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Error de Muestreo

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by

Ricardo Sanchez

on 18 June 2014

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Transcript of Error de Muestreo

Error de Muestreo
Es la desviación de la muestra seleccionada de las verdaderas características, rasgos, comportamientos, cualidades o figuras de toda la población.
¿Por qué sucede este error?


Debes recordar que cuando se toma una muestra, se trata de un subconjunto de toda la población y, por lo tanto, puede haber una diferencia entre la muestra y la población.
El error del proceso de muestreo ocurre cuando los investigadores toman diferentes sujetos de la misma población, y aun así, los sujetos tienen diferencias individuales.
La causa más frecuente de dicho error es un procedimiento de muestreo sesgado. Todo investigador debe tratar de establecer una muestra que esté libre de sesgos y sea representativa de toda la población. Así, el investigador es capaz de minimizar o eliminar el error de muestreo.
Otra causa posible de este error es la casualidad. Se lleva a cabo el proceso de aleatorización y muestreo de probabilidad
para minimizar el error del proceso de muestreo, pero igualmente es posible que todos los sujetos asignados al azar no sean representativos de la población.
¿Se puede eliminar el error de muestreo?
Sólo hay una manera de eliminar este error. Consiste en eliminar el concepto de muestra y probar a toda la población.
En la mayoría de los casos esto no es posible. Por consiguiente, lo que el investigador debe hacer es minimizar el error del proceso de muestreo. Esto se puede lograr con un muestreo probabilístico adecuado y no sesgado y mediante el uso de un gran tamaño de la muestra.
Error de Estimación
Es el valor absoluto de la diferencia entre una estimación particular y el valor del parámetro.
En realidad por cada valor estimado del parámetro se tiene un error de estimación por lo general diferente.
Sin embargo, es posible fijar un intervalo dentro del cual se encontrarán la mayoría de los valores de error de estimación para un estimador y parámetro dados.
En la tabla siguiente se dan las fórmulas de los errores de estimación para algunos estimadores y los estimadores para tales errores. Los estimadores se usan cuando los parámetros que se incluyen en las fórmulas de los errores de estimación son desconocidos.
Asociación con la Ley de los Grandes Números

Dados dos estudios exactamente iguales, dos métodos de muestreo iguales y la misma población, el estudio con un tamaño de muestra más grande tendrá menos error del proceso de muestreo que el estudio con un tamaño menor de la muestra. Se debe tener en mente que a medida de que aumenta el tamaño de la muestra, se acerca al tamaño de toda la población y, por lo tanto, se aproxima a todas las características de la población, disminuyendo el error del proceso de muestreo.
Medida de Dispersión
Así, las medidas de dispersión pueden definirse como los valores numéricos cuyo objeto es analizar el grado de separación de los valores de una serie estadística con respecto a las medidas de tendencia central consideradas.
Las medidas de
dispersión son
de dos tipos:
Medidas de Dispersión Absoluta
Medidas de Dispersión Relativa
Como recorrido, desviación media, varianza y desviación típica, que se usan en los análisis estadísticos generales.
Determinan la dispersión de la distribución estadística independientemente de las unidades en que se exprese la variable
Estadística III
Ricardo Sánchez
C.I.: 21.498.310
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