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Tipos de Muestreo
Descrição
Se analizan los diversos tipos de muestreo estadístico, su clasificación, método, ventajas y desventajas.
Sem etiquetas
técnicas de muestreo
muestreo
muestreo estadístico
Mapa Mental por
dr.phil
, atualizado more than 1 year ago
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Criado por
dr.phil
mais de 9 anos atrás
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Resumo de Recurso
Tipos de Muestreo
PROBABILÍSTICO
Características
Probabilidad mayor de 0 para ser elegido
Todos tienen la misma probabilidad
Se conoce dicha probabilidad
Existe marco muestral
Clasificación
Aleatorio
Simple
Método
1. Se asigna un número a cada individuo
2. Se elige aleatoriamente
mediante
Tablas de números aleatorios
Sorteo
Ordenador o Calculadoras
Ventajas
Simplicidad
Practicidad
Desventajas
No es útil en muestras grandes
Es lento
Sistemático
Método
1. Se asigna un número a cada individuo
3. Se elige al azar número i (entre 1 y k)
2. Se obtiene k = N/n
4. Se seleccionan los sujetos mediante
i, i + k, i + 2k, ..., i + (n-1) k
Ventajas
Simplicidad
Rapidez
Desventajas
Periodicidad
Homogeneidad artificial
Estratificado
Método
1. Se forman estratos
Categorías mutuamente excluyentes
De gran homogeneidad
Obedece a alguna característica
Actúa de forma independiente
2. Se procede al muestreo en cada estrato
3. Se determina la distribución de la muestra o
Afijación
Simple
A cada estrato igual número de elementos
Proporcional
De acuerdo al tamaño de cada estrato
Óptima
De acuerdo a la dispersión en cada estrato
Requiere la proporción y desviación típica
Ventajas
Mayor Representatividad
Toma en cuenta características de la población
Reduce error
Desventajas
Complejidad
Requiere mayor conocimiento de la población
Si hay deficiencias produce mayor error
Por Conglomerados
Método
1. Se elige la unidad muestral
es un Conglomerado
Agrupación que ocurre en la población
Natural
Calles
Hospitales
Familias
Geográfico
No Natural
Urnas electorales
2. Se selecciona la muestra de conglomerados
3. Se seleccionan los elementos que se estudiarán
Todos
Algunos al azar
Ventajas
Practicidad
Permite estudiar mayor población
Funcionalidad en muestras grandes
Desventajas
Sesgo por la distribución de los conglomerados
Heterogeneidad entre conglomerados
Pueden no hallarse todos los elementos del conglomerado
NO PROBABILÍSTICO
Características
No todos los sujetos tienen la misma probabilidad de ser elegidos
Se seleccionan los sujetos en base a criterios
No se tiene certeza de la representatividad
Simplifica la labor de muestreo
Tiene mayor riesgo de sesgo y error
Clasificación
Por cuotas
Método
1. Se fijan cuotas
Cierto número de individuos
Reúnen ciertas características
Similar a los estratos
2. Se eligen los primeros individuos que cumplan las características
Ventajas
Sencillez
Rapidez
Desventajas
Mayor sesgo
Poca representatividad
Intencional o Convenciencia
Método
1. Se eligen grupos supuestamente típicos
2. Se selecciona cada sujeto intencionadamente
Ventajas
Rapidez
Fácil acceso a la muestra
Desventajas
Mayor subjetividad
Sesgo
Bola de nieve
Método
1. Se eligen algunos individuos
2. Un individuo conduce a otro y así sucesivamente
Ventajas
Facilidad
Se da en un grupo objetivo
Desventajas
Requiere mayor tiempo
Representatividad sólo en la población marginal
Discrecional
Método
1. A criterio del investigador
2. Se elige cada elemento hasta completar muestra
Ventajas
Extremadamente sencillo
Es demasiado rápido
Desventajas
Sesgo
Involucra el juicio del investigador
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