En notas pasadas hemos hablado sobre el tamaño ideal de la muestra. Hoy, daremos una lista de conceptos estadísticos importantes en la determinación del tamaño de muestra.
Parámetro: El parámetro revela un valor real, el cual se obtendría al realizar un censo en lugar de trabajar en una muestra. Se describe de manera corta la característica o medida fija de la población meta a la cual se va a estudiar.
Estadístico: Es utilizada en la muestra para estimaciones del parámetro de la población. Caracteriza a una media de la población muestra.
Corrección de la población finita: Es usada para corregir la sobreestimación de la varianza del parámetro de la población. Es decir, cuando el tamaño de la muestra es mayor o igual a 10 porciento, se rehace la media o proporción de la muestra.
Nivel de precisión: Al usar un parámetro estadístico de la población, el nivel de precisión resulta ser el tamaño deseado del intervalo que se está estimando. Es entonces, la máxima diferencia que se permite entre el estadístico de la muestra y el parámetro de la población.
Intervalo de confianza: el intervalo de confianza es el rango dentro del que caerá el verdadero parámetro de la población, suponiendo un determinado nivel de confianza.
Nivel de confianza: es la estimación efectuada se ajuste a la realidad; es decir, que caiga dentro de un intervalo determinado basado en el estimador y que capte el valor verdadero del parámetro a medir.
Distribución del muestreo: La distribución de los valores de una muestra estadística, que se calculan para cada posible muestra que se extraiga de la población meta dado un plan de muestreo específico.
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