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Distribuciones de frecuencia elevada
Si los valores que toma la variable son muy diversos y cada uno de ellos se repite muy pocas veces, entonces
conviene agruparlos por intervalos, ya que de otra manera obtendríamos una tabla de frecuencia muy
extensa que aportaría muy poco valor a efectos de síntesis -
Número de intervalos de clases
La regla es que mientras
más tramos se uti licen menos información se pierde, pero puede que menos representati va e informativa
sea la tabla. Una distribución agrupada es responsabilidad exclusiva del investigador o analista. -
Formula para intervalos
K=√n. Si n≥25
Donde: n es el tamaño de muestra.
También puede utilizar la fórmula de Sturgen:
K=1-3.22log₁₀(n) -
Tipos de muestreo
En probabilidad y estadística, existen diferentes tipos de muestreo que se utilizan para seleccionar una muestra representativa de una población. Estos métodos de muestreo se emplean para obtener conclusiones y realizar inferencias sobre la población en base a la información recopilada en la muestra -
Aleatorio simple
Método en el que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado en la muestra. Cada posible combinación de tamaño de muestra tiene la misma probabilidad de ocurrencia. -
Estratificado
La población se divide en subgrupos llamados estratos. Luego, se selecciona una muestra aleatoria simple de cada estrato en proporción a su tamaño o importancia relativa en la población. Este método garantiza la representación de cada estrato en la muestra -
Conglomerados
La población se divide en grupos más grandes llamados conglomerados. Se selecciona una muestra aleatoria de algunos o todos los conglomerados y luego se recopila información de todos los individuos dentro de los conglomerados seleccionados -
Sistematicos
Se selecciona aleatoriamente un elemento de la población y luego se seleccionan los elementos subsiguientes con un intervalo constante. -
Cuotas
Se establecen cuotas para diferentes subgrupos de la población según características específicas, como edad, género, nivel educativo, etc. Luego, se selecciona una muestra que cumpla con las cuotas preestablecidas para cada subgrupo. -
Etapas
Se realizan selecciones sucesivas de subgrupos de la población utilizando diferentes métodos de muestreo en cada etapa. Por ejemplo, se puede seleccionar primero un muestreo por conglomerados y luego realizar un muestreo aleatorio simple dentro de los conglomerados seleccionados en una segunda etapa. Esto permite un enfoque más eficiente y flexible -
Secuencial
Se seleccionan elementos de la población de forma secuencial, utilizando criterios de selección establecidos previamente. La selección continúa hasta que se alcanzan los criterios de finalización, como un tamaño de muestra predefinido o la obtención de información suficiente para cumplir con los objetivos de la investigación -
Conveniencia
Se seleccionan elementos de la población basándose en su disponibilidad y accesibilidad para el investigador. Este enfoque no se basa en un proceso aleatorio y puede generar sesgos, ya que los elementos más convenientes pueden no ser representativos de la población en general. Se utiliza cuando no es factible realizar otro tipo de muestreo debido a restricciones de tiempo, recursos o acceso a la población. -
Juicio
Se seleccionan elementos de la población basándose en la experiencia o el juicio del investigador. Este enfoque se utiliza cuando el investigador tiene conocimiento experto sobre la población y puede identificar elementos clave para la investigación. Sin embargo, existe la posibilidad de sesgo subjetivo en la selección de la muestra. -
Bola de nieve
Se comienza con una muestra pequeña de individuos que cumplen con ciertos criterios y luego se solicita a esos participantes que recomienden a otros individuos relevantes para la investigación. La muestra crece de manera progresiva a medida que los participantes reclutan a otros participantes. Este método es útil cuando se investigan grupos o características particulares que pueden ser difíciles de alcanzar -
Optimo
El objetivo del muestreo óptimo es obtener la mejor información posible de una muestra dada una cantidad limitada de recursos. -
Conglomerado multiple
Combina elementos del muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio simple. En este enfoque, la población se divide en conglomerados o grupos más grandes, y luego se seleccionan muestras de varios conglomerados para formar la muestra final. -
Lotes
Los elementos se agrupan en lotes y se seleccionan algunos lotes al azar para
formar la muestra -
Tamaño de intervalo
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Medidas de posicion
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medidas de posición central
aquí agrego mis datos:
Luis Angel Tellez Beas
2-C T.V. ISC
Probabilidad y estadistica
