Trabajo Documental: Investigar los siguientes conceptos y poner unejemplo.Poblacin: En Estadstica se denomina poblacin al mundo ideal, terico cuyascaractersticassequierenconocer yestudiar.Laspoblacionessuelenser muyextensasyesimposibleobservar acadacomponente, por ellosetrabajaconmuestras o subconjuntos de esa poblacin. Por eso podemos definir comomuestra a una parte o subconjunto de una poblacin.Por ejemplo, queremos conocer la opinin de los habitantes de una ciudad de2. personas junto a la que se va a instalar un depsito de residuos txicos.Los ciudadanos mayores de !" a#os de dicha localidad conformaran la poblacinobjeto de an$lisis. %omo sera costoso en tiempo y recursos el pre&untar a cadaciudadano, cuyo n'mero puede ascender a muchas decenas de miles depersonas, lo que se hace es seleccionar una muestra de unas decenas o unoscientos de personas de esa poblacin y reali(ar la encuesta a sus componentes.Para seleccionar la muestra y que sea representativa existen m)todos adecuados.Muestra:*na muestra debe ser definida en base de la poblacin determinada, y lasconclusiones que se obten&an de dicha muestra solo podr$n referirse a lapoblacin en referencia. Muestrarepresentativa+ Lacondicinm$sobviaqueselepuedepedir aunamuestraesquesearepresentativadelapoblacin, esdecir,queconten&alascaractersticas relevantes de la poblacin en las mismas proporciones que est$nincluidas en tal poblacin.Por ejemplo,El editor de una revista m)dica desea predecir el resultado de lasprximas elecciones &enerales y con esta finalidad entrevista a , suscriptoresde su revista para determinar sus preferencias al votar.Parmetro estadstico *n par$metro estadstico es un n'mero que se obtiene a partir de los datosde una distribucinestadstica. Los par$metrosestadsticossirven para sinteti(arla informacin dada por una tabla o por una &r$fica. Existen - tipos de par$metrosestadsticos+ de centrali(acin, de posicin y de dispersin.Decentralizacin+ .osindicanentornoaqu)valor/centro0sedistribuyenlosdatos.Por ejemplo, la media aritm)tica, la moda, la mediana, etc.De posicin+ Las medidas de posicin dividen un conjunto de datos en &rupos conel mismo n'mero de individuos. Para calcular lasmedidasdeposicinesnecesario que los datos est)n ordenados de menor a mayor.Por ejemplo+ %uartiles /dividen los datos en 1 partes i&uales0, deciles /dividen losdatos en ! partes i&uales0, percentiles /dividen los datos en ! partes i&uales0De dispersin+ Las medidas de dispersin nos informan sobre cuanto se alejan delcentro los valores de la distribucin.Por ejemplo+ 2an&o/diferenciadel datomayor yel menor0, varian(a/mediaaritm)ticadel cuadradodelasdesviacionesrespectoalamedia0, desviacinest$ndar /ra( cuadrada de la varian(a0.Tcnicas de muestreo Muestreo aleatorio *na muestra aleatoria de tama#o n es un conjunto de n individuos tomadode tal manera que cada subconjunto de tama#o n de la poblacin ten&a la mismaprobabilidad de ser ele&ido como muestra3 es decir, si la poblacin tiene tama#o., cada una de las combinaciones posibles de n elementos debe serequiprobable.Aleatoriasimple+ Enuncole&iohay!2alumnosdebachilleratoysedeseaextraer una muestra de - alumnos de ellos/as0, se sortean - n'meros del ! al!2 y los alumnos correspondientes a esos n'meros ser$n los ele&idos.!leatoria sistemtica+ *n cole&io tiene !2 alumnos de bachillerato y se deseahacer una muestra de - alumnos, as que, se enumeran a cada uno del ! al 1 yse esco&en los enumerados con el n'mero -. "strati#icadoEl muestreoestratificadoesunat)cnicademuestreoprobabilsticoendonde el investi&ador divide a toda la poblacin en diferentes sub&rupos oestratos. Lue&o, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentesestratos en forma proporcional. Es importante tener en cuenta que los estratos nodeben superponerse. 4ue los sub&rupos se superpon&an dar$ a al&unosindividuos mayores probabilidades de ser seleccionados como sujetos.Estemuestreo se utili(a cuando la poblacin de estudio es muy hetero&)nea ya quenecesitaramos un &ran esfuer(o muestral para obtener cierta precisinmientras que si la poblacin est$ dividida en &rupos, bloques o estratos quesean internamente homo&)neos, el esfuer(o en cada &rupo ser$ mnimoresultando &lobalmente un esfuer(o menor.Porejemplo,sipre&untamosen unafacultadel n'meromediodehorasdeestudio los estratos en este estudio seran los cursos. El muestreo estratificadopuede aportar informacin m$s precisa de al&unas subpoblaciones que varanbastante en tama#o y propiedades entre s, pero que son homo&)neas dentrodes. Losestratosdeberanenloposibleestar constituidospor unidadeshomo&)neas. El uso adecuado del muestro estratificado puede &enerar&anancia en precisin, pues al dividir una poblacin hetero&)nea en estratoshomo&)neos, el muestreo en estos estratos tiene poco error debidoprecisamente a la homo&eneidad.$onglomeradoEnel muestreoporcon&lomerados, enlu&ar deseleccionaratodoslossujetos de la poblacin inmediatamente, el investi&ador reali(a varios pasos parareunir sumuestradelapoblacin. Enprimer lu&ar, el investi&ador selecciona&rupos o con&lomerados y de cada &rupo selecciona a los sujetos individuales, yasea por muestreo aleatorio simpleomuestreo aleatorio sistem$tico. Elinvesti&ador tambi)n puede optar por incluir a todo el con&lomerado, no slo a unsubconjunto. El con&lomerado m$s utili(ado en la investi&acin es uncon&lomerado &eo&r$fico.Porejemplo, uninvesti&ador deseaestudiar el rendimientoacad)micodelosestudiantes secundarios en Espa#a. Puede dividir a toda la poblacin /poblacinde Espa#a0 en diferentes con&lomerados /ciudades0, lue&o, el investi&adorselecciona una serie de con&lomerados en funcin de su investi&acin, a trav)s deunmuestreoaleatoriosimpleosistem$tico, por 'ltimo, deloscon&lomeradosseleccionados/ciudadesseleccionadasal a(ar0 el investi&ador puedeincluir atodoslosestudiantessecundarioscomosujetososeleccionar unn'merodesujetos de cada con&lomerado a trav)s de un muestreo aleatorio simple osistem$tico. Lo m$s importante sobre estat)cnica demuestreoes dar a todos los con&lomerados i&uales posibilidades de serseleccionados.