Muestreo de investigación en agroecosistemas, definición e importancia tipos y métodos., Resúmenes de Estadística

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Muestreo de investigación en agro ecosistemas Docente: Moya Javier Julio, 12 del 2022

Introducción La teoría del muestreo es el estudio de las relaciones existentes entre una población y muestras extraídas de la misma. Tiene gran interés en muchos aspectos de la estadística. Por ejemplo permite estimar cantidades desconocidas de la población (tales como la media poblacional, la varianza etc.), frecuentemente llamada parámetros, a partir del conocimiento, de las correspondientes cantidades muéstrales (tales como la media muestral, la varianza, etc.), a menudo llamadas estadísticos muéstrales o brevemente estadísticos. Es en general, un estudio de inferencias, realizados sobre una población mediante muestras extraídas de la misma, junto con las indicaciones de la exactitud de tales inferencias aplicadas a la teoría de la probabilidad. Cada sistema de muestreo se utiliza para obtener estimaciones de ciertas propiedades de la población objeto de estudio, y será tanto más adecuado cuanto mejores sean las estimaciones que proporcione. Las estimaciones individuales pueden ser, por casualidad, muy aproximadas o diferir considerablemente del verdadero valor. Desde un punto de vista aplicado, se denomina muestreo al proceso de selección de las muestras a utilizar para la investigación. Esto supone generar una o pocas muestras. Actualmente es de interés la selección de las muestras para la simulación informática de los procesos de muestreo, particularmente para la obtención de distribuciones muéstrales.

Muestreo aleatorio estratificado: se divide la población total en clases homogéneas, llamadas estratos. Muestreo aleatorio conglomerados: las unidades muéstrales no son simples, sino que son colectivos. Métodos de muestreo no probabilístico Es una técnica utilizada en la muestra estadística, donde no todos los individuos de una población a investigar, posean las mismas oportunidades de selección, en este tipo de muestreo predominan aquellos individuos que, al cumplir con cierta cualidad o característica benefician la investigación. Dentro de estos encontramos los siguientes: Muestreo por conveniencia: es aquel donde el investigador realiza la muestra, seleccionando individuos que considera accesibles y de rápida investigación. Muestreo por cuotas: el investigador se asegura de que la muestra sea equitativa y proporcional, de acuerdo con las características, cualidades o rasgos de la población a estudiar. Muestreo de bola de nieve: consiste en que el investigador exija, al primer sujeto de la muestra, identificar o señalar a otra persona que cumpla con los requisitos de la investigación. Muestreo discrecional: mediante esta técnica los sujetos se eligen para conformar un grupo específico de personas que resultan más adecuadas para el análisis que otras.

Distribuciones muéstrales Indica los valores que tomara el estimador al seleccionar distintas muestras de la población. Las dos medidas fundamentales de esta distribución son la media que indica el valor promedio del estimador y la desviación típica, también denominada error típico de estimación, que indica la desviación promedio que se puede esperar entre el estimador y el valor del parámetro. Es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado entre ellas se encuentran: Distribución muestral de medias: cada muestra de tamaño n que podemos extraer de una población proporciona una media. Si consideramos cada una de estas medias como valores de una variable aleatoria podemos estudiar su distribución. Distribución muestral de proporciones: en numerosas ocasiones se plantea estimar una proporción o porcentaje. En estos casos la variable aleatoria toma solamente dos valores diferentes (éxito o fracaso), es decir sigue una distribución binomial y cuando la extensión de la población es grande la distribución binomial B(n, p) se aproxima a la normal N (np, √npq. Estimación de parámetros Es el procedimiento utilizado para conocer las características de un parámetro poblacional, a partir del conocimiento de la muestra. Con una muestra, de tamaño n, podemos efectuar una estimación de un valor de un parámetro de la población; pero también se necesitara precisar un:

Conclusión Para que las conclusiones de la teoría del muestreo e inferencia estadística sean válidas, las muestras deben de elegirse de forma que sean representativas de la población. Un estudio sobre métodos de muestreo y los problemas que tales métodos implican, se conoce como diseño de experimentos. El proceso mediante el cual se extrae de una población una muestra representativa de la misma se conoce como muestreo al azar, de acuerdo con ello cada miembro de la población tiene la posibilidad de ser incluido en la muestra. El concepto de muestreo es fundamental para la inferencia estadística. El hecho de que las muestras no sean exactamente representativas de las poblaciones significa que, presentan cierto margen de incertidumbre. Para cuantificarlo y definir técnicas inferenciales es necesario conocer cómo se comportan los estadísticos obtenidos en las muestras, esto es, como son las distribuciones muéstrales de los estadísticos habitualmente utilizados para la inferencia. Las muestras singulares generadas para investigación con sujetos suelen utilizarse para obtener algunos estadísticos (media, proporción, etc).

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