Muestreo

23 enero 2005

Las ciencias experimentales como la Biología, Física, Química, Economía, Psicología, las ingenierías y muchas otras tienen en común que se sirven de la recogida de datos para obtener conclusiones fiables. Es por esto que los aspirantes a ingenieros tenemos que aguantar asignaturas soporíferas como la Estadística Inferencial.

La forma en que algunos profesores orientan estas asignaturas hacen que una vez las hayas cursado sólo sean una asignatura de relleno más. Yo que aún no he aprobado y que a estas alturas me interesa poco tener una asignatura más o menos de relleno, estoy intentándole sacar el jugo al temario, pero con los apuntes tan caóticos que se dan en clase y la dudosa utilidad de la selección de problemas de los boletines cuesta trabajo. Necesito abstraerme para aplicar lo que tan feo veo en los folios a casos reales de los que me interesaría obtener conclusiones por ejemplo para mi trabajo.

Supongamos que tomamos como población el conjunto de centros TIC de Andalucía, y tomamos como muestra los centros tic de la provincía de Sevilla. Los datos que obtengamos serán más fiables cuanto más representativa sea la muestra y también cuanto mayor sea el tamaño de esta.

El concepto de m.a.s de tamaño n se entiende como el estudio de n observaciones independientes de una variable aleatoria, una por cada individuo de la muestra.

Supongamos que la variable aleatoria X representa el número de incidencias que tiene un centro. Una m.a.s. de tamaño n=3 puede tomar los valores (25,31,17). Si tomamos otra muestra del mismo tamaño podremos obtener valores diferentes (11,17,22). La distribución muestral es lo que nos permite estudiar la variabilidad en el muestreo.

Resumen muestreo

Los conceptos tradicionales de media, varianza se aplican ahora a una muestra. Si tenemos una m.a.s. finita en la que existe su media y varianza, la esperanza de la media muestral será la media y la varianza de la media muestral será la varianza entre el tamaño de la muestra.

:wq

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