inbound471799026439167575 - Rocio Condor Blas

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ALUMNA:
VARILLAS JIMENEZ, MAREILY
Alvaro Delgado, Madeleine
Ayala Barzola, Maria 
Hereña Jimenez, Yajayra Lesly
Nestares Barreto, Jhosilin Itala
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDAD NACIONAL DANIEL ALCIDES CARRIÓN
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y CONTABLES 
ESCUELA DE FORMACIÓN PROFESIONAL DE CONTABILIDAD
TEMA: ANALISIS; UNID (Sesión N°9) ESTADISTICA INFERENCIAL - Pruebas de hipótesis referentes al valor de la media de la población.
 
Mg. CANTA HILARIO Jesús Jhonny 
 
 
“El documente ‘ESTADÍSTICA INFERENCIAL’ que fue emitido por la UNID, da a conocer la aplicación de la selección de una muestra en una población, donde también se a conocer los parámetros de la muestra”.
CONTEXTUALIZACION
En general, Los métodos estadísticos y las técnicas de muestreo son fundamentales en el desarrollo de un proceso de investigación en un estudio de carácter social se desea investigar las características que posee una población.
Por medio de ellos se recolectan, organizan, analizan y presentan datos para la formulación de conclusiones y la consecuente toma de decisiones.
INTRODUCCION
Permite elaborar conclusiones probabilísticas acerca de una población en base a la información obtenida a partir de una muestra de dicha población. Se selecciona a una sola parte del total de la población a la que se denomina muestra, la que (estudia y analiza) para determina las características que la describen, a esa parte se le conoce como estadística descriptiva; y la parte estadística que ocupa de generalizar el total de la población se le conoce como estadística inferencial El muestreo es el principales aspectos a considerar en el estudio de la hipótesis.
DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA REQUERIDO PARA PROBAR LA
MEDIA Y MUESTREO PROBABILÍSTICO
El método estadístico y las técnicas de muestreo son fundamentales en el desarrollo de un proceso de investigación en ciencias exactas, sociales o de la comunicación. Gracias a esto se recolectan, organizan, analizan y presentan datos para la formulación de conclusiones y la toma de decisiones.
Para eso tenemos la:
Estadística Representativa
Estadística Descriptiva
Estadística Inferencial
PARAMETROS: 
Son aquellos atributos que se desea determinar de una población sujeta a estudio.
Además, se obtienen los atributos o descriptores de una muestra representativa, a los cuales se conoce como estadígrafos o estadísticas.
ESTADÍGRAFOS:
Permiten llevar a cabo la estimación de los parámetros de una población. 
Los parámetros poblacionales que con mayor frecuencia se desea conocer son:
μ, media.
σ2, varianza.
σ, desviación estándar.
p, proporción.
Estadígrafos o estadísticas que generalmente se obtienen de una muestra son:
Para los parámetros poblacionales obtenidos al analizar una muestra se les denota con circunflejo:
La muestra debe ser representativa para elaborar un adecuado proceso de inferencia estadística, debe cumplir los siguientes puntos:
La muestra deber ser aleatoria, debe ser al azar, para evitar el sesgo en las inferencias.
El tamaño de la muestra deber ser lo suficientemente grande, ya que será mayor su semejanza con el total de la población.
CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA:
μ, media
σ2 varianza
P, proporción
diferencia de medidas μ1 – μ2
diferencia de proporciones, P – P
Todas las formulas incluyen para su calculo dos elementos fundamentales establecidos por el investigador, a saber : el nivel de confianza y error estándar 
El error estándar indica el porcentaje máximo de discrepancia que se está dispuesto a aceptar entre el parámetro poblacional y su respectivo estimador. Por ejemplo, sean su estimador.
La discrepancia o diferencia entre ellos se denomina error muestral y se expresa por:
Asimismo, sea eα el error estándar o margen de error a aceptar entre el parámetro poblacional y su estimador. Esto significa que dado eα , e debe satisfacer: e ≤ eα 
TAMANO DE LA MUESTRA POR LA MEDIA POBLACIONAL 
La fórmula para determinar el tamaño de la muestra para estimar la media poblacional está dada por:
Donde:
• n es el tamaño de la muestra 
• Zα/2 es el nivel de confianza 
• σ es la desviación estándar poblacional 
• eα es el error estándar o margen de error
Es común emplear la desviación estándar muestral s como estimador de la desviación estándar poblacional σ, por lo que la fórmula para el cálculo del tamaño de la muestra quedaría como sigue:
CONCLUSIONES
Las muestras que se utilizan en este medio de estudio no sólo pueden ser personas, sino que también se trata de elementos físicos tangibles y en ocasiones elementos no tangibles, esto será determinado por es tipo de estudio que se realice y los objetivos que se deseen alcanzar.
Las muestras se toman de un pequeño universo, el cual puede o no ser parte de otro mas grande y se define como un elemento en la investigación en curso,
MÉTODO DEL VALOR P PARA PRUEBAS DE HIPÓTESIS REFERENTES A LA MEDIA DE LA POBLACIÓN. PRUEBAS DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA POBLACIONAL CON TAMAÑO DE MUESTRA GRANDE (N > 30).
1. Prueba de un extremo:
H0
: μ = μ0
Ha
: μ > μ0
(o Ha
: μ < μ0 )
2. Prueba de dos extremos: H0
: μ = μ0
Ha
: μ ≠ μ0
Ejemplo: Una compañía pone a la venta un enjuague bucal que contiene una cierta cantidad por mililitro de un elemento químico que puede dañar la capa de esmalte. La norma establece que el nivel permitido de tal componente químico no debe sobrepasar las dos unidades por mililitro. Se sospecha que la compañía que fabrica este producto no está atendiendo a la norma, por lo que las autoridades sanitarias inician una investigación analizando una muestra representativa de 100 elementos. Calculando el nivel medio de sustancia por mililitro de la muestra, se obtiene un valor de 2.01, con una desviación estándar s de 0.3. Elabore una prueba de hipótesis para la media con un nivel de significancia α del 1 por ciento. Solución: Se trata de una prueba de un extremo: H0
: μ = Ha
: μ > 2
Asimismo, se tiene que: =2.01 s= 0.3 n=100 =0.01
De las tablas de distribución normal, se tiene que:
El valor de conforma el valor critico que nos permite definir la región
de rechazo: z>2.33 finalmente, se calcula la estadística de prueba:
Como z < 2.33 , se acepta la hipótesis nula H0
: μ = 2