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Muestras y poblaciones - Coggle Diagram
Muestras y poblaciones
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Muestra
Subconjunto de la población, debe ser representativo para poder generalizar los resultados.
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Un estimador de un valor poblacional de una sola muestra no es necesariamente representativo de la población.
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Distribución normal
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El Teorema del Límite Central establece que la distribución de las medias de las muestras se aproxima a una distribución normal si el tamaño de la muestra es suficientemente grande.
68.3% de los datos caen dentro de 1 DE de la media.
95.4% de los datos caen dentro de 2 DE de la media.
99.7% de los datos caen dentro de 3 DE de la media.
Error estándar
Mide la variabilidad entre las medias de diferentes muestras extraídas de la misma población (depende de la DE y tamaño de muestra).
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Rango de referencia
Es un rango de valores que contiene un porcentaje específico de los datos en una muestra (generalmente el 95%).
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Distribución t
Similar a la distribución normal, pero con colas más pesadas (más valores extremos).
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A medida que aumentan, la distribución t se aproxima a la distribución normal (Tamaño de la muestra menos 1).
Robustez, proporciona un intervalo de confianza válido.
Intervalo de confianza
El intervalo de confianza del 95% indica que se puede tener un 95% de confianza en que el valor verdadero del parámetro poblacional (por ejemplo, la media) se encuentra dentro de ese rango.
Es un rango de valores que se calcula a partir de una muestra y que se utiliza para estimar un parámetro poblacional, como la media.
Intervalos más amplios se asocian con muestras más pequeñas o más alta variabilidad. Más estrechos indican estimaciones más precisas.