Tema 1 - PsiqueUned. Psicología. UNED

PM II T_1º
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TEMA 1º: MUESTREO
INFERENCIA: en base a los resultados de una muestra, hacer una afirmación
sobre la población de la que la muestra ha sido extraída, y no equivocarnos.
CENSO: la muestra es tan grande que coincide con toda la población. Todos los
elementos.
ERROR MUESTRAL: diferencia entre el resultado obtenido en la muestra y el que
se habría obtenido si hubiésemos hecho un censo con la población siguiendo los
mismos procedimientos que en la muestra.
POBLACIÓN: todo el conjunto de elementos, infinito o finito, definido por una o
más características de las que gozan todos los elementos que lo componen, y sólo
ellos.
MUESTRA: subconjunto de elementos de una población. Debe ser representativa.
MUESTREO: proceso por el cual se elige a la muestra que represente a la
población.
Puede ser:
• Muestreo probabilístico: cuando puede calcularse de antemano la
probabilidad de obtener cada una de las muestras que sea posible
seleccionar.
• Muestreo intencional u opinático: la persona que selecciona la muestra es la
que procura que ésta sea representativa, según su criterio.
• Muestreo sin normas, circunstancial o errático: se toma la muestra de
cualquier manera.
Sólo en el muestreo probabilístico la muestra es representativa y su proceso de
selección es un experimento aleatorio.
Para la selección de las muestras aleatorias se emplean tablas de nº aleatorios,
ordenador...
TABLAS DE NÚMEROS ALEATORIOS:
1. Se enumera a todos los sujetos.
2. Se abren las tablas por una página cualquiera y se hacen unas divisiones que
se pueden borrar, y que abarquen tantos dígitos como tenga el último
elemento de la población.
3. Se anotan por filas o por columnas, los números de la muestra.
4. Se mira a quién pertenecen esos números en le listado de la población.
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Si necesitamos tres cifras, se cogen grupos de tres números, como antes, pero se
hace una tabla de los números de la muestra que necesitamos para ver el lugar que
ocupan esos números, cada fila de números de la población tendrá tantos como la
muestra que queramos sacar y terminará con el último múltiplo de tres cifras del
total de la población.
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS: si tomamos todos los elementos de una
población y medimos en ellos una característica.
Esta distribución se define por su media y su varianza.
Parámetros poblacionales: µ = media de la población
σ 2 = varianza de la población
DISTRIBUCIÓN DE LA MUESTRA: lo mismo pero medido en la muestra.
Se caracteriza por su media y su varianza.
Estadísticos: Υ = media de la muestra
S 2 = varianza de la muestra
DISTRIBUCIÓN MUESTRAL O DISTRIBUCIÓN DEL ESTADÍSTICO “1”: a
partir de varias muestras de una población, podemos medir en ellas una
determinada característica y obtener la distribución de frecuencias de estos
valores.
“1” es una variable aleatoria.
Parámetros: µ1 = media de la distribución muestral del estadístico 1
σ12 = varianza de la distribución muestral del estadístico 1
La desviación típica de la distribución muestral de un estadístico es ERROR
MUESTRAL.
La función “1” es un estimador de L (característica poblacional).
1̂ = L
ESTIMACIÓN: resultado numérico de cada uno de los valores de la función
estimadora.
ESTIMADOR INSESGADO: cuando tengamos un estadístico “1” tal que su media
coincide con el parámetro que tratamos de estimar.
E (1) = L
Perseguiremos siempre que nuestros estimadores sean insesgados, y además que
tengan una varianza pequeña, para que estén muy concentrados en torno al valor
central ⇒ ACURACIDAD.
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