Tomando en cuenta lo dicho líneas arriba, debemos obtener los llamados Estadísticos de la Muestra, que al ser calculados a partir de una muestra, constituyen variables muestrales con una determinada distribución muestral, como la media muestral de la muestra, la varianza muestral, la proporción muestral, entre los principales.
Y dice la Estadística que debemos usar estos Estadísticos Muestrales para estimar los parámetros poblacionales. El fundamento lo encontramos en la Ley de Grandes Números y el Teorema del Límite Central, dos grandes teoremas de la Estadística que la fundamentan teóricamente.
A continuación, usaremos el Minitab para comprobar si es cierto que los indicadores muestrales pueden ser usados para estimar los parámetros poblacionales.
Vamos a generar 100 valores en la columna C1, de 1 a 100, que indicará el i-ésimo elemento de la población, de tamaño 100; es decir N = 100.
Esto lo hacemos siguiendo los siguientes pasos:
Paso 1: < Calc > - < Make patterned data > - < Simple of set numbers> Valor inicial: 1 Valor final: 100. Incrementos: 1.
Paso 2: A continuación, en la columna C2 vamos a generar aleatoriamente las notas vigesimales de 100 alumnos de un determinado colegio particular. Supongamos que las notas van de 05 a 18.
Esto lo haremos usando la siguiente secuencia:
<Calc> - <Random data> - <Integer>
En la siguiente ventana debemos ingresar los datos según se indica en la figura.
Paso 3: Obtención de la media y desviación estándar de la muestra:
Para ello usaremos la siguiente secuencia:
<Stat> - <Basic statistics> - <Display descriptive statistics>
La media, 11.92 y la desviación estándar, 3.892, se muestra en las primeras líneas de la siguiente figura.
Paso 4: Ahora vamos a extraer 5 muestras aleatorias de tamaño 36 (n = 36) que las almacenaremos en las columnas C3 – C7, de la siguiente manera:
Síguenos en: Facebook Sobre aulaClic Política de Cookies