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Beschreibung
Mindmap von andrea paola palmezano diaz, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von andrea paola palmezano diaz
vor mehr als 2 Jahre
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PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS Y TIPOS DE MUESTREO
PROBABILÍSTICO Y NO PROBABILÍSTICO
- MUESTRA
- Es un subgrupo de la población o universo
- Se utiliza por economía de
tiempo y recursos.
- Implica definir la unidad de
muestreo y de análisis.
- Requiere delimitar la población
para generalizar resultados y
establecer parámetros.
- SELECCIÓN DE LA MUESTRA
- Definir los casos sobre los cuales
se habrán de recolectar los datos.
- Elegir el método de selección
de la muestra: probabilístico
o no probabilístico.
- Delimitar la población.
- Precisar el tamaño de la
muestra requerido.
- Aplicar el procedimiento
de selección.
- Obtener la muestra.
- VENTAJAS
- Reducción de costos
- Eficiencia
- Reducción de costos
- DESVENTAJAS
- Inadecuada representación de la población
blanco: Esto puede ocurrir si se decide
trabajar con muestras pequeñas.
- Inadecuada representación de la población
blanco: Esto puede ocurrir si se decide
trabajar con muestras pequeñas.
- Definir los casos sobre los cuales
se habrán de recolectar los datos.
- CLASIFICACIÓN
- Se clasifica en dos grandes grupos.
- PROBABILÍSTICOS
- Utilizan métodos que buscan que todos los
sujetos de una población tengan la misma
probabilidad de ser seleccionados para
representarla y formar parte de la muestra.
- Generalmente son los más utilizados por
que buscan mayor representatividad.
- VENTAJAS
- La principal ventaja es que puede medirse el
tamaño del error en nuestras predicciones.
- La principal ventaja es que puede medirse el
tamaño del error en nuestras predicciones.
- SELECCIÓN DE UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA
- Para hacer una muestra probabilística
son necesarios dos procedimientos
- Calcular un tamaño de muestra que
sea representativo de la población.
- Seleccionar los elementos muéstrales (casos)
de manera que al inicio todos tengan la
misma posibilidad de ser elegidos.
- Calcular un tamaño de muestra que
sea representativo de la población.
- Para hacer una muestra probabilística
son necesarios dos procedimientos
- TIPOS
- Existen 4 técnicas muéstrales de métodos probabilístico
- MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
- Es aquella en donde el sujeto o
unidad de observación tiene la
misma probabilidad de ser elegido.
- APLICACIÓN
- Requiere del uso de numero aleatorios generados por un
programa de computo, una calculadora o bien, disponibles
en una tabla en forma impresa; automáticamente queda
seleccionado el sujeto o unidad de observación.
- El muestreo aleatorio simple no garantiza
una muestra representativa ya que, aunque
la elección es al azar, la suerte puede
favorecer a sujetos o unidades de
observación con ciertas características, e
involuntariamente quedar sesgada.
- VENTAJAS
- Sencillo y de fácil comprensión.
- Cálculo rápido de medias y varianzas
- DESVENTAJAS
- Requiere listado completo de toda la población.
- Requiere listado completo de toda la población.
- Sencillo y de fácil comprensión.
- El muestreo aleatorio simple no garantiza
una muestra representativa ya que, aunque
la elección es al azar, la suerte puede
favorecer a sujetos o unidades de
observación con ciertas características, e
involuntariamente quedar sesgada.
- Requiere del uso de numero aleatorios generados por un
programa de computo, una calculadora o bien, disponibles
en una tabla en forma impresa; automáticamente queda
seleccionado el sujeto o unidad de observación.
- APLICACIÓN
- MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
- La población se divide en segmentos y se
selecciona una muestra para cada segmento.
- La selección se efectúa de cada uno de los estratos por
separado siguiendo una técnica aleatoria simple o
sistemática.
- VENTAJAS
- Se obtienen estimaciones
más precisas.
- Su objetivo es conseguir una muestra
lo más semejante a la población.
- DESVENTAJAS
- Se ha de conocer la distribución
en la población de las variables
utilizadas para la estratificación.
- Se ha de conocer la distribución
en la población de las variables
utilizadas para la estratificación.
- EJEMPLO
- La definición de 2 estratos, el masculino y el femenino, y la
selección posterior a partir de cada uno de ellos, asegura la
inclusión y la representatividad tanto de hombres como de
mujeres.
