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by Ammi Avalos 4 years ago

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Teorema central del límite

En el ámbito de la estadística, se distinguen varios conceptos y métodos esenciales para el análisis de datos. Uno de los principios fundamentales es el teorema central del límite, que permite la comprensión de la distribución muestral de la media cuando se toman muestras aleatorias de una población.

Teorema central del límite

Teorema central del límite

Distribución muestral de la media

Es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población
μ=μx

Tipos de muestreo

MUESTREO POR CONGLOMERADOS
La población se divide en conglomerados a partir de los límites naturales geográficos u otra clase. A continuación, estos se seleccionan al azar y se toma una muestra de forma aleatoria con elementos de cada grupo.
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
Una población se divide en subgrupos, denominados "estratos", y se selecciona al azar una muestra de cada uno.
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
En este tipo de muestra se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente, se elige a cada k-ésimo miembro de la población.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
En este tipo de muestreo, se selecciona la muestra de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se le incluya.

Razones de muestreo

5.Los resultados de la muestra son adecuados.
4.Algunas pruebas son de naturaleza destructiva,
3.Es imposible verificar de manera física todos los elementos de la población
2. El costo de estudiar todos los elementos de una población resulta prohibitivo.
1.Establecer contacto con toda la población requiere mucho tiempo

Error estándar

Desviación estándar de la distribución muestral de un estadístico muestral
SE= ס/√n

Error de muestreo

Diferencia entre el estadístico de una muestra y el error de parámetro correspondiente
Sx= s/√n

Muestra

Porción o parte de la población de interés.

Población

Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas que se obtienen a partir de todos esos elementos o grupos.