viernes, 12 de junio de 2015
sábado, 15 de noviembre de 2014
lunes, 28 de mayo de 2012
Definiciones Estadísticas Importantes
La estadística trata de las técnicas para recolectar, organizar, presentar, analizar un conjunto de datos numéricos y a partir de ellos y de un marco teórico, hacer las indiferencias de lugar. Es una herramienta fundamental para la investigación científica y empírica en los campos de la administración, educación, sociología, psicología, medicina, genética, informática, ingeniería, contabilidad, economía, agricultura, etc.
Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del conocimiento y en las variadas ciencias. Es un lenguaje que permite comunicar información basada en datos cuantitativos. Constituye uno de los aspectos más relevantes entre los estudiosos de las ciencias. La evolución de la estadística ha llegado al punto en que su proyección se percibe en casi todas las áreas de trabajo. También abarca la recolección, presentación y caracterización de información para ayudar tanto en el análisis e interpretación de datos como en el proceso de la toma de decisiones.
La estadística es parte esencial de la forma profesional, es hasta cierto punto una parte necesaria para toda profesión; la herramienta matemática para analizar datos experimentales y basados en la observación. La estadística es un lenguaje que permite comunicar información basada en datos cuantitativos.
También se define como la ciencia que estudia los métodos que permiten realizar este proceso para variables aleatorias. Estos métodos permiten resumir datos y acotar el papel de la casualidad (azar). Se divide en dos áreas:
Los dos tipos de problemas que resuelven las técnicas estadísticas son: estimación y contraste de hipótesis. En ambos casos se trata de generalizar la información obtenida en una muestra a una población. Estas técnicas exigen que la muestra sea aleatoria.
La estadística es de gran importancia en la investigación científica debido a que:
- Permite una descripción más exacta.
- Nos obliga a ser claros y exactos en nuestros procedimientos y en nuestro pensar.
- Permite resumir los resultados de manera significativa y cómoda.
- Nos permite deducir conclusiones generales.
Por:
Andrea Carmen.
Lisneida Oropeza.
domingo, 27 de mayo de 2012
Muestreo Aleatorio y Estadístico
El Muestreo Aleatorio: Es aquel en el que todos los miembros de la muestra han sido elegidos al azar, de forma que cada miembro de la población tuvo igual oportunidad de salir en la muestra.
Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado. Una muestra aleatoria es también llamada una muestra probabilística son generalmente preferidas por los estadísticos porque la selección de las muestras, es objetiva y el error muestral puede ser medido en términos de probabilidad bajo la curva normal.
Los tipos comunes de muestreo aleatorio son el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados
El Muestreo Estadístico: es un procedimiento por el que se ingresan los valores verdaderos de una población a través de la experiencia obtenida con una muestra
Tambien lo podriamos definir como aquel que utiliza técnicas que permiten hacer estimaciones sobre una población aplicando las leyes de la estadística. Las aplicaciones de muestreo estadístico deben cumplir los siguientes requisitos:
- El tamaño de la muestra debe calcularse utilizando técnicas estadísticas.
- La selección de la muestra debe hacerse en forma aleatoria.
- La estimación de las características de la población debe hacerse de acuerdo a las leyes de la estadística.
Una aplicación de muestreo que no cumpla con alguno de estos tres requisitos se considera muestreo no estadístico. El muestreo estadístico posee algunas ventajas con respecto al muestreo no estadístico, entre ellas las siguientes:
- Permite seleccionar de antemano el nivel de confianza de la prueba, es decir la probabilidad de que las conclusiones obtenidas del muestreo sean correctas.
- La selección aleatoria impide que los prejuicios o preferencias del auditor favorezcan la selección de algunos elementos de la población en desmedro de otros.
- Permite limitar el tamaño de la muestra al mínimo necesario, evitando realizar pruebas de auditoría sobre una cantidad mayor de elementos.
- Los resultados de la prueba se expresan matemáticamente en términos precisos, permitiendo elaborar recomendaciones sobre una base más objetiva.
- Permite hacer más defendibles las conclusiones de la prueba.
No constituye una ventaja del muestreo estadístico garantizar la obtención de una muestra representativa de la población, ya que la incertidumbre respecto de la representatividad de la muestra es una característica inherente al muestreo. Pero, según se menciona más arriba, el muestreo estadístico permite cuantificar dicha incertidumbre, seleccionando el nivel de confianza deseado.
A pesar de las ventajas enumeradas no debemos concluir que el muestreo no estadístico es necesariamente malo. El muestreo no estadístico también tiene sus ventajas, ya que suele ser más sencillo de aplicar y requiere menos entrenamiento. De hecho, hay empresas que han adoptado modelos de muestreo no estadístico para la evaluación obligatoria de su control interno.
Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
- Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
- Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir set oman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
- Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...)
- Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
Por:
Adriana Carrasquel.
Annys Martinez.
Johan Perez.
Muestreo
Cabe destacar que el muestreo como herramienta de la investigación científica arroja resultados que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de población, al igual las técnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que se va a evaluar.
El Muestreo es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población. 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.
Una de las principales características del muestreo es que permite una reducción considerable de los costos materiales del estudio, una mayor rapidez en la obtención de la información y el logro de resultados con máxima calidad.
Ventajas del Muestreo:
Ventajas del Muestreo:
- No requiere observación continua por parte de un analista durante un periodo de tiempo largo.
- El tiempo de trabajo de oficina disminuye
- El total de horas-trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor
- El operario no esta expuesto a largos periodos de observaciones cronometricas
- Las operaciones de grupos de operarios pueden ser estudia
- Costos reducidos.
- Mayor rapidez para obtener resultados.
- Mayor exactitud o mejor calidad de la información.
Desventajas del muestreo:
Siempre esta presente el error de muestreo producto de la variabilidad intrinseca de los elementos del universo, existen diferencias entre las medidas muestrales y los parametros poblacionales llamada Error de Muestreo la Inferencia Estadastica permite medir el error de muestreo Ventajas usado para empleos de ciclo largos o porcentajes de producciones en vez de tiempos Desventajas o no da estimaciones de tiempo exactos o precision reducida o requiere el trabajo que funciona o requiere a trabajadores calificados
Por:
Sisto Belisario
Yenky Carvajal
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