Saltar al contenido principal
Library homepage
 
LibreTexts Español

1: Muestreo y datos

  • Page ID
    153402
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    En este capítulo se incluyen las ideas básicas y palabras de probabilidad y estadística. Pronto entenderás que las estadísticas y la probabilidad trabajan juntas. También aprenderá cómo se recogen los datos y qué datos “buenos” se pueden distinguir de los “malos”.

    • 1.1: Introducción
      En este capítulo se incluyen las ideas básicas y palabras de probabilidad y estadística. Pronto entenderás que las estadísticas y la probabilidad trabajan juntas. También aprenderá cómo se recogen los datos y qué datos “buenos” se pueden distinguir de los “malos”.
    • 1.2: Definiciones de Estadística, Probabilidad y Términos Clave
      La teoría matemática de la estadística es más fácil de aprender cuando se conoce el idioma. Este módulo presenta términos importantes que serán utilizados a lo largo del texto.
    • 1.3: Datos, Muestreo y Variación en Datos y Muestreo
      Los datos son elementos individuales de información que provienen de una población o muestra. Los datos pueden clasificarse como cualitativos, cuantitativos continuos o cuantitativos discretos. Debido a que no es práctico medir toda la población en un estudio, los investigadores utilizan muestras para representar a la población. Una muestra aleatoria es un grupo representativo de la población elegida mediante un método que da a cada individuo de la población las mismas posibilidades de ser incluido en la muestra.
    • 1.4: Frecuencia, Tablas de Frecuencia y Niveles de Medición
      Algunos cálculos generan números que son artificialmente precisos. No es necesario reportar un valor a ocho decimales cuando las medidas que generaron ese valor sólo fueron exactas a la décima más cercana. Redondee su respuesta final a un decimal más de lo que estaba presente en los datos originales. Esto significa que si tienes datos medidos a la décima de una unidad más cercana, reportar la estadística final a la centésima más cercana.
    • 1.5: Diseño Experimental y Ética
      Un estudio mal diseñado no producirá datos confiables. Hay ciertos componentes clave que deben incluirse en cada experimento. Para eliminar las variables al acecho, los sujetos deben ser asignados aleatoriamente a diferentes grupos de tratamiento. Uno de los grupos debe actuar como grupo control, demostrando lo que sucede cuando no se aplica el tratamiento activo. Los participantes en el grupo control reciben un tratamiento placebo que se parece exactamente a los tratamientos activos pero no puede influir en la variable de respuesta.
    • 1.6: Experimento de recolección de datos (Hoja de trabajo)
      Una hoja de trabajo de estadística: El alumno demostrará la técnica de muestreo sistemático. El alumno construirá tablas de frecuencias relativas. El alumno interpretará los resultados y sus diferencias de diferentes agrupaciones de datos.
    • 1.7: Experimento de muestreo (Hoja de trabajo)
      Una hoja de trabajo de estadística: El alumno demostrará las técnicas simples de muestreo aleatorio, sistemático, estratificado y agrupado. El alumno explicará los detalles de cada procedimiento utilizado.
    • 1.E: Muestreo y Datos (Ejercicios)
      Estos son ejercicios de tarea para acompañar el Textmap creado para “Estadísticas Introductorias” por OpenStax.

    Colaboradores y Atribuciones

    Paul Flowers (University of North Carolina - Pembroke), Klaus Theopold (University of Delaware) and Richard Langley (Stephen F. Austin State University) with contributing authors. Textbook content produced by OpenStax College is licensed under a Creative Commons Attribution License 4.0 license. Download for free at http://cnx.org/contents/85abf193-2bd...a7ac8df6@9.110).


    This page titled 1: Muestreo y datos is shared under a CC BY 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by OpenStax via source content that was edited to the style and standards of the LibreTexts platform; a detailed edit history is available upon request.