ELEMENTOS DE MUESTREO MENDENHALL PDF

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Author:Yolar Kajigami
Country:Malta
Language:English (Spanish)
Genre:Automotive
Published (Last):14 July 2012
Pages:126
PDF File Size:18.11 Mb
ePub File Size:9.25 Mb
ISBN:670-2-73211-230-3
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Este resultado se manminado; por eso su producto, Yt tiene para todos los puntos en la Figura 2. Las desviaciones correspondientes y, - p , y yZ- p, , van a tomar el mismo signo algebraico para algunos puntos, y signo opuesto para otros puntos.

Valores positivos indican que y, se incrementa cuando y, se incrementa; valores negativos indican que Yt 7, disminuye cuando y, se incrementa.

Un valor cero de la covarianza indica que no hay dependencia lineal entre y, y y,. Por ejemplo, la media muestral jy puede ser usada como un estimador de la media poblacional p. L,, y otros pueden estar bastante alejados de p en cualquiera de los lados positivo o negativo.

Dos propiedades deseables para 8 son las siguientes: A e 1. Si podemos contar con dos estimadores insesgados de 8, generalmente daremos preferencia al que tenga la menor varianza. Ya que muchos estimadores que usamos a lo ZO. Enuncie el teorema de Tchebysheff. Este ejercicio ilustra la efectividad de la desviaci6n estandar como una medida de la variabilidad de un conjunto de mediciones.

Describa dos propiedades deseables de un estimador. Este mismo objetivo motiva el estudio del problema de muestreo. Enseguida trataremos la forma de seleccionar una muestra de la poblaci6n.

En nuestro ejemplo, un elemento es un votante registrado en la comunidad. Todos estos marcos presentan inconveniencias. Por lo tanto, un marco es una lista de unidades habitacionales o una lista de manzanas de la ciudad, y el segundo marco es una lista de los votantes dentro de esas unidades mayores. A la muestra resultante se le llama muestra aleatoria estratijkada. Las preferencias individuales pueden ser obtenidas de cada votante elegible dentro de cada unidad muestreada.

En muestreo aleatorio estratificado tomamos una muestra aleatoria simple en cada estrato; mientras que en muestreo por conglomerados tomamos una muestra aleatoria simple de grupos y entonces muestreamos todos los elementos de los grupos seleccionados conglomerados. Esta clase de error es llamada error de muestreo. La primera causa de error, no respuesta, es importante, ya que la no respuesta a una pregunta hecha a un individuo seleccionado para ser incluida en la muestra puede introducir un sesgo en los datos muestrales.

La misma persona puede, sin embargo, dar una respuesta verdadera a la misma pregunta en un cuestionario que le ha sido enviado por correo. El tercer problema concierne a los cambios arbitrarios en los elementos muestrales.

Los datos deben ser obtenidos de las unidades muestrales exactas que fueron selec- 3. Las probabilidades conocidas nos permiten calcular los valores esperados y las varianzas de los estimadores, tales como media muestral, y eqtQnces determinar la bondad de estos estimadores. El gran error pudo haberse debido parcialmente al marco, que estuvo ponderado hacia personas de altos ingresos; pero, ciertamente, la tasa alta de no respuesta fue un factor determinante. Estos errores en las encuestas pueden ser minimizados siguiendo los puntos presentados en las siguientes subsecciones.

La no respuesta puede ser minimizada teniendo preparado un plan ciudadoso para reentrevistas sobre los elementos muestreados. EP importante obtener algunas respuestas en al menos un subconjunto de las no respuestas originales, de tal manera que se puedan eliminar factores grandes de sesgo.

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