TEOREMA DE LÍMITE CENTRAL
Selección de muestra
Las muestras se enfocan en la selección de los participantes del estudio. Esta se saca en concordancia con el problema y el diseño de la tesis.
Para seleccionar la muestra debemos empezar por definir la unidad de análisis, que no esta otra cosa, sino dónde y con quién se realizará la recolección de los datos. Por ejemplo: organizaciones, comunidad, instituciones, colegios, etc. Seguidamente podremos segmentar la población a través de la muestra.
Es indispensable que la muestra sea representativa, porque los resultados obtenidos el investigador los utilizará para generalizarlos a toda la población. Es el caso de las encuestas que se realizan con un grupo específico de participantes y los resultados abarcan un grupo más amplio de personas.
Teorema de límite central
El teorema del límite central es un teorema fundamental de probabilidad y estadística. El teorema describe la distribución de la media de una muestra aleatoria proveniente de una población con varianza finita. Cuando el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, la distribución de las medias sigue aproximadamente una distribución normal.
El teorema se aplica independientemente de la forma de la distribución de la población. Muchos procedimientos estadísticos comunes requieren que los datos sean aproximadamente normales.
El teorema central del límite es un resultado matemático que garantiza que, si sumamos variables cualesquiera (no necesariamente normales), la variable suma también seguirá una distribución normal (esto siempre que se cumplan algunas condiciones básicas).
Muestra no probabilística
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la cual el investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de hacer la selección al azar.
A diferencia en el muestreo probabilistico donde cada miembro de la población tiene una posibilidad conocida de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en el estudio
El muestreo no probabilístico es más útil para estudios exploratorios como la encuesta piloto(una encuesta que se implementa en una muestra más pequeña, en comparación con el tamaño de muestra predeterminado).
El muestreo no probabilístico se utiliza donde no es posible extraer un muestreo de probabilidad aleatorio debido a consideraciones de tiempo o costo.
El muestreo no probabilístico es un método menos estricto, este método de muestreo depende en gran medida de la experiencia de los investigadores. El muestreo no probabilístico comúnmente se lleva a cabo mediante métodos de observación, y se utiliza ampliamente en la investigación cualitativa.
Tipos de muestreo no probabilístico y ejemplos
1. Muestreo por conveniencia.
2. Muestreo consecutivo.
3. Muestreo por cuotas.
4.- Muestreo intencional o por juicio.
5. Muestreo de bola de nieve.
AL FINALIZAR ESTOS TEMAS YA VISTOS REALIZAMOS LOS EJERCICIOS QUE SE MUESTRAN EN EL SIGUIENTE LINK:
https://es.khanacademy.org/math/statistics-probability/sampling-distributions-library
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