Calculo del tamaño de muestra para la estimación de una varianza en poblaciones finitas con funciones en R

Estimar la varianza del puntaje de una población finita en un examen estandarizadoes un objetivo importante en la evaluación de la educación. Sin embargoen la literatura estadística no existe una metodología general que permita determinar el tamaño de muestra mínimo necesario para estimar de forma c...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Gutiérrez, Andrés, Zhang, Hanwen, Montaño, Cristian
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Inglés (English)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2016
Materias:
id ir-11634-6520
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spelling ir-11634-65202019-07-03T14:48:28Z Calculo del tamaño de muestra para la estimación de una varianza en poblaciones finitas con funciones en R Sample size for the estimation of a finite population variance with R functions Gutiérrez, Andrés Zhang, Hanwen Montaño, Cristian tamaño de muestra, muestreo, pruebas estandarizadas, varianza poblacional. Estimar la varianza del puntaje de una población finita en un examen estandarizadoes un objetivo importante en la evaluación de la educación. Sin embargoen la literatura estadística no existe una metodología general que permita determinar el tamaño de muestra mínimo necesario para estimar de forma consistente este parámetro de interés.En este artículo se realizan los desarrollos necesarios para aproximar la varianza del estimador de Hajek de la varianza poblacional por medio de la linealizacion de Taylor. Ademas, se proponen diferentes enfoques para calcular el tamaño de muestra mínimo necesario para estimar puntualmente esteparámetro o para cotejar un sistema de hipótesis estadísticas. Adicionalmete seproponen funciones computacionales programadas en el software R que permitencalcular tamaños de muestra requeridos. The estimation of a finite population is a very relevant topic in the context of education assessment. However in the statistical literature there is no available a generalized methodology that allows to compute the minimum sample size needed to guarantee accurate variance estimates. This paper provides the approximation for the H´ajek estimator of the population variance by means of Taylor linearization. We also find proper expressions for the computation of the minimum sample size required to punctually estimate this parameter of interest along with testing statistical hyphotesis. Besides that, we present some computational functions programmed in the R software in order to easily compute propor sample sizes. 2016-06-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/2671 10.15332/s2027-3355.2016.0001.06 spa eng https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/2671/3240 https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/2671/3241 https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/2671/3598 Copyright (c) 2016 Comunicaciones en Estadística application/pdf application/pdf text/plain Universidad Santo Tomás Comunicaciones en Estadística; Vol. 9, Núm. 1 (2016); 107-125 (99-117 English) 2339-3076 2027-3355 Comunicaciones en Estadística; Vol. 9, Núm. 1 (2016); 107-125 (99-117 English)
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