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Description
Mind Map by mariana salazar lopez, updated more than 1 year ago
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Created by mariana salazar lopez
about 6 years ago
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DISEÑOS MUESTRALES PROBABILISTICOS.
- "Los métodos de muestreo
probabilístico buscan que todos los
elementos que conforman la
población tengan igual probabilidad
al ser seleccionados en la muestra"
- Muestreo aleatorio simple
- 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)
- 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.
- 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.
- 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.
- VENTAJAS: -Sencillez y facilidad de comprensión. –
Fundamento en la estadística que permite el
análisis y estimación de los datos.
- 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.
- 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)
- Muestreo aleatorio sistematico
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Muestreo aleatorio estratificado
- 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.
- Asignación uniforme: debe ser en partes
iguales; cada estrato debe contener el mismo
número de elementos para muestrear.
- Asignación proporcional: distribución
proporcional a cada estrato de acuerdo al
tamaño de la población.
- Asignación óptima- Le aporta mayor
participación al estrato que presente mayor
heterogeneidad.
- Asignación uniforme: debe ser en partes
iguales; cada estrato debe contener el mismo
número de elementos para muestrear.
- 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.
- Muestreo aleatorio por conglomerados
- 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.
- Caracteristicas:Las clases o
estratos deben ser tan
diferentes entre ellos como
sea posible .
- Caracteristicas:Las clases o
estratos deben ser tan
diferentes entre ellos como
sea posible .
- 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.
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