PcBel escribió: ↑Jue Jul 14, 2022 12:00 pm
En relación con la estadística inferencial, es cierto que:
1. El parámetro está libre de error de medida o muestreo.
2. Al trabajar con una muestra, las conclusiones del estudio describen la muestra concreta y no son generalizables.
3. El error muestral es la diferencia entre los valores de las medidas producidas respecto al valor de la medida empírica.
4. La muestra debe contener, como mínimo, el 5% de la población.
La opción 2 es fácilmente descartable, porque en estadística inferencial pretendemos realizar inferencias sobre la población. Si las conclusiones no pudieran generalizarse a la población, apañados estaríamos
La opción 4 también se puede descartar con relativa facilidad: la muestra debe ser representativa de la población, sin más. No os lieis mucho con esto. ¿Habéis leído en algún sitio que haya que alcanzar un % específico? Pues eso.
La opción 3 puede generar algo más de duda si no sabemos que "medida producida" = "medida empírica". Vamos, los datos que obtenemos de la muestra. La frase sería correcta si en lugar de "medida empírica" pusiera "medida real o verdadera", que serían los datos reales
de la población.
En cuanto a la RC, recordad que
parámetro se refiere a la población; es lo que tratamos de inferir, utilizando una muestra porque no podemos trabajar con toda la población de interés. Al referirse a la población total, está libre de cualquier error.
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