Buenas tardes chicos!! hoy os traigo la estadística inferencial, muestreo y estimación. Allá vamos!!
Cuando planteamos un estudio en el ámbito sanitario para
establecer relaciones entre variables, nuestro interés no suele estar
exclusivamente en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, sino
más bien en todos los pacientes similares a estos, esto significa inferir.
Ø Al conjunto de pacientes sobre los
que queremos estudiar alguna cuestión (sacar conclusiones) le llamamos población de estudio.
Ø Al conjunto de individuos concretos
que participan en el estudio le denominamos muestra.
Ø Al número de individuos de la muestra
le denominamos tamaño muestral.
Ø Al conjunto de procedimientos
estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la
población, le denominamos inferencia
estadística.
Ø Al conjunto de procedimientos que
permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de
la población le llamamos Técnicas de muestreo,
esto se hace para evitar sesgos.
- Si la muestra se elige por un
procedimiento de azar, se puede evaluar ese error. La técnica de muestreo en
ese caso se denomina muestreo
probabilístico o aleatorio y el error asociado a esa muestra elegida al
azar se llama error aleatorio.
- En los muestreos no probabilísticos (Ej: estudios de conveniencia. Utilizar a los pacientes de mi hospital como muestra), no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable gracias a las leyes de la probabilidad.
- En los muestreos no probabilísticos (Ej: estudios de conveniencia. Utilizar a los pacientes de mi hospital como muestra), no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable gracias a las leyes de la probabilidad.
- Cuanto mayor sea el tamaño de la
muestra, favorezco la reducción del error aleatorio por probabilidad.
El error estándar es la
medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador, mide el grado de variabilidad en los
valores del estimador en las distintas muestras de un determinado tamaño que pudiésemos
tomar de una población y por último, cuanto más pequeño es el error
estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra
concreta.
Os preguntareis como se calcula....
- Error estándar para una media :![](https://lh3.googleusercontent.com/blogger_img_proxy/AEn0k_sHWKKhLIhjRj-kyk0E9yIoPlWH0fHw6o9ecQDDaJYrk_xyam8Mmu_mKUgqzWrW3XNtCy39N7QgZo8MIypqplauR_x8vha3Oy2ixRowRSRFtvUYf0aifge4zeUz7s9YH9UrLbezow=s0-d)
Os preguntareis como se calcula....
- Error estándar para una media :
-Error estándar para una proporción (frecuencia
relativa):
En el siguiente vídeo os explica el teorema central del límite, espero que os sirva.
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