¿Cuando una muestra es insesgada?

Un estimador insesgado es aquel cuya esperanza matemática coincide con el valor del parámetro que se desea estimar. En caso de no coincidir se dice que el estimador tiene sesgo. La media de todas las estimaciones que puede realizar el estimador para cada muestra diferente, es igual al parámetro.

¿Qué es sesgo e insesgado?

En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.

¿Qué es una muestra?

Muestra viene de mostrar siendo que da a conocer a los interesados o públicos objetivos resultados, productos o servicios que ejemplifican o sirve como demostración de un tipo de evento, calidad o la estandarización. Vea también Ejemplificar.

¿Cuáles son los ejemplos de muestras sesgadas?

Otros ejemplos de muestras sesgadas incluyen medir a jugadores de baloncesto estadounidenses profesionales para estimar la altura media de los hombres estadounidenses o analizar el agua del pozo para hacer una estimación del agua del río. En ambos ejemplos, la estimación estará sesgada porque la muestra estaba sesgada.

¿Qué es una muestra estadística?

Vea también Ejemplificar. En estadísticas, la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que representan los resultados de una totalidad llamada población usando la probabilidad como, por ejemplo, “la muestra estadística de 100 personas que se someten a una encuesta para conocer la satisfacción de un producto”.

¿Por qué es indispensable que una muestra sea representativa?

Es indispensable que la muestra sea representativa, porque los resultados obtenidos el investigador los utilizará para generalizarlos a toda la población. Es el caso de las encuestas que se realizan con un grupo específico de participantes y los resultados abarcan un grupo más amplio de personas. CÓMO SELECCIONAR UNA MUESTRA