El muestreo es una herramienta de la investigación científica.
Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
El error que se comete debido a hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.
Muestra: En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las características de la misma.
Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne aproximadamente las características de la población que son importantes para la investigación.
Una estadística es una característica de una muestra, los estadísticos emplean letras latinas minúsculas para denotar estadísticas y muestras.
Tipos de muestreo:
Los autores proponen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos:
métodos de muestreo probabilísticos y
métodos de muestreo no probabilísticos.
Muestreo de aceptación: Es la manera de evaluar una parte de los productos que forman un lote con el propósito de aceptar o rechazar el lote completo.
Su uso es recomendado cuando el costo de inspección es alto o la inspección es monótona y causa errores de inspección o cuando se requieren pruebas destructivas.
TEOREMA DE LIMITE CENTRAL
Un estadístico (o estimador) es una variable aleatoria cuyos valores pueden ser determinados a partir de la observación de los datos aportados por una muestra.
El conocer la distribución de probabilidad de los estadísticos, permite obtener conclusiones
a partir de una muestra hacia la población en general, proporcionar una medida del error
que se puede cometer en dichas conclusiones y también permite dar una medida de
confianza de que ese sea el error y no otro más grande.
Existe un teorema de mucha importancia práctica, que especifica la regularidad estadística
de los promedios (medias aritméticas) obtenidos de las mediciones numéricas en las
unidades experimentales analizadas en muestras de tamaño n. Es el teorema de limite central.
que dice:
En muestras de tamaño n, tomadas de una población en la que la regularidad estadística no sigue una distribución normal (puede ser de cualquier forma), que tiene una media poblacional m y varianza poblacional s2, entonces si n es grande, el proceso de tomar muchas muestras y en cada una de ellas tomar su media, el promedio muestral produce una regularidad estadística de los valores de la media que se modela con la distribución normal con media m y varianza s2/ n
No hay comentarios:
Publicar un comentario