MUESTREO

MUESTREO

Es un procedimiento para seleccionar un subconjunto, llamado muestra, de elementos de una población.
1. OBJETIVO
  1. El objetivo principal del muestreo es considerar el mayor número de unidades con el menor costo posible.
    1. TÉCNICAS
      1. Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos:
        PROBABILÍSTICO
        Es un proceso de selección de muestras, mediante el cual se garantiza que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos para ser parte de la muestra.
        CARACTERÍSTICAS
        La población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de muestreo/análisis
        TIPOS
        Aleatorio simple: Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra.
        Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno.
        Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra
        Muestreo aleatorio por conglomerados: Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población.
        NO PROBABILÍSTICO
        Aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
        CARACTERÍSTICAS
        La investigación o los propósitos del investigador
        TIPOS
        Muestreo intencional: Es cuando una persona selecciona la muestra procurando que sea representativa dependiendo tal representatividad de su sea representativa, dependiendo tal representatividad de su intención u opinión, con lo que la evaluación es subjetiva
        Muestreo por cuotas: En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones.
        Muestreo intencional: Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente ó típicos.
        Muestreo casual o incidental: Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población
        Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente.
        DIFERENCIAS TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOS Y NO PROBABILISTICOS
        Probabilístico: Todas las unidades tienen igual probabilidad de participar en la muestra. La elección de cada unidad es independiente de las demás. Se puede calcular el error muestral
        BIBLIOGRAFIA
        Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (Sexta). México: McGraw Hill Education. https://drive.google.com/file/d/0B_abQVIHJny2WTV6azViakNIUFk/view?usp=sharing
        Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio Sampling Techniques on a Population Study. Int. J. Morphol, 35(1), 227–232. https://scielo.conicyt.cl/pdf/ijmorphol/v35n1/art37.pdf
        Lopez, B.(2015). V. Muestreo.UNAM,Facultad de economía,Recuperado de http://www.economia.unam.mx/profesores/blopez/estadistica-muestreo.pdf
        Fernández García, F.R. y Mayor Gallego, J.A., (1994) Muestreo en Poblaciones Finitas: Curso Básico, PPU, Barcelona, recuperado de https://personal.us.es/jmayor/ficheros/mu_iea_01.pdf
        No probabilístico: Cada unidad NO tiene igual probabilidad de participar en la muestra. No se puede calcular el error muestral. Alto riesgo de invalidez producido por la introducción de sesgos.

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