Durante el desarrollo de la lección del tema 9 se nos dieron una serie de definiciones útiles para interpretar los símbolos de las nuevas fórmulas de este tema como fueron población de estudio, muestra, tamaño muestral, inferencia estadística, técnicas de muestreo, muestreo probabilístico aleatorio y el error aleatorio.
A lo largo de este tema nos centramos más en lo que viene siendo la inferencia estadística, el error estándar (para la media y para la proporción) y los intervalos de confianza (para la media y para la proporción).
- Error estándar: Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.
- Para la media:
- Para la proporción:
- Intervalos de confianza: son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio). Aclaración: para un nivel de confianza del 95% la z equivale a 2 y si es del 99% la z equivale a 3.
- Para la media:
- Para la proporción:
Cuando se realiza este tipo de ejercicios el problema viene a darse a la hora de aprenderse las fórmulas, una vez aprendidas es muy fácil y sencillo.
Ahora paremos un poquito con el formuleteo para hacer un breve descanso y os muestro en este breve esquema los tipos de muestreos que existen:
Para terminar con lo que viene a ser un resumen de este tema y enseñaros todo lo explicado, os voy a enseñar como se calcula el tamaño de la muestra para evitar que existan errores a la hora de extrapolar los datos obtenidos. Se calcula mediante la siguiente fórmula:
Una vez calculado el tamaño de la muestra hay que hacer la "prueba del algodón", es decir si N > n * (n - 1) se acaban los cálculos, si no tenemos que aplicar esta otra fórmula.
Nota: Si no dicen nada de un estudio piloto previo se da por hecho que p = 0,5 y q = 0,5
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