DIRECCIÓN ACADÉMICA
Formato de entrega de evidencias
FO-205P11000-14
División: (1)
Ingeniería Industrial
Grupo: (2)
Asignatura:
(3)
Estudio del Trabajo II
Docente: (4)
Ing. Servando Huerta Medina
Nombre y número de control: (5)
193116327 Reyes Armillas Jair Noe
Fecha de entrega: (6)
22/04/21
Competencia No.: (7)
1
Descripción: (8)
Realiza el muestreo de trabajo para la estandarización en el área operativa en las empresas
manufactureras.
Indicador de alcance: (9)
Refiere las generalidades del muestreo del trabajo
Evidencia de aprendizaje: (10)
Conceptos Generales- Muestreo del trabajo
Población:
Los estadísticos usan la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido
escogidos para su estudio.
Población Finita:
(es medible) Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar, y que posee o incluye un
número limitado de medidas y observaciones; por ejemplo el número de alumnos de un centro de enseñanza.
Población Infinita:
(imposible de medir) Es infinito si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse
en el conteo. Son poblaciones infinitas porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones
que cada uno de ellos puede generar; por ejemplo si se realizara un estudio sobre los productos que hay en el
mercado
Muestra:
Los estadísticos emplean la palabra muestra para describir una porción escogida de la población. Matemáticamente,
podemos describir muestras y poblaciones al emplear mediciones como la Media, Mediana, la moda, la desviación
estándar. Cuando estos términos describen una muestra se denominan estadísticas.
Muestreo probabilístico (aleatorio):
En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen
probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en
nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.
Muestreo no probabilístico (no aleatorio):
En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o
simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los
errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo
riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra.
Intervalos de confianza:
Un intervalo de confianza (IC) es un intervalo de números que se cree contienen el valor del parámetro.
La probabilidad que el método produzca un intervalo que contenga el parámetro se llama nivel de confianza. Es
común usar números cercanos a 1, tales como 0.95 o 0.99.
La mayoría de los ICs tiene la forma estimación puntual ± margen de error con el margen de error basado en la
dispersión de la distribución muestral del estimador puntual; p.ej., margen de error ≈ 2(error estándar) para 95%
confianza
