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el objetivo de la investigación cuantitativa es comprender las características de las poblaciones mediante la búsqueda de parámetros. En la práctica, a menudo es demasiado difícil, lento o inviable recopilar datos de cada miembro de una población. En su lugar, los datos se recogen a partir de muestras.

con las estadísticas inferenciales, podemos usar estadísticas de muestra para hacer conjeturas educadas sobre los parámetros de la población.,

población vs muestra

en la investigación, una población es todo el grupo que le interesa estudiar. Esto puede ser un grupo de personas (por ejemplo, todos los adultos en los EE.UU. o todos los empleados de una empresa), pero también puede significar un grupo que contiene otro tipo de elementos: objetos, eventos, organizaciones, países, especies, organismos, etc.

una muestra es un grupo más pequeño tomado de la población. La muestra es el grupo de elementos de los que realmente recopilará datos.,

desea identificar el nivel de apoyo a la pena de muerte entre los residentes de Estados Unidos. Dado que la población en la que estás interesado son todos los residentes de Estados Unidos, no es práctico recopilar datos de toda la población. En su lugar, se utiliza el muestreo aleatorio para encuestar a una muestra de 2000 participantes.

¿Qué tipos de números son parámetros y estadísticas?

las estadísticas y los parámetros son números que resumen cualquier característica medible de una muestra o una población.

para variables categóricas (p. ej.,, afiliación política), la estadística o parámetro más común es una proporción.

para las variables numéricas (por ejemplo, altura), la media o la desviación estándar son estadísticas o parámetros comúnmente reportados.

Ejemplos de estadísticas vs parámetros

Muestra estadística	parámetro de Población
Proporción de 2000 en una muestra aleatoria de los participantes que apoyan la pena de muerte.,	proporción de todos los residentes estadounidenses que apoyan la pena de muerte.
ingreso medio de 850 estudiantes universitarios en Boston y Wellesley.	ingreso medio de todos los estudiantes universitarios en Massachusetts.
desviación estándar de pesos de aguacates de una granja.	desviación estándar de los pesos de todos los aguacates de la región.
tiempo de pantalla medio de 3000 estudiantes de secundaria en la India.	tiempo de pantalla medio de todos los estudiantes de secundaria en la India.,

Notación estadística

se utilizan diferentes símbolos para las estadísticas frente a los parámetros para mostrar si se hace referencia a una muestra o una población.

Las letras griegas y las mayúsculas generalmente se refieren a poblaciones, mientras que las letras latinas y las minúsculas se refieren a muestras.,814a43d73″>

Sample statistic Population parameter Proportion p̂ (called «p-hat”) P Mean x̄ (called «x-bar”) μ (Greek letter «mu”) Standard deviation s (Latin letter «s”) σ (Greek letter «sigma”) Variance s2 σ2

decir la diferencia entre un parámetro y una estadística

En las noticias y reportes de investigación, no siempre está claro si un número es un parámetro o estadística., Para averiguar con qué tipo de número está tratando, pregúntese lo siguiente:

1. ¿El número describe una población completa donde se puede contactar a cada miembro para la recopilación de datos?
2. ¿Es posible recopilar datos sobre esta característica de cada miembro de la población en un período de tiempo razonable?

si la respuesta es sí a ambas preguntas, es probable que el número sea un parámetro. Para poblaciones pequeñas, los datos se pueden recopilar de toda la población y resumirse en parámetros.,

si la respuesta es no a cualquiera de las preguntas, entonces el número es más probable que sea una estadística. El muestreo se utiliza para recopilar datos de grandes poblaciones y generalizar las estadísticas a la población más amplia de una manera válida desde el punto de vista externo.

Quiz: ¿estadística o parámetro?

estimación de parámetros a partir de estadísticas

utilizando estadísticas inferenciales, puede estimar parámetros de población a partir de estadísticas de muestra. Para hacer estimaciones imparciales, lo ideal es que su muestra sea representativa de su población y/o seleccionada al azar.,

Hay dos tipos importantes de estimaciones que puede hacer sobre el parámetro de población: estimaciones puntuales y estimaciones de intervalos.

• Una estimación puntual es una estimación de un valor único de un parámetro basado en una estadística. Por ejemplo, una media muestral es una estimación puntual de una media poblacional.
• Una estimación de intervalo le da un rango de valores donde se espera que se encuentre el parámetro. Un intervalo de confianza es el tipo más común de estimación del intervalo.

ambos tipos de estimaciones son importantes para obtener una idea clara de dónde es probable que se encuentre un parámetro.,

en su estudio sobre el apoyo a la pena de muerte entre los residentes de Estados Unidos, usted encuentra que el 61% de los participantes en su muestra apoyan la pena de muerte. Para estimar el parámetro de población, se calcula una estimación puntual y una estimación de intervalos a partir de la estadística de la muestra.

Su estimación puntual es su estadística de muestra-usted estima que el 61% de todos los residentes de Estados Unidos apoyan la pena de muerte.,

para encontrar la estimación del intervalo, construya un intervalo de confianza del 95% que le indique dónde se espera que se encuentre el parámetro de población la mayor parte del tiempo. Con el muestreo aleatorio, hay una probabilidad de 0,95 de que el verdadero parámetro poblacional para apoyar la pena de muerte entre los residentes de los Estados Unidos se encuentre entre el 57% y el 65%.

Preguntas Frecuentes sobre parámetros y estadísticas