Conceptos Esenciales de Estadística: Muestreo, Inferencia y Medidas de Dispersión

Conceptos Fundamentales de Estadística

Nivel de Confianza

El Nivel de Confianza es la probabilidad de que el intervalo de confianza obtenido a partir de los datos de la muestra contenga al parámetro de la población que se pretende estimar.

Métodos de Muestreo

Los métodos de muestreo son técnicas utilizadas para seleccionar una parte representativa de una población para su estudio.

• Muestreo por Cuotas

  El Muestreo por Cuotas se realiza mediante una estratificación de la muestra que garantiza la variedad de criterios y características del colectivo objeto de estudio. Posteriormente, se aplica un muestreo por criterio para seleccionar las unidades muestrales de cada estrato, basándose normalmente en criterios demográficos, socioeconómicos, entre otros.

• Muestreo de Bola de Nieve

  El Muestreo de Bola de Nieve consiste en solicitar a las propias unidades muestrales captadas la identificación de posibles nuevos elementos de la muestra pertenecientes al colectivo objetivo. Es apropiado para poblaciones reducidas y muy especializadas que presentan dificultades para su identificación.

• Muestreo por Rutas

  El Muestreo por Rutas es muy utilizado en investigaciones de mercados, donde se detalla, para una ciudad o barrio, la ruta que permite localizar ordenadamente todas las viviendas. Se inicia a partir de una vivienda seleccionada aleatoriamente y se procede de forma sistemática.

Inferencia Estadística

La Inferencia Estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cuál es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad.

Componentes de la Inferencia Estadística

• Métodos de estimación de parámetros
• Métodos de contraste de hipótesis

Métodos de Contraste de Hipótesis

Los Métodos de Contraste de Hipótesis tienen como objetivo comprobar si un determinado supuesto, referido a un parámetro poblacional o a parámetros análogos de dos o más poblaciones, es compatible con la evidencia empírica contenida en la muestra.

Medidas de Dispersión

Las Medidas de Dispersión nos permiten reconocer qué tanto se dispersan los datos alrededor del punto central; es decir, nos indican cuánto se desvían las observaciones alrededor de su promedio aritmético.

• Varianza

  La Varianza nos permite identificar la diferencia promedio que existe entre cada uno de los valores respecto a su punto central. Se calcula sumando todos los cuadrados de las diferencias de cada valor respecto a la media y dividiendo este resultado por el número de observaciones que se tengan.

• Desviación Típica

  La Desviación Típica determina el promedio aritmético de fluctuación de los datos respecto a su punto central.

Cálculo del Tamaño de la Muestra

El tamaño de la muestra es crucial para la validez de los estudios estadísticos. Su cálculo depende de si se conoce o no el tamaño total de la población.

Cuando no se conoce el tamaño de la población:

Para calcular el tamaño de la muestra (n) cuando el tamaño de la población es desconocido, se utilizan los siguientes parámetros:

• n: Tamaño de la muestra
• Z: Nivel de confianza (valor crítico de la distribución normal estándar)
• p: Probabilidad de éxito
• q: Probabilidad de fracaso (1-p)
• d: Precisión o error máximo admisible

Cuando se conoce el tamaño de la población:

Para calcular el tamaño de la muestra cuando el tamaño de la población (N) es conocido, se consideran, además de los anteriores, los siguientes parámetros:

• N: Tamaño de la población
• n: Tamaño de la muestra
• (Nota: La información proporcionada es incompleta para detallar la fórmula completa o todos los parámetros necesarios en este caso.)