¿Cómo sacar una muestra? La fórmula para sacar una muestra está aquí

Para eliminar parte de una cadena de texto, usa nuevamente la función de sustituto en su forma básica:

Por ejemplo, para eliminar la subcadena «Mailto:» De la celda A2, la fórmula es:

Esta fórmula va a B2, y luego la arrastra hacia abajo en tantas filas como sea necesario:

En la situación en la que desea eliminar una ciertacomidad de un carácter en particular, defina el último argumento opcional de la función sustituta. En la fórmula genérica a continuación, instance_num determina qué instancia del carácter especificado debe reemplazarse con una cadena vacía:

Para eliminar el primer carácter del lado izquierdo de una cadena, puede usar una de las siguientes fórmulas. Ambos hacen lo mismo, pero de diferentes maneras.

Traducido a un lenguaje humano, la fórmula dice: En la celda especificada, tome 1 carácter (num_chars) desde la primera posición (start_num) y reemplácela con una cadena vacía («»).

Aquí, restamos 1 carácter de la longitud total de la cadena, que se calcula por la función LEN. La diferencia se pasa a la derecha para extraer ese número de caracteres desde el final.

Por ejemplo, para eliminar el primer carácter de A2, las fórmulas van de la siguiente manera:

La captura de pantalla a continuación muestra la fórmula reemplazar. La fórmula de LEN derecha entregará exactamente los mismos resultados.

La lógica es bastante simple: la función de búsqueda calcula la posición del carácter especificado y la pasa a la función izquierda, lo que trae el número correspondiente de caracteres desde el principio. No para emitir el delimitador en sí, restamos 1 del resultado de la búsqueda.

¿Cómo se hace la fórmula de muestreo?

Cuando no es posible estudiar una población completa (como la población de los Estados Unidos), se toma una muestra más pequeña utilizando una técnica de muestreo aleatorio. La fórmula de Slovin permite a un investigador probar a la población con un grado de precisión deseado. La fórmula de Slovin le da al investigador una idea de cuán grande debe ser el tamaño de la muestra para garantizar una precisión razonable de los resultados.

La fórmula de Slovin proporciona el tamaño de muestra (N) utilizando el tamaño de población conocido (N) y el valor de error aceptable (E). Llene los valores N y E en la fórmula n = n ÷ (1 + ne 2). El valor resultante de N es igual al tamaño de la muestra que se utilizará.

Si se toma una muestra de una población, se debe usar una fórmula para tener en cuenta los niveles de confianza y los márgenes de error. Al tomar muestras estadísticas, a veces se sabe mucho sobre una población, a veces se puede conocer un poco y a veces no se sabe nada en absoluto. Por ejemplo, una población puede distribuirse normalmente (por ejemplo, para alturas, pesos o coeficientes intelectuales), puede haber una distribución bimodal (como a menudo sucede con los grados de clase en las clases de matemáticas) o puede no haber información sobre cómo se comportará una población ( como los estudiantes universitarios de votación para obtener sus opiniones sobre la calidad de la vida estudiantil). Use la fórmula de Slovin cuando no se sabe nada sobre el comportamiento de una población.

donde n = número de muestras, n = población total y e = tolerancia de error.

¿Cómo se hace un procedimiento de muestreo?

Es importante practicar prácticas de muestreo adecuadas para evitar muestras de contaminación y exponerse a contaminantes.

  • Use equipo de protección personal, como guantes y ropa protectora.
  • Use solo equipos y recipientes limpios para tomar muestras.
    Las muestras deben etiquetarse con la información necesaria para poder volver sobre los resultados en los alimentos, el ingrediente o la superficie que entra en contacto con los alimentos que son objeto de una evaluación.

Las unidades de muestreo deben representar el lote y deberían haberse deducido al azar:

  • Use equipo de protección personal, como guantes y ropa protectora.
  • Use solo equipos y recipientes limpios para tomar muestras.
    Las muestras deben etiquetarse con la información necesaria para poder volver sobre los resultados en los alimentos, el ingrediente o la superficie que entra en contacto con los alimentos que son objeto de una evaluación.
  • Cada muestra debe seleccionarse al azar y cada unidad del lote debe tener la misma oportunidad de entenderse en la muestra.
  • Puede usar una tabla de generador de números aleatorios obtenida utilizando un software para asignar un número a cada una de las unidades de mucho y para seleccionar las unidades que se muestrean.
  • Lave y seque las manos antes de cualquier muestra.
  • Use técnicas asépticas al eliminar muestras microbiológicas.
  • Las muestras de alimentos preenvasadas deben recolectarse en su embalaje sellado original.
  • Use contenedores de muestreo adecuados que puedan soportar el manejo y el envío.
  • Asegure sellar los contenedores de muestra para que no contengan fugas y no se contaminen durante las manipulaciones o transporte posteriores.
  • Nota: Los contenedores abiertos, rotos o dañados no son adecuados para fines de muestreo.
  • Al recolectar muestras para fines de análisis microbiano, evite introducir microorganismos a las muestras al tiempo que respeta los procedimientos de muestreo aséptico.

