TAREA EN CLASES
El muestreo aleatorio simple garantiza que cada miembro de la población tenga la misma
probabilidad de ser seleccionado. verdadero o falso.
Verdadero. El muestreo aleatorio simple garantiza que cada miembro de la población tenga la
misma probabilidad de ser seleccionado. En este tipo de muestreo, todos los elementos de la
población tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra, lo que asegura la
aleatoriedad del proceso.
el muestreo estratificado implica dividir la población en subgrupos homogéneos y luego
tomar una muestra aleatoria de cada subgrupo. Verdadero falso.
Verdadero. El muestreo estratificado implica dividir la población en subgrupos
homogéneos, llamados estratos, que comparten características similares. Luego, se toma
una muestra aleatoria de cada uno de estos subgrupos. Este enfoque busca garantizar
que todos los subgrupos estén representados adecuadamente en la muestra.
el muestreo por conveniencia es el método más fiable para obtener resultados
representativos. Verdadero o falso.
Falso. El muestreo por conveniencia no es el método más fiable para obtener resultados
representativos. En este tipo de muestreo, se seleccionan los miembros de la población que
son más fáciles de acceder o de estudiar, lo que puede llevar a sesgos y a una muestra no
representativa de la población en general. Esto hace que los resultados no sean
necesariamente aplicables a toda la población.
el teorema central de límite establece que la distribución de la media muestral se aproxima a
una distribución normal a medida que el tamaño de la muestra aumenta. Verdadero o falso
Verdadero. El teorema central del límite establece que, a medida que aumenta el tamaño de la
muestra, la distribución de la media muestral se aproxima a una distribución normal,
independientemente de la forma de la distribución de la población original, siempre y cuando
el tamaño de la muestra sea suficientemente grande. Esto es fundamental en la inferencia
estadística, ya que permite utilizar la distribución normal para hacer estimaciones y pruebas
incluso cuando no se conoce la distribución de la población.
el teorema central de limite solo se aplica a muestras grandes (n>30) verdadero o falso
Falso. El teorema central del límite se aplica a muestras de cualquier tamaño, pero es más
preciso para tamaños grandes (n > 30). Para poblaciones con distribuciones muy sesgadas, se
recomienda un tamaño de muestra mayor para que la aproximación a la normal sea más
precisa.
según el teorema central de limite, la media de la distribución muestral es igual a la media
de la población, Verdadero o falso.
Verdadero. Según el teorema central del límite, la media de la distribución muestral de las
medias es igual a la media de la población. Es decir, la media de todas las posibles medias
muestrales que se pueden obtener de una población será igual a la media de la población
original.