ESTADISTICA II-PPT-SEMANA1

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UNIVERSIDAD NACIONAL
 DE CAÑETE
Código: F-M01.01-VPA-008
Revisión: 02
Fecha de aprobación: 22/03/2022
ESTADÍSTICA II
SEMANA 1
INTRODUCCIÓN A LA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
SEMESTRE ACADÉMICO 2022-1
Teoría y Ejercicios
PRESENTACIÓN DEL CURSO
Revisemos nuestro silabo
PRESENTACIÓN DEL CURSO
Valores y buenas prácticas
Respeto
Comunicación
Puntualidad
Asistencia
Perseverancia
SUMARIO
CONCEPTOS BÁSICOS.
POBLACIÓN. 
MUESTRA. TIPOS DE MUESTREO
TABLAS ESTADÍSTICAS
LOGRO
Al finalizar la sesión de aprendizaje el estudiante conocerá e identificará los conceptos básicos de estadística inferencial relacionados a la población y a la muestra.
1. CONCEPTOS BÁSICOS
POBLACIÓN: conjunto de elementos en los que se observa alguna característica común.
MUESTRA: conjunto de unidades representativas de una población(representativa, tamaño óptimo)
VARIABLE: Es una característica, cualidad de un objeto de estudio y que tiende a ser medido.
OBSERVACIONES(DATO): valores que toma la característica ( Variable) observada en cada elemento de la población.
PARÁMETRO: Característica numérica que describe una variable observada en la población.
ESTADÍSTICO: característica numérica que describe una variable observada en muestra.
1. CONCEPTOS BÁSICOS
INFERENCIA ESTADÍSTICA: basada en el estudio de las muestras . la muestra debe ser representativa de la población y debe tener un tamaño optimo para extraer conclusiones validas sobre esta población. Además la muestra debe ser aleatoria.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: cada elemento de la población tiene la misma probabilidad (Equiprobabilidad) de ser elegido para formar parte de la muestra y cada muestra del mismo tamaño tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
1. CONCEPTOS BÁSICOS
MUESTRA ALEATORIA SIMPLE : MAS
Una MAS de tamaño n, es un conjunto de n variables aleatorias X1, X2,….., Xn, que verifican que:
Son independientes entre si.
Cada Xi tiene idénticas características que X
El muestreo aleatorio simple en poblaciones finitas se realiza “con reemplazo”, es decir: Se selecciona un elemento de la población al azar, se observa el valor de la variable aleatoria X, se devuelve a la población y se vuelve a seleccionar otro elemento. Así hasta obtener los n elementos. Este procedimiento garantiza la independencia de las observaciones. El muestreo también puede ser “Sin reemplazo”
El muestreo aleatorio simple sin reposición siempre es más eficiente: Cesar Pérez (Pearson 2005)
1. CONCEPTOS BÁSICOS
EJEMPLO DE POBLACIÓN
En un instituto se quiere realizar un estudio sobre el nivel de colesterol de los alumnos. Para ello, se decide extraer una muestra aleatoria simple de tamaño 10. Entonces tendremos:
	POBLACIÓN: 	 Alumnos del instituto
	VARIABLE ALEATORIA X :	 Nivel de colesterol
	MUESTRA ALEATORIA SIMPLE, DE TAMAÑO 10:	 Variables aleatorias X1, X2,....,X10
	Xi ( VARIABLE ALEATORIA)	 Nivel de colesterol del i-ésimo alumno seleccionado
	SE SELECCIONAN 10 ALUMNOS Y SUS NIVELES DE COLESTEROL SON:	 129, 170, 135, 140, 225, 163, 131, 203, 187, 149 
 
	VALORES OBSERVADOS DE LAS VARIABLES ALEATORIAS	 X1=129, X2=170, X3=135, X4=140, X5=225, X6=163, 
 X7=131,X8=203, X9=187, X10=149 
2. MUESTREO
El muestreo es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse (seleccionar los elementos objeto de estudio de una población), con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. 
	Muestreo probabilístico (Aleatorio)
	Todo los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. (equiprobabilidad)
Nos aseguran la representatividad de la muestra.
Se puede sacar conclusiones acerca de la población (Inferencia Estadística)
Alto coste (Criterios Estadístico)
	Muestreo no probabilístico (No aleatorio)
	Todo los elementos no tienen la misma probabilidad de ser elegido.
Son muestreos que seguramente esconden sesgos.
En principio no se pueden extrapolar (Inferencia estadística) los resultados a la población.
Bajo Coste ( Criterio No estadístico)
2. TIPOS DE MUESTREO
Probabilístico
Aleatorio Sistemático
No Probabilístico
Por Cuota
Bola de Nieve
Conglomerado
Estratificado
Aleatorio Simple
Intencional o conveniencia
Discrecional
P1) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Técnica de muestreo probabilístico Todos los elementos de la población tiene la misma oportunidad de ser elegidos es conocida y equitativa.
