DISEÑOS MUESTRALES PROBABILISTICOS.

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Mindmap am DISEÑOS MUESTRALES PROBABILISTICOS., erstellt von mariana salazar lopez am 09/10/2018.
mariana salazar lopez
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DISEÑOS MUESTRALES PROBABILISTICOS.
  1. "Los métodos de muestreo probabilístico buscan que todos los elementos que conforman la población tengan igual probabilidad al ser seleccionados en la muestra"
    1. Muestreo aleatorio simple
      1. Se asigna igual probabilidad de selección para cada unidad de la población para garantizar la aleatoriedad en la selección de los elementos o unidades muestrales. Es muy utilizado en investigaciones donde las poblaciones son de tamaño grande (infinitas)
        1. Población con reemplazo: los elementos estudiados o analizados a lo largo del muestreo se regresan a la población, posiblemente un elemento pueda ser seleccionado mas de una vez, lo que garantiza la independencia en la selección de las unidades muestrales.
          1. Población sin reposición: los elementos una vez extraídos no se regresan a la población y en consecuencia varia el tamaño de la población, asegurando que una misma unidad no puede ser seleccionada mas de una vez, entonce la probabilidad que esto se pesente es cero.
            1. DESVENTAJAS:-La necesidad de requerir del conocimiento de la población en el sentido de poseer una base de datos de esta . - En las muestras pequeñas se debe tener cuidado ya que pueden no representar de forma apropiada a la población.
              1. VENTAJAS: -Sencillez y facilidad de comprensión. – Fundamento en la estadística que permite el análisis y estimación de los datos.
            2. Muestreo aleatorio sistematico
              1. Los elementos son escogidos de manera ordenada , el primer elemento que hace parte de la muestra se elige de forma aleatoria, los elementos que componen la población se encuentran ordenados de forma aleatoria; Este diseño consigue una veracidad y precisión en las estimaciones similar a las que se obtiene a partir del muestreo aleatorio simple.
                1. VENTAJAS: Es un método fácil de aplicar, si la población investigada se encuentra ordenada de acuerdo con un patrón conocido, se puede garantizar cierta representatividad de todas las clase de elementos.
                  1. DESVENTAJAS: El sesgo que puede presentarse en la selección de los elementos si la constante de muestreo se encuentra asociada a la variable de interés. Si se desconoce el tamaño de la población, no es posible seleccionar exactamente el valor del intervalo y por consiguiente no se tendría una manera sistemática de seleccionar las unidades que conformarían la muestra.
                2. Muestreo aleatorio estratificado
                  1. investiga características particulares de un conjunto de poblaciones garantizando la representatividad de los estratos de la muestra consideración con el fin de identificar la representatividad de los distintos factores que componen a la población o universo.
                    1. Asignación uniforme: debe ser en partes iguales; cada estrato debe contener el mismo número de elementos para muestrear.
                      1. Asignación proporcional: distribución proporcional a cada estrato de acuerdo al tamaño de la población.
                        1. Asignación óptima- Le aporta mayor participación al estrato que presente mayor heterogeneidad.
                      2. Muestreo aleatorio por conglomerados
                        1. Es la selección aleatoria de una muestra en la cual cada unidad de muestreo es un conglomerado o grupo de elementos, requiere dividir la población en conjuntos o grupos de interés para los objetivos de la investigación,posteriormente se elige por medio de muestreo aleatorio se eligen los grupos que formaran la muestra.
                          1. Caracteristicas:Las clases o estratos deben ser tan diferentes entre ellos como sea posible .
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