MEDIA

La media de un gran número de estimaciones obtenidas de muestras de tamaño idéntico es igual al valor de la población.

Aunque las estimaciones obtenidas de muestras individuales varían, su media conjunta será siempre igual al valor de la población.

DESVIACION ESTANDAR

La desviación estándar de una distribución de muestreo, disminuirá si el tamaño de muestra se incrementa.

La desviación estándar de una distribución de muestreo toma el nombre de error estándar, ES.

Recuerde que la desviación estándar representa la variabilidad en los datos individuales. El error estándar representa la variabilidad en las estimaciones de las muestras.

El error estándar depende directamente de la raíz cuadrada del tamaño de muestra utilizado.

Por ejemplo, el ES de la distribución de las estimaciones de la muestra, p, de la proporción de la población es:

π (1-π)

ES(p)= ----------------

√n

Esta relación entre ES y √n se demuestra al comparar gráficas con diferentes tamaño de muestra; a menor tamaño de muestra mayor ES; a mayor tamaño de muestra menor SE.

FORMA

La forma de la distribución de muestreo es aproximadamente Normal cuando el tamaño de muestra es grande.

Esta propiedad toma el nombre de Teorema del Límite Central. Es la más importante de las tres propiedades. Dice que cuando el tamaño de muestra es grande, la distribución de las estimaciones de la muestra es siempre Normal.

Esto sucede, aún si la distribución de los datos originales no es Normal, ya que al incrementar el tamaño de muestra se acerca a la distribución Normal.