Ejemplo:
Se tiene que interrogar a 20 estudiantes ( tamaño muestra) de una facultad de 3880, cuyos nombres figuran en un registro, se enumerará primero cada nombre, posteriormente se generará una lista de 20 números aleatorios diferentes dentro de 3880. De ésta forma se elige a los 20 estudiantes, todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
Desventaja
Dificultad al elegir todos los números aleatorios si n es grande, alto costo
Necesita una lista completa de los elementos de la población ( Marco muestral) 
El muestreo aleatorio simple es la más básica en su tipo y conforma la base de todas las demás técnicas. 
P2) MUESTREO SISTEMÁTICO
Se aplica cuando la población es bastante irregular respecto al carácter que estamos estudiando y deseamos que en la muestra se refleje toda esta variabilidad.
1
2
3
N
Ejemplo. 
un empresario tiene una población total de 100 clientes y necesita 12 de ellos para una encuesta sorpresa. Su asistente se para en la puerta de ingreso de la tienda y primero elige un número de partida, 5 ( Cliente N° 5), Luego el empresario elige su intervalo, 8. Los miembros de su muestra serán los clientes en orden 5, 13, 21, 29, 37, 45, 53, 61, 69, 77, 85, 93.
Fácil de seleccionar en campo o durante un operativo
En el muestreo aleatorio sistemático modificada ,primero se calcula el tamaño de la muestra (n).
P3) MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo Probabilístico Estratificado 
Se estratifica la población según ciertas variables de interés ( sexo, Ingreso,.. Etc )
Cada estrato Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño
Los estratos más grandes tienen mayor probabilidad de ser representados
P4) MUESTREO POR CONGLOMERADOS
El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población, Este tipo de muestreo se utiliza cuando se trata de obtener una muestra al azar de una población dispersa en una gran área geográfica.
Se desea estimar el ingreso promedio por hogar en una ciudad
Número de Jefes de familia por manzana
Por ejemplo: 200 manzanas se localizan en un total de 35 Pueblos.Se selecciona una muestra aleatoria simple de 15 pueblos y se determina el número de Jefes de familia por manzana.
Los conglomerados son heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño.
NP1) MUESTREO POR CONVENIENCIA
Es una técnica no probabilística comúnmente usada. Consiste en seleccionar una muestra de la población por el hecho de que sea accesible. Implica un bajo coste operativo y bajo coste en el muestreo
Ejemplo: Queremos conocer la opinión de los estudiantes universitarios de Lima acerca de la política.
Una muestra por conveniencia podría consistir en dirigirme a 3 universidades cercanas, simplemente porque están en la población en la que reside el encuestador, y encuestar a unos cuantos individuos que acepten participar al salir de las aulas por la mañana
NP2) MUESTREO POR CUOTA
El muestreo por cuotas es la versión no probabilística del muestreo estratificado, Consta de tres fases:
Encontrar los grupos: Dividir la población en grupos según variable de interés( Sexo, Edad,…)
Fijar el tamaño de las cuotas: se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos a encuestar para cada uno de estos grupos
Selección de los individuos y comprobar las cuotas: Se busca a losindividuos(Cuotas) de manera no aleatoria, puede ser por un muestreo por conveniencia
NP3) MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros(Bola de nieve), y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones de difícil acceso "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc. 
NP4) MUESTREO DISCRECIONAL
A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio o investigación. 
En un estudio en donde un investigador quiere saber qué es necesario para graduarse con los más altos honores en la universidad, las únicas personas que podrán brindarle el mejor asesoramiento serán las personas que se graduaron con los más altos honores. Con este grupo tan específico y limitado de personas que serán los sujetos, el investigador debe utilizar el muestreo discrecional.
RESUMEN
Población
Muestra
Tipos de Muestreo
Probabilístico
Aleatorio Sistemático
No Probabilístico
Por Cuota
Bola de Nieve
Conglomerado
Estratificado
Aleatorio Simple
Intencional o conveniencia
Discrecional
Enlaces Externos
Lectura Recomendada:
MALHOTRA, NARESH K. (2008). Investigación de mercados. México: Pearson Educación.
http://www.cars59.com/wp-content/uploads/2015/09/Investigacion-de-Mercados-Naresh-Malhotra.pdf
Página 340
Canal Bio-estadístico
https://www.youtube.com/watch?v=_rXg9-EOWxc
https://www.youtube.com/watch?v=zGtk_Ii9VBs
TABLAS ESTADÍSTICAS
Tabla Distribución Normal ( Positivo y Negativo)
Recordemos el uso de la tabla normal estándar: Z
Solución:
TABLAS ESTADÍSTICAS
Propiedad
Propiedad
No olvidar!
TABLAS ESTADÍSTICAS
TABLA CHI-CUADRADO
TABLA F- FISHER
Tabla T-Student (Positivo, Negativo)
EJERCICIOS PARA PRACTICAR
Comencemos
a practicar
CIERRE
¿QUÉ HEMOS APRENDIDO?
¿Por qué es importante obtener una muestra representativa de la población? 
2. ¿Cuáles es la principal diferencia entre el muestreo probabilístico y un muestreo no probabilístico?
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