    • Use equipo de protección personal, como guantes y ropa protectora.
    • Use solo equipos y recipientes limpios para tomar muestras.
      Las muestras deben etiquetarse con la información necesaria para poder volver sobre los resultados en los alimentos, el ingrediente o la superficie que entra en contacto con los alimentos que son objeto de una evaluación.
  • Cada muestra debe seleccionarse al azar y cada unidad del lote debe tener la misma oportunidad de entenderse en la muestra.
  • Puede usar una tabla de generador de números aleatorios obtenida utilizando un software para asignar un número a cada una de las unidades de mucho y para seleccionar las unidades que se muestrean.
  • Lave y seque las manos antes de cualquier muestra.
  • Use técnicas asépticas al eliminar muestras microbiológicas.
  • Las muestras de alimentos preenvasadas deben recolectarse en su embalaje sellado original.
  • Use contenedores de muestreo adecuados que puedan soportar el manejo y el envío.
  • Asegure sellar los contenedores de muestra para que no contengan fugas y no se contaminen durante las manipulaciones o transporte posteriores.
  • Nota: Los contenedores abiertos, rotos o dañados no son adecuados para fines de muestreo.
  • Use solo equipos y contenedores estériles y esterilice adecuadamente todas las herramientas de muestreo antes de cada muestra.
  • Ingrese solo en contacto con el equipo de origen y la muestra con la herramienta de muestreo o el contenedor.
  • Use guantes estériles si una muestra debe ser golpeada directamente con sus manos. Una muestra aséptica no debe ser tocada con manos desnudas.
  • Minimice la exposición al entorno del producto, el equipo de muestreo y el interior del contenedor de muestreo. Por ejemplo, evite tomar muestras de áreas donde el polvo o las condiciones atmosféricas podrían contaminar la muestra, a menos que dicha contaminación pueda considerarse como parte de la muestra.
  • Trabaja rapido. Solo abra los contenedores de muestreo estéril para insertar la muestra y cerrarlos inmediatamente.
  • Evite los contactos innecesarios. La muestra y la herramienta de muestreo no deben entrar en contacto con el interior, el borde o la tapa del recipiente estéril.
  • Tenga cuidado cuando abra y cierre los contenedores de muestra. Es muy fácil contaminar una muestra durante esta etapa.

    Hay muchas medidas que puede emprender para reducir el riesgo de contaminación de su muestra. Los siguientes elementos son puntos a considerar cuando se muestrean.

    ¿Cómo se calcula la muestra en estadística?

    Antes de aprender cómo calcular el tamaño de la muestra que es necesario para lograr una prueba de hipótesis con un cierto poder, podría comprometernos comprender el efecto que el tamaño de la muestra tiene sobre la potencia. Investigamos volviendo a nuestro ejemplo de coeficiente intelectual.

    Deje que (x ) denote el IQ de un estadounidense adulto seleccionado al azar. Suponga, un poco irrealmente nuevamente, que (x ) normalmente se distribuye con media desconocida ( mu ) y (una desviación estándar extrañamente conocida de 16. Esta vez, en lugar de tomar una muestra aleatoria de (n = 16 ) estudiantes, aumentemos el tamaño de la muestra a (n = 64 ). Y, al establecer la probabilidad de cometer un error tipo I a ( alpha = 0.05 ), pruebe la hipótesis nula (h_0: mu = 100 ) contra la hipótesis alternativa que (h_a: mu> 100 ).

    ¿Cuál es el poder de la prueba de hipótesis cuando ( mu = 108 ), ( mu = 112 ) y ( mu = 116 )?

    La configuración ( alpha ), la probabilidad de cometer un error de tipo I, a 0.05, implica que debemos rechazar la hipótesis nula cuando la estadística de prueba (z ge 1.645 ), o de manera equivalente, cuando la media de la muestra observada es es 103.29 o más:

    En resumen, en los diversos ejemplos a lo largo de esta lección, hemos calculado el poder de las pruebas (H_0: mu = 100 ) contra (H_A: MU> 100 ) para dos tamaños de muestra ( (n = 16 ) y (n = 64 )) y para tres valores posibles de la media ( ( mu = 108 ), ( mu = 112 ) y ( mu = 116 )). Aquí hay un resumen de nuestros cálculos de energía:

    Como puede ver, nuestro trabajo sugiere que para un valor dado de la media ( mu ) bajo la hipótesis alternativa, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra (n ), mayor es la potencia (k ( mu) ). Quizás no haya mejor manera de ver esto que gráficamente trazando las dos funciones de potencia simultáneamente, una cuando (n = 16 ) y la otra cuando (n = 64 ):

    Como sugiere esta trama, si estamos interesados ​​en aumentar nuestras posibilidades de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta, podemos hacerlo aumentando nuestro tamaño de muestra (n ). Este beneficio es quizás aún mayor para los valores de la media que están cerca del valor de la media asumida bajo la hipótesis nula. Echemos un vistazo a dos ejemplos que ilustran el tipo de cálculo del tamaño de la muestra que podemos hacer para garantizar que nuestra prueba de hipótesis tenga suficiente potencia.

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