Cómo debe ser una muestra en estadística: Guía completa

Una estadística de muestra (o simplemente estadística) se define como cualquier número calculado a partir de los datos de su muestra. Los ejemplos incluyen el promedio de muestra, mediana, desviación estándar de muestra y percentiles. Una estadística es una variable aleatoria porque se basa en datos obtenidos por muestreo aleatorio, que es un experimento aleatorio. Por lo tanto, una estadística es conocida y aleatoria.

Un parámetro de población (o parámetro simplemente) se define como cualquier número calculado para toda la población. Los ejemplos incluyen la media de la población y la desviación estándar de la población. Un parámetro es un número fijo porque no hay aleatoriedad involucrada. Sin embargo, generalmente no tendrá datos disponibles para toda la población. Por lo tanto, un parámetro es desconocido y fijo.

A menudo existe una correspondencia natural entre estadísticas y parámetros. Para cada parámetro de población (un número que le gustaría saber pero no puede saber exactamente), hay una estadística de muestra calculada a partir de datos que representa su mejor información sobre el parámetro desconocido. La descripción de dicha estadística de muestra se llama estimador del parámetro de población, y el número real calculado a partir de los datos se denomina estimación del parámetro de población. Por ejemplo, el «promedio de muestra» es un estimador de la media de la población, y en un caso particular, la estimación podría ser «18.3». El error de estimación se define como el estimador (o estimación) menos el parámetro de población y generalmente se desconoce.

¿Cuáles son las características de la muestra en estadística?

En las estadísticas, las muestras, o la consulta, se refieren a los métodos para seleccionar un subgrupo de personas (una muestra) dentro de una población para estimar las características de toda la población. Este método tiene varias ventajas: un pequeño estudio de parte de la población, costos más bajos, adquisición de datos más rápida que si el estudio se llevara a cabo sobre toda la población, implementación de controles destructivos, etc.

Los resultados obtenidos forman una muestra. En una muestra, varios parámetros estadísticos de la posición (media de cálculo, etc.) o la dispersión (desviación estándar, etc.), que pueden determinarse a partir de las estadísticas descriptivas, de la misma manera que un parámetro estadístico de una población por la exhaustiva conteo.

Las propiedades de la población también pueden derivarse de la muestra por inferencia estadística. Según la ley del gran número, sus propiedades son, mayores son la muestra. En particular, podemos estimar la probabilidad de los individuos de una población basada en la frecuencia que se observa en una muestra si su tamaño es lo suficientemente grande. Por otro lado, un promedio o una participación en una población puede estimarse mediante un intervalo de confianza. Este enfoque se utiliza en las encuestas de opinión o en el control de calidad estadística.

La «fluctuación inteligente» se refiere a la variabilidad de los resultados de la muestra. Cuanto mayor sea la muestra, mayores son las fluctuaciones debido a la muestra. La «distribución de la muestra» de un parámetro estadístico agrupa todos los valores posibles de este parámetro sobre el conjunto de todas las muestras de cierto tamaño que podría tomarse de la población.

¿Qué son los caracteres en estadística?

Algunos juegos definen varias interdependencias entre estadísticas de diferentes categorías, así como dentro de las categorías. Los más comunes son:

Requisito previo
Solo si la estadística A tiene un valor de al menos x, la estadística B puede exceder el valor y. (Donde Y a menudo es 0 o ninguno.) Por ejemplo, una clase de caracteres puede requerir ciertos puntajes mínimos de atributos, o un hechizo puede requerir un nivel mínimo de talento mágico. Aprender alguna habilidad esotérica a menudo requiere el conocimiento de otro en un nivel «experto» o posesión de una cierta ventaja: en las artes marciales Gurps, por ejemplo, las habilidades de artes marciales «cinemáticas» o «místicas» requieren una ventaja especial, entrenada por un maestro .
Limitación
Si la estadística A tiene un valor de al menos x, entonces la estadística B no puede exceder el valor y. Esto es lo opuesto al requisito previo. (Solo si la estadística A tiene un valor de en la mayoría, la estadística B puede exceder el valor y.) Por ejemplo, una clase de caracteres puede ser rechazada para ciertas razas, o uno de los efectos del juego de una desventaja (digamos, no apto), podría ser para limitar un cierto atributo (constitución o salud en el ejemplo) a un cierto valor máximo (no más que el promedio).
Bonificación o valor base
Si la estadística A tiene un valor de x, entonces el valor de la estadística B aumenta (o comienza en) y. El término valor base se prefiere si y = x o si y es grande en comparación con el valor BS. Los puntajes más altos en un atributo a menudo otorgan bonos a un grupo de habilidades.
Derivación
Si las estadísticas A y B tienen valores de x e y, respectivamente, entonces el valor de la estadística C es una función de (x, y).

