Muestreo y Estadística

En una investigación sobre hábitos de consumo, ¿qué representa la población?

• Los 50 clientes seleccionados al azar.

• Todos los consumidores del producto en el país.

• Solo las personas que compran semanalmente.

• Los datos obtenidos de la muestra.

¿Qué es una muestra representativa?

• Aquella con los valores más altos de la población.

• La que reproduce las características esenciales de la población.

• Una muestra con el mismo tamaño que la población.

• Una muestra seleccionada por conveniencia.

¿Qué diferencia existe entre parámetro y estadístico?

• El parámetro describe la muestra y el estadístico la población.

• El parámetro se calcula y el estadístico se estima.

• El parámetro describe la población y el estadístico la muestra.

• No hay diferencia, son sinónimos.

El propósito de seleccionar una muestra es:

• Evitar el uso de fórmulas estadísticas.

• Obtener información de toda la población con menor costo y tiempo.

• Aumentar la variabilidad de los datos.

• Sustituir la población completamente.

Un estimador insesgado es aquel que:

• Tiende a subestimar la media real.

• Produce valores esperados iguales al parámetro poblacional.

• Tiene la menor varianza posible.

• No depende del tamaño de la muestra.

En el muestreo sistemático, los elementos se eligen:

• Al azar completamente.

• Cada cierto intervalo dentro de una lista ordenada.

• Solo si cumplen una condición.

• En grupos heterogéneos.

En un muestreo por conglomerados, se seleccionan:

• Individuos aleatorios de toda la población.

• Subgrupos completos o zonas específicas.

• Elementos según conveniencia.

• Solo los individuos más representativos.

La principal ventaja del muestreo estratificado es:

• Aumenta el error de muestreo.

• Mejora la precisión al incluir todos los subgrupos.

• Reduce el tamaño de muestra a cero.

• Elimina la variabilidad completamente.

¿Qué mide la desviación estándar?

• El grado en que los datos se agrupan alrededor de la media.

• La proporción de datos extremos.

• El número total de observaciones.

• El valor más frecuente de la muestra.

Si la desviación estándar es grande, significa que:

• Los datos son muy parecidos entre sí.

• Los datos están muy dispersos respecto a la media.

• La media es incorrecta.

• Hay un error de medi