- La definición de 2 estratos, el masculino y el femenino, y la
selección posterior a partir de cada uno de ellos, asegura la
inclusión y la representatividad tanto de hombres como de
mujeres.
- Se obtienen estimaciones
más precisas.
- VENTAJAS
- La distribución de la muestra en los
diferentes estratos se puede hacer a
través de tres tipos afijación:
- AFIJACIÓN
SIMPLE
- Cada estrato tiene igual número
de unidades de estudio.
- Cada estrato tiene igual número
de unidades de estudio.
- AFIJACIÓN PROPORCIONAL
- La asignación del tamaño del estrato se hace de
acuerdo con la proporción que representa el
estrato con respecto a la población.
- La asignación del tamaño del estrato se hace de
acuerdo con la proporción que representa el
estrato con respecto a la población.
- AFIJACIÓN ÓPTIMA
- Es más completa pero más compleja,
porque se tiene en consideración la
proporción y la desviación típica.
- Es más completa pero más compleja,
porque se tiene en consideración la
proporción y la desviación típica.
- AFIJACIÓN
SIMPLE
- La población se divide en segmentos y se
selecciona una muestra para cada segmento.
- MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
- Para este tipo de muestreo se debe conocer la población y
de igual forma se deben numerar todos los elementos.
- La primera unidad de
análisis se elige por azar.
- Las siguientes son escogidas
sistemáticamente mediante una fórmula.
- Al elegir a los miembros de la muestra con una
periodicidad constante se puede introducir una
uniformidad que no existe en la población.
- VENTAJAS
- Fácil de aplicar.
- No siempre es necesario tener
listado de la población.
- Cuando la población está ordenada, asegura
cobertura de unidades de todos los tipos.
- Fácil de aplicar.
- DESVENTAJAS
- Si la constante de muestreo está asociada con el
evento de interés, las estimaciones obtenidas a partir
de la muestra pueden contener sesgo de selección.
- Si la constante de muestreo está asociada con el
evento de interés, las estimaciones obtenidas a partir
de la muestra pueden contener sesgo de selección.
- EJEMPLO
- Si la lista está ordenada por sexo u otra característica
la selección puede alterar la muestra.
- Si la lista está ordenada por sexo u otra característica
la selección puede alterar la muestra.
- VENTAJAS
- La primera unidad de
análisis se elige por azar.
- MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADO (RACIMOS)
- Consiste en elegir de forma aleatoria ciertos barrios o
conglomerados dentro de una región, ciudad, comuna, etc.-
- para luego elegir unidades más pequeñas como
cuadras, calles, etc.
- Finalmente otras más pequeñas, como escuelas, consultorios,
hogares (una vez elegido esta unidad, se aplica el instrumento de
medición a todos sus integrantes).
- MUESTREO POLIETAPICO
- Se considera una variante del muestreo por
conglomerados. Consiste en la selección de sus
muestras de cada etapa o grupo seleccionado.
- Se considera una variante del muestreo por
conglomerados. Consiste en la selección de sus
muestras de cada etapa o grupo seleccionado.
- VENTAJAS
- Eficiente en poblaciones
grandes y dispersas.
- Es preciso tener un listado de las
unidades primarias de muestreo.
- Eficiente en poblaciones
grandes y dispersas.
- DESVENTAJAS
- El error estándar es mayor
que en otros tipos de
muestreo.
- El cálculo del error
estándar es complejo.
- El error estándar es mayor
que en otros tipos de
muestreo.
- MUESTREO POLIETAPICO
- Finalmente otras más pequeñas, como escuelas, consultorios,
hogares (una vez elegido esta unidad, se aplica el instrumento de
medición a todos sus integrantes).
- para luego elegir unidades más pequeñas como
cuadras, calles, etc.
- Consiste en elegir de forma aleatoria ciertos barrios o
conglomerados dentro de una región, ciudad, comuna, etc.-
- Para este tipo de muestreo se debe conocer la población y
de igual forma se deben numerar todos los elementos.
- Es aquella en donde el sujeto o
unidad de observación tiene la
misma probabilidad de ser elegido.
- MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
- Existen 4 técnicas muéstrales de métodos probabilístico
- Utilizan métodos que buscan que todos los
sujetos de una población tengan la misma
probabilidad de ser seleccionados para
representarla y formar parte de la muestra.
- NO PROBABILÍSTICOS
- Se seleccionan cuidadosamente a los sujetos de la
población utilizando criterios específicos, buscando
hasta donde sea posible representatividad.
- Aun así, no se utilizan para la inferencia
de resultados sobre la población.
- Es necesario conocer y evitar el error de muestreo.
Esto es hacer conclusiones muy generales a partir de
la observación de solo una parte de la población
- y el error de inferencia en el que se hacen
conclusiones hacia una población mucho más grande
de la que originalmente se tomó la muestra.
- y el error de inferencia en el que se hacen
conclusiones hacia una población mucho más grande
de la que originalmente se tomó la muestra.
- TIPOS
- MUESTREO POR CUOTAS
- Tiene semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado,
pero no tiene la aleatoriedad en su método.
- Se basa en formar grupos o estratos de
individuos con determinadas características.
- EJEMPLO
- consisten en el número de individuos que reúnen las
condiciones para que de alguna forma representen a la
población de la que se originan.
- consisten en el número de individuos que reúnen las
condiciones para que de alguna forma representen a la
población de la que se originan.
- EJEMPLO
- Se basa en formar grupos o estratos de
individuos con determinadas características.
- MUESTREO INTENCIONAL O DE CONVIVENCIA
- Permite seleccionar casos característicos de una
población limitando la muestra sólo a estos casos.
- Se utiliza en escenarios en las que la población es muy
variable y consiguientemente la muestra es muy
pequeña.
- EJEMPLO
- Entre todos los sujetos con cáncer de páncreas,
seleccionar a aquellos que más convengan al equipo
investigador, para conducir la investigación.
- Entre todos los sujetos con cáncer de páncreas,
seleccionar a aquellos que más convengan al equipo
investigador, para conducir la investigación.
- EJEMPLO
- Se utiliza en escenarios en las que la población es muy
variable y consiguientemente la muestra es muy
pequeña.
- MUESTREO CASUAL O INCIDENTAL
- Se utiliza para estudiar fenómenos raros o inusitado y
se realiza mientras el evento o grupo de sujetos está
presente hasta completar la muestra.
- EJEMPLO
- En el caso de enfermedades raras a medida los casos van ocurriendo.
- En el caso de enfermedades raras a medida los casos van ocurriendo.
- EJEMPLO
- Se utiliza para estudiar fenómenos raros o inusitado y
se realiza mientras el evento o grupo de sujetos está
presente hasta completar la muestra.
- Permite seleccionar casos característicos de una
población limitando la muestra sólo a estos casos.
- BOLA DE NIEVE
- Se usa en grupos de difícil acceso y se basa en encontrar un individuo de esta población; que este
pueda referir a otros y estos a otros, de forma sucesiva, hasta obtener la muestra determinada en el
diseño metodológico.
- Sirve para localizar individuos con determinadas características.
- EJEMPLO
- Personas con hábitos poco comunes o
comportamientos no aceptados socialmente,
víctimas de violencia intrafamiliar, entre otros.
- Personas con hábitos poco comunes o
comportamientos no aceptados socialmente,
víctimas de violencia intrafamiliar, entre otros.
- EJEMPLO
- Sirve para localizar individuos con determinadas características.
- Se usa en grupos de difícil acceso y se basa en encontrar un individuo de esta población; que este
pueda referir a otros y estos a otros, de forma sucesiva, hasta obtener la muestra determinada en el
diseño metodológico.
- Tiene semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado,
pero no tiene la aleatoriedad en su método.
- MUESTREO POR CUOTAS
- Aun así, no se utilizan para la inferencia
de resultados sobre la población.
- Se seleccionan cuidadosamente a los sujetos de la
población utilizando criterios específicos, buscando
hasta donde sea posible representatividad.
- PROBABILÍSTICOS
- Se clasifica en dos grandes grupos.
- Se utiliza por economía de
tiempo y recursos.
- Es un subgrupo de la población o universo
- Andrea Palmezano Diaz
Vanessa Palmezano Diaz
Damaris Lindo Vanegas
Lilieris Ávila Arregoces
Carlos Domínguez Ulloa
Jairo Añez Pérez
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