¿Cómo se toma la muestra en estadística?

Para saber, comentar o interpretar un fenómeno, es necesario poder observarlo. Pero un elemento crítico del proceso de adquisición de datos consiste en el hecho de que muy a menudo (casi siempre en realidad) la detección completa de un fenómeno requiere costos y tiempos prohibitivos. Las únicas investigaciones estadísticas que proporcionan una detección completa de los datos son los censos famosos, que el Instituto Nacional de Estadísticas (ISTAT) realiza cada 10 años y que requieren un esfuerzo significativo.

Por esta razón, los procesos de adquisición de datos basados ​​en la observación se utilizan con parte de la población, llamados «campeón estadístico». Las técnicas de muestreo estadístico apoyan la teoría de los campeones más conocida.

La investigación de la muestra difiere del censo (también llamada investigación total) para dos aspectos principales:

  • La elección de un procedimiento de selección específico de las unidades sujetas a análisis

Tanto el proceso de selección de la muestra como el uso de los datos correspondientes deben estar dirigidos a obtener la máxima eficiencia, es decir, minimizar la aproximación de la información detectada. Este objetivo lleva al estudio y la definición de reglas para la selección de la muestra en función del cálculo de la probabilidad.

Si, por ejemplo, un director de marketing quería evaluar las reacciones a un nuevo producto, no podrá basar sus consideraciones solo considerando la opinión de sus amigos, ya que estos no son «seleccionados» de una manera estadística que difícilmente serán representante de toda la población. Una herramienta válida de decisiones, por el contrario, reside en la investigación estadística de muestra que se llama SO. Esto no es más que un tipo de análisis estadístico basado en la observación del fenómeno solo en un grupo de unidades elementales (subconjunto de la población de referencia) identificado a través de técnicas estadísticas que permiten sacar conclusiones sobre toda la población, con un riesgo definido como error

¿Qué es una muestra en estadística ejemplo?

Una estadística de muestra es una información que obtiene de una fracción de una población. Una estadística de muestra es una información estadística que obtiene de un puñado de elementos.

  • Una muestra es solo una parte de una población. Por ejemplo, supongamos que su población era cada estadounidense, y quería averiguar cuánto gana la persona promedio. El tiempo y las finanzas te impiden llamar a cada puerta de Estados Unidos, por lo que eliges preguntar a 1,000 personas al azar. Esta mil personas es tu muestra.
  • Una de las cuales tiene su muestra, obtendrá algún tipo de estadística. Una estadística es realmente solo una información, en este ejemplo, ganancias promedio.

Cuando su información estadística (como un promedio, mediana o algún otro tipo de estadística) proviene de una fracción de datos o parte de una población, se llama estadística de muestra.

Cuando hablamos de una «estadística de muestra», esa es una definición muy vaga que realmente no tiene sentido sin alguna información específica adjunta. Por ejemplo, si le dice a alguien cuál es su promedio de 11, ¿querrían saber a qué se refiere esa cifra: 11 pasteles horneados en una semana, 11 letras al día o 11 cestas tejidas en un año?

Como solo trabaja con una pequeña parte de una población, su estadística de muestra puede variar enormemente, dependiendo de qué artículos elija de la población. De hecho, la mayoría de las estadísticas de muestra vienen con un grado de incertidumbre. Es muy improbable que la información que obtiene de algunos artículos pintará una imagen real o le dará una respuesta exacta para lo que está sucediendo en la población en general. Las estadísticas son realmente conjeturas científicas, pero podemos cuantificar la incertidumbre con márgenes de error, intervalos de confianza y muchas otras herramientas estadísticas.

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