cuales no estamos interesados en la media de la muestra, sino que queremos investigar la proporción de artículos defectuosos o la proporción de alumnos reprobados en la muestra. La distribución muestral de proporciones es la adecuada para dar respuesta a estas situaciones. Esta distribución se genera de igual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde "x" es el número de éxitos u observaciones de interés y "n" el tamaño de la muestra) en lugar del estadísitico media.
Una población binomial está estrechamente relacionada con la distribución muestral de proporciones; una población binomial es una colección de éxitos y fracasos, mientras que una distribución muestral de proporciones contiene las posibilidades o proporciones de todos los números posibles de éxitos en un experimento binomial, y como consecuencia de esta relación, las afirmaciones probabilísticas referentes a la proporción muestral pueden evaluarse usando la aproximación normal a la binomial, siempre que np
5 y
n(1-p)
5. Cualquier evento se puede convertir en una proporción si se divide el número obtenido entre el número de intentos.
n(1-p)
Como se puede observar en este ejercicio la Proporción de artículos defectuosos de esta población es 4/12=1/3. Por lo que podemos decir que el 33% de las piezas de este lote están defectuosas.
El número posible de muestras de tamaño 5 a extraer de una población de 12 elementos es 12C5=792, las cuales se pueden desglosar de la siguiente manera:
Artículos Buenos
| Artículos Malos |
Proporción de artículos defectuoso
|
Número de maneras en las que se puede obtener la muestra
| |
1
|
4
|
4/5=0.8
|
8C1*4C4=8
| |
2
|
3
|
3/5=0.6
|
8C2*4C3=112
| |
3
|
2
|
2/5=0.4
|
8C3*4C2=336
| |
4
|
1
|
1/5=0.2
|
8C4*4C1=280
| |
5
|
0
|
0/5=0
|
8C5*4C0=56
| |
| Total |
792
| |||
Como podemos observar la media de la distribución muestral de proporciones es igual a la Proporción de la población.
A esta fórmula se le puede agregar el factor de corrección de
si se cumple con las condiciones necesarias.


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