IDEAS PREVIAS A LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL - MUESTREO
El muestreo es cualquier proceso que permite la elección de una muestra de cierta población. Tipos de muestreo:
Muestreo aleatorio en población finita: todo proceso que garantice, en cualquier momento de este, la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra a todos
los elementos que pertenezcan a la población en dicho momento. La extracción de elementos es al azar.
Muestreo aleatorio sin reposición (o muestreo aleatorio): cada elemento seleccionado no es devuelto a la población antes de la siguiente extracción.
Esto implica dos propiedades: a) todos los elementos no tienen la misma probabilidad de ser elegidos y b) no hay independencia entre los elementos de
la muestra. Este tipo de muestreo no verifica la independencia entre las unidades de la muestra, aunque si el tamaño de la población es grande, este
problema es casi nulo.
Muestreo aleatorio con reposición (o muestreo aleatorio simple m.a.s): cada elemento es devuelto a la población antes de la siguiente extracción.
Tiene dos propiedades: a) todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos y b) existe independencia entre los elementos de la muestra.
Muestreo aleatorio en población infinita: ese da un número infinito de elementos poblacionales y, por tanto, un número infinito de muestras de cualquier tamaño.
La extracción de elementos se realiza al azar y, consiguientemente, la probabilidad que tienen los elementos de ser elegidos será inevitablemente nula. Existe
independencia entre elementos seleccionados, tanto con reposición como sin reposición.
Muestreo aleatorio sistemático: este tipo de muestreo se aconseja cuando se tiene una población ordenada, para obtener muestras que estén distribuidas
homogéneamente a lo largo de la lista.
Muestreo aleatorio estratificado: este tipo de muestreo se aconseja cuando la población formada por estratos o subpoblaciones respecto a la variable estudiada y
se requiere muestra con representación adecuada en cada uno de los estratos.
Muestreo aleatorio por conglomerados: este tipo de muestreo se aconseja cuando se tiene una población en la que las unidades de muestreo no son elementos
individuales sino conjuntos de elementos denominados conglomerados.
La independencia está garantizada en:
•Muestreo aleatorio en población infinita
•Muestreo aleatorio en población finita con reposición
•Muestreo aleatorio en población finita sin reposición si N grande
1. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
1. Introducción a la inferencia estadística
Objetivo de la Estadística Inferencial: realizar inferencias sobre los parámetros y/o distribución en la población de las variables estudiadas, a
partir de los datos obtenidos en la muestra. (*)
Población: conjunto de elementos o sujetos, objeto de nuestro estudio, que tienen alguna característica en común. Depende del objeto de nuestro
estudio.
Muestra: cualquier subconjunto de la población. Para que sea representativa de la población debemos seleccionarla empleando muestreo
probabilístico.
Estadístico: valor numérico calculado sobre las puntuaciones obtenidas en una muestra, que describe las características de esta. Son variables
aleatorias (v.a.), ya que pueden cambiar al cambiar los valores de la muestra. Los estadísticos se representan mediante letras latinas.