Muestra Estadística


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Cuando los datos completos del censo no pueden ser recolectados, los estadísticos recopilan datos de muestra desarrollando diseños de experimentos específicos y muestras de encuestas, normalmente a través del muestreo aleatorio. Las propias estadísticas también proporcionan herramientas para la predicción del uso de datos a través de modelos estadísticos.

Para utilizar una muestra como guía para toda una población, es importante que represente verdaderamente a la población en general. El muestreo representativo asegura que las inferencias y las conclusiones pueden extenderse con seguridad de la muestra a la población en su conjunto. Un problema importante radica en determinar en qué medida la muestra elegida es realmente representativa. La estadísticas ofrece métodos para estimar y corregir cualquier sesgo dentro de la muestra y los procedimientos de recolección de datos. También hay métodos de diseño experimental que pueden disminuir estas cuestiones al inicio de un estudio, fortaleciendo su capacidad de discernir verdades sobre la población.

La teoría del muestreo es parte de la disciplina matemática de la teoría de la probabilidad. La probabilidad se utiliza en la estadística matemática para estudiar las distribuciones muestrales y, más generalmente, las propiedades de los procedimientos estadísticos. El uso de cualquier método estadístico es válido cuando el sistema o población en cuestión satisface los supuestos del método. La diferencia en el punto de vista entre la teoría de la probabilidad clásica y la teoría del muestreo es que la teoría de la probabilidad parte de parámetros dados de una población total para deducir las probabilidades que pertenecen a las muestras. La inferencia estadística, sin embargo, se mueve en la dirección opuesta -induciendo de las muestras a los parámetros de una población mayor o total.

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