Importancia del muestreo probabilístico vs no probabilístico

📊 Medidas Descriptivas: Las medidas descriptivas son herramientas importantes para comprender y representar la información de un conjunto de datos. Existen dos tipos de medidas descriptivas: localización y tendencia central.

• Medidas de Localización:* Deben de ser utilizadas para dar una idea de la posición de una observación particular en relación con el resto de las observaciones de un conjunto de datos. Por ejemplo, el percentil o cuartiles muestran donde se encuentra una observación con respecto a la distribución.
• Medidas de Tendencia Central:* Nos dan una idea del centro de la distribución y de los valores que son típicos en el conjunto de datos. La mediana es el valor que divide a una muestra en dos partes iguales, mientras que la moda es el valor que se repite con mayor frecuencia.
• Medidas de Variabilidad:* Nos informan sobre la concentración o dispersión de los datos. La amplitud (rango) es la diferencia entre el dato más grande y el más pequeño, mientras que la varianza mide la dispersión con respecto a la media.

📊 Intervalos de Confianza: Los intervalos de confianza nos permiten aproximarnos a la media de una población, ya que es difícil calcularla directamente. El tamaño de la muestra y la variabilidad influyen en la precisión de estos intervalos.

📊 Pruebas de Hipótesis: Las pruebas de hipótesis son utilizadas para probar si hay diferencias significativas entre dos grupos o variables. Hay cuatro hipótesis: nula (H0) y alterna (Hi). La hipótesis nula establece que no existe relación entre las variables o diferencia entre los grupos, mientras que la hipótesis alterna afirma que sí existe una relación o diferencia.

📊 Correlación: La correlación lineal de Pearson indica la relación entre dos variables, dirección y fuerza. Mientras más cercano a 1, más fuerte es la relación. Por ejemplo, la correlación entre el estatus económico y las destrezas académicas es alta (r=.81).

📊 Regresión Lineal Simple: La regresión lineal simple permite conocer cuánto predice una variable sobre otra. Decidir cuál variable va como dependiente y cuál como independiente es clave.

📊 Pruebas de Hipótesis para Promedios: Las pruebas de hipótesis se utilizan para probar si hay diferencias significativas entre el promedio encontrado y el hipotético. Por ejemplo, el test de T de una muestra se utiliza para probar si el promedio encontrado difiere de un valor hipotético.

📊 Medidas Descriptivas: Las medidas descriptivas son herramientas importantes para comprender y representar la información de un conjunto de datos. Existen dos tipos de medidas descriptivas: localización y tendencia central.

• Medidas de Localización:* Deben de ser utilizadas para dar una idea de la posición de una observación particular en relación con el resto de las observaciones de un conjunto de datos. Por ejemplo, el percentil o cuartiles muestran donde se encuentra una observación con respecto a la distribución.
• Medidas de Tendencia Central:* Nos dan una idea del centro de la distribución y de los valores que son típicos en el conjunto de datos. La mediana es el valor que divide a una muestra en dos partes iguales, mientras que la moda es el valor que se repite con mayor frecuencia.
• Medidas de Variabilidad:* Nos informan sobre la concentración o dispersión de los datos. La amplitud (rango) es la diferencia entre el dato más grande y el más pequeño, mientras que la varianza mide la dispersión con respecto a la media.

📊 Intervalos de Confianza: Los intervalos de confianza nos permiten aproximarnos a la media de una población, ya que es difícil calcularla directamente. El tamaño de la muestra y la variabilidad influyen en la precisión de estos intervalos.

📊 Pruebas de Hipótesis: Las pruebas de hipótesis son utilizadas para probar si hay diferencias significativas entre dos grupos o variables. Hay cuatro hipótesis: nula (H0) y alterna (Hi). La hipótesis nula establece que no existe relación entre las variables o diferencia entre los grupos, mientras que la hipótesis alterna afirma que sí existe una relación o diferencia.

📊 Correlación: La correlación lineal de Pearson indica la relación entre dos variables, dirección y fuerza. Mientras más cercano a 1, más fuerte es la relación. Por ejemplo, la correlación entre el estatus económico y las destrezas académicas es alta (r=.81).

📊 Regresión Lineal Simple: La regresión lineal simple permite conocer cuánto predice una variable sobre otra. Decidir cuál variable va como dependiente y cuál como independiente es clave.

📊 Pruebas de Hipótesis para Promedios: Las pruebas de hipótesis se utilizan para probar si hay diferencias significativas entre el promedio encontrado y el hipotético. Por ejemplo, el test de T de una muestra se utiliza para probar si el promedio encontrado difiere de un valor hipotético.