TIPOS DE MUESTREOS

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Paola Cordoba
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Paola Cordoba
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TIPOS DE MUESTREOS
  1. Probabilístico

    Annotations:

    •   Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra
    1. Unico
      1. Aleatorio simple
        1. Con remplazo

          Annotations:

          • Tome nota de la unidad seleccionada y regrésela a la población. si esta operación se realiza n veces, obtendremos una muestra aleatoria con remplazo. 
          1. Sin remplazo

            Annotations:

            • si se sigue el proceso hasta que n veces diferentes son seleccionadas y se ignoran todas las repeticiones, se convierte sin remplazo 
          2. Aleatorio sistemático

            Annotations:

            • Los miembros de la población se seleccionan de forma que cada miembro individual tenga la misma posibilidad de ser elegido.   
            1. Aleatorio estratificado

              Annotations:

              • Simplifica los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra.
              1. Proporcional

                Annotations:

                • El número de unidades extraídas de cada estrato es proporcional al tamaño de este.
                1. Desproporcionada

                  Annotations:

                  • comprende los procedimientos de tomar un numero igual de unidades de cada estrato, sin tener en cuenta su tamaño.
                  1. Cruzado

                    Annotations:

                    • Podemos estratificar la población dentro que: de cada estrato haya la mayor uniformidad posible y entre dos distintos estratos la diferencias sean lo mas grande posibles.
                  2. Aleatorio por conglomerados

                    Annotations:

                    •  Selecciona aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
                    1. Heterogéneos

                      Annotations:

                      •  Son diferentes entre si
                      1. Homogéneos

                        Annotations:

                        •  Son similares entre si
                    2. DOBLE

                      Annotations:

                      • Proceso por el cual se observa primero una muestra pequeña, y se toma una decisión sobre aceptar,rechazar o tomar una segunda muestra.
                    3. No probabilísticos

                      Annotations:

                      • Las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados.
                      1. Cuotas
                        1. Intencional o de conveniencia

                          Annotations:

                          •  El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). 
                          1. Bola de nieve

                            Annotations:

                            • Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales"
                            1. Discrecional

                              Annotations:

                              •  A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
                            2. Nombre: Córdoba Talamantes Aylin Paola No de control: 17740076 Carrera: Ingeniería Industrial Instituto Tecnológico de Cd. Jiménez Materia:Estadística Inferencial I

                              Annotations:

                              •   Bibliografía BIBLIOGRAFIA Cantú, M. J. (s.f.). Probabilidad y Estadisticas . En M. J. Cantú, Probabilidad y Estadisticas . Mexico: Mc Graw Hill.     
                              Show full summary Hide full summary

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