumirse como sigue: a medida que aprendiendo universos mayores, ns tamaño después muestra los necesito cada vez representaba un porcentaje menor de dicho universo.

Este fenómenos lo explican del forma extremadamente didáctica dentro Gaussianos.com, uno interesante weblog dedicado a las matemáticas. Supongamos que queremos hacer una encuesta para sabe un porcentaje (podría cantidad el ese gente los fuma) alcanzan un nivel ese error determinado, por ejemplo, un margen después error ese 5% y una confiar del 95%. Sí el aeroespacial a estudio fuese de tan sólo 100 personas, mi show tendría que ser de 79,5 individual (es decir, 79,5% de universo, lo que representa un departamento muy importante ese total del universo). Correcto el aerospacial fuese del 1.000 personas, mi exhibida debería cantidad de 277,7 gente (27,7% del universo). Y si mi aeroespacial fuese del 100.000 personas, la me muestro necesaria sería del 382,7 gente (3,83% después universo).

Por lo tanto, a valorar que trabajo alcanzan universos más grandes, la me muestro que necesito debiera ser ir creciendo aun de forma alguna proporcional, tiende ns estancarse y cada vez representante un porcentaje además pequeño después universo. A salida de cierto tamaño de aeroespacial (en torno a 100.000 individuos), los tamaño después la exhibida ya cuales necesita creciente más. La siguiente tabla nos muestra algunos ejemplos:

Tamaño del muestra necesario para sí un error después 5% con un la licenciatura de confiar del 95%

UniversoMuestra necesaria

%

1010100%
1008080%
1.00027827,8%
10.0003703,7%
100.0003830,38%
1.000.0003840,038%
10.000.0003850,004%
100.000.0003850,0004%

Los datos antes de nos dicen que por estupendo que sea el universo, con trescientos ochenta y cinco personas puedo estudiar alguna dato alcanzan el mismo nivel del error (margen de 5%, confiar de 95%). Vía esta porque el muestreo eliminar tan poderoso: nosotros permite cometer afirmaciones altamente precisas de una gran al gusto de individuos mediante un divisiones muy pequeña de los mismo.

Como contrapartida, los ejemplo anterior ilustra queel muestreo cuales funciona está bien en universos pequeños. Sí señor tengo una capas de diez alumnos, la declarar de cada uno de ellos de ellos es fundamental para conocer la declarar global, alguno puedo prescindir después ninguno. Si cuales quiero la cruz el cometer un error que nos tenemos propuesto, dentro un universo de 10 individuos necesito encuestar a todo el mundo ellos.

Ventajas y también inconvenientes ese muestreo

Resumimos ahora las llave ventajas y también inconvenientes de aprovechar muestreo parte delantera a aprender todo un universo.

Ventajas

Inconvenientes

- Necesitamos para estudiar menos individuos, necesitamos menos que recursos (tiempo y dinero).

- La manipulación de cifras es mucho qué es más simple. Si alcanzar una muestra después 1.000 número de personas tengo suficiente, ¿para cuales quiero análisis un fichero después millones después registros?

- Introducimos error (controlado) dentro de el resultado, fuera de plazo a la propio naturaleza del muestreo y a la necesidad después generalizar resultados.

- Tenemos el riesgo de introducir sesgos debido a la a mala selección ese la muestra. Vía ejemplo, sí señor la forma dentro que seleccionamos individuos hacia la muestra alguna es aleatoria, ese resultados puede ser ~ verse seriamente afectados.

La show aleatoria simple: definir y alternativas

La técnica qué es más simple del muestreo, comienzo la como se desarrollan dentro resto ese técnicas, eliminar el muestreo azaroso simple. Una me muestro aleatoria simple es ese en la los se seleccionan individuos del universo de forma absolutamente aleatoria. Esta implica ese todos ese individuos deben tener idéntica probabilidad (no nula) de ser seleccionados para la muestra.

Ver más: Clasificacion Y Propiedades De Los Triangulos De Acuerdo A La Medida De Sus Angulos

Pero una cosa denominada la teoría y diverso la práctica. Sólo dentro de entornos muy controlados es posible dar muestras aleatorias. Por diverso parte, cuándo tenemos universos compuestos por grupos homogéneos (entre sí) de personas, podemos apalancamiento esta agrupación para mejorar la auténticamente de la show (o duele el tamaño ese la misma).

En der próximos articles abordaremos cual tipos del muestreo existen, empezando por las dual grandes familias ese técnicas: ns muestreo probabilístico y el alguna probabilístico. ¡Os esperamos!