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SISTEMAS DINÁMICOS URBANOS, INNOVACCIÓN Y TENDENCIAS EN LA GESTIÓN PÚBLICA
UNA ExPERIENCIA DE LA INVESTIGACIÓN EN ChIAPAS, MéxICO

Para la estimación de parámetros se empleo el intervalo de confianza (IC), donde la muestra (n)
fue lo suficientemente grande tal que (P menor )(n) ≥ 5, la Zα crítica para un intervalo de confianza
de 95 % fue de ±1.96 y para el intervalo de confianza de 99 % de ±2.58. Además se uso la
fórmula para el cálculo del error estándar de una distribución muestral de medias:

S
S = x (3)
X
n

El cálculo del término de error = (Zα )(S ), y el cálculo del intervalo de confianza:
P S

IC= de 95% de P = P +(1.96)(S )
u s P S
IC= de 99% de P =P +(2.58)(S )
u s P S

En este nivel el propósito de la investigación va más allá de describir la distribución de las
variables, se pretende generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o el
universo. Los resultados estadísticos se denominan “estadígrafos”; además, a las estadísticas
de la población o al universo se les conoce como “parámetros”. Los parámetros no son cal-
culados porque no se recolectan datos de toda la población, pero pueden ser inferidos de los
estadígrafos, de allí en nombre de estadística inferencial. La inferencia de estos parámetros se
lleva a cabo mediante técnicas estadísticas apropiadas; en tanto la estadística inferencial se
utiliza para dos procedimientos: para probar hipótesis y para estimar parámetros.

Una hipótesis, es una proposición respecto a uno o varios parámetros y lo que se hace en la
prueba de hipótesis es, determinar si esta es congruente con los datos obtenidos en la mues-
tra. Si es congruente, se retiene como un valor aceptable del parámetro; si por el contrario, no
lo es, se rechaza. En este nivel se hace uso de dos conceptos fundamentales: el de distribu-
ción muestral y nivel de significancia.

La distribución muestral, es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas
las muestras posibles de determinado tamaño. En este caso, las distribuciones muéstrales de
medias, son las más conocidas.

El nivel de significancia o nivel alfa, es un nivel de la probabilidad de equivocarse y se fija antes
de probar hipótesis inferenciales, es decir, el investigador fija el nivel de significancia a priori.

En este sentido existen dos niveles convenidos: el nivel de significancia de 0.05 y el de 0.01
respectivamente. En el primer caso, el investigador cuenta con la seguridad del 95 % de

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