Antes de calcular, decide a quién midas
- Población: el grupo completo que te interesa (todos los alumnos de la prepa).
- Censo: medir a TODA la población (exacto, caro, lento).
- Muestra: medir a un SUBCONJUTO y generalizar (rápido, pero con error).
- Muestra aleatoria: todos tienen la MISMA posibilidad de salir → la única que permite generalizar sin sesgo.
Del todo a la parte: ¿tu muestra se parece a la población?
- Población: mitad mujeres, mitad hombres
- Buena muestra: conserva la mezcla
- Muestra sesgada: solo preguntaste a tus amigos
Si encuestas solo en el equipo de fútbol, qué queda sobrerrepresentado?
Tipos de muestreo y sus trampas
- Aleatorio simple: numerar y elegir al azar (ruleta perfecta).
- Estratificado: dividir en grupos (1.º, 2.º, 3.º) y muestrear proporcionalmente a su tamaño.
- Sesgo de selección: muestra de conveniencia (a quien tienes a la mano) o voluntaria (quien quiso responder).
- No respuesta: enviaste 100, contestaron 20 → esos 20 quizá no son como los 80 que ignoraron.
Ejemplo resuelto: decidir el muestreo
Quieres saber el promedio de horas de estudio de 1200 alumnos (400 por grado)
Población
1200 alumnos, con 3 subgrupos claros de 400.Descarta
Encuestar solo a tu salón = sesgo (un grado no representa a tres).Elige
Estratificado: 3.º de cada 100 → 100 alumnos en total, proporcionales.Justifica
Cada grado queda representado según su peso real; la estimación será más justa.Mide
Con esos 100 calculas el promedio y lo reportas como aproximación del censo.
Paso 1 de 5
Practica ahora
Una encuesta VOLUNTARIA en redes suele estar sesgada porque…
La diferencia clave entre censo y muestra es que el censo…
De una población de 800 estudiantes quieres una muestra del 5%. ¿Cuántos alumnos es n?
Encuestaste a 60 de 1.º, 60 de 2.º y 60 de 3.º. ¿Cuál fue el tamaño total de la muestra?
Una muestra grande pero sesgada da resultados más confiables que una muestra pequeña y aleatoria.
Une cada término con su idea
Piensa en una encuesta que viste (elecciones, "el 90% de los experts"). Describe a quién crees que encuestaron y qué sesgo podría tener.
¿Era aleatoria o de conveniencia? ¿Quién quedó fuera?
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Población y muestra
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