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Este Cmap, tiene información relacionada con: MAPA_RESUMEN_DISEÑOS_INVESTIGACION_TEMA_1, Intervalo de confianza para la proporción ???? La distribución muestral de la proporción es una distribución binomial que se aproxima a la normal cuando se utilizan muestras grandes., Amplitud del intervalo de confianza y su relación con el tamaño muestral La amplitud de un intervalo de confianza depende de dos factores: Error típico de la distribución muestral del estadístico., Estimación de parámetros ???? Amplitud del intervalo de confianza y su relación con el tamaño muestral, Estadística inferencial ???? va de lo específico, partícular o concreto, Estimación de parámetros ???? Intervalo de confianza para la proporción, 2. La variable en la población NO se distribuye normalmente, pero el tamaño de la muestra es igual o superior a 30 observaciones (Teorema Central del Límite). El Teorema Central del Límite (TCL) Establece que sin importar la forma de la distribución poblacional, la distribución muestral de la media se aproximará a la normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra., Intervalo de confianza de la media ???? Varianza poblacional desconocida en muestras grandes (n)., Contraste de hipótesis ???? Metodología clásica del contraste de hipótesis, Contraste de hipótesis ???? Errores al tomar una decisión en un contraste de hipótesis, Distribución muestral de la proporción En esta distribución al extraer todas las posibles muestras de tamaño n de la población, el estadístico que se calcula en cada una de ellas es la proporción p=x/n donde x es el número de datos de la muestra que cumplen la condición designada como “éxito” y n es el tamaño de la muestra. π es la proporción de casos que cumplen una determinada condición en una población de tamaño N donde podemos extraer todas las posibles muestras aleatorias de tamaño n, la variable P es = “Proporción de aciertos”, la distribución muestral de la proporción es la distribución de probabilidad del conjunto de todas las proporciones P obtenidas en todas las muestras posibles de tamaño n extraídas de una población de tamaño N. La variable aleatoria P, sigue el modelo de probabilidad binomial., ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS ???? Estadística inferencial, Distribución muestral de la media ???? La distribución muestral de la media es normal, o se aproxima suficientemente a la normalidad, Distribuciones muestrales ???? Distribución muestral de la proporción, Error típico de la distribución muestral del estadístico. ???? Este factor está en proporción inversa al tamaño de la muestra, de tal forma que cuanto mayor es el tamaño de la muestra, menor es el error típico del estadístico. Esta relación es fundamental, pues permite dar al intervalo de confianza el grado de precisión que se desee., La distribución muestral de la media es normal, o se aproxima suficientemente a la normalidad cuando se cumple al menos una de las siguientes condiciones: 2. La variable en la población NO se distribuye normalmente, pero el tamaño de la muestra es igual o superior a 30 observaciones (Teorema Central del Límite)., Distribución muestral de la varianza ???? La varianza es una medida de dispersión que permite determinar la variabilidad que presentan los datos recogidos en una variable objeto de estudio. Aquí se puede utilizar la varianza muestral o la cuasivarianza muestral o varianza insesgada., Distribuciones muestrales ???? Distribución muestral de la varianza, Distribuciones muestrales ???? Distribución muestral de la media, Amplitud del intervalo de confianza y su relación con el tamaño muestral En conclusión La amplitud del intervalo de confianza depende del tamaño de la muestra y del nivel de confianza (n.c), de forma que:, Estadística inferencial Se realiza a través de 2 procedimientos relacionados: Contraste de hipótesis