30 de octubre del 2019. Actividad en clase. Cuadro tipos de muestreo. Muestreo.
Muestreo NO probabilístico.
En qué tipo de situaciones se utiliza.
Para estudios exploratorios y se desconocen los o algunos elementos para calcular su probabilidad.
Proceso.
Se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios.
Muestreo probabilístico.
Muestreo aleatorio simple Cuando se conoce Cuando en una la probabilidad población no individual de muy extensa se seleccionar un desea obtener miembro de la una muestra de población. manera aleatoria o al azar.
Todos los elementos tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra.
Proceso de selección al azar, en donde cada uno de los miembros de la población tiene la probabilidad igual de ser seleccionados. 1) Se asigna un número a cada individuo de la población. 2) A través de algún medio mecánico se eligen tantos sujetos como sea necesario.
Muestreo estratificado. Es utilizado en situaciones en las que se desea reducir el error muestral y que la población es más extensa y diversa.
Muestreo por conglomerados.
Cuando la población es demasiado grande y dispersa. Deben ser homogéneos entre sí pero heterogéneas en sus componentes. Se divide a la Primero se divide población en a la población en grupos a los que subgrupos, luego se denominan se selecciona estratos, luego aleatoriamente se selecciona algunos de esos aleatoriamente a grupos y por los sujetos último se toma finales de los una muestra diferentes aleatoria de cada estratos e forma uno de los proporcional. grupos.
Muestreo sistemático. Para seleccionar individuos a lo largo del tiempo, elegir individuos de forma aleatoria dentro de una muestra. Se escoge cada k-enésimo nombre de la lista, una vez determinado el punto de partida, se comienza con la selección de los elementos de acuerdo al número que resultó (k)
Ventajas.
Procura que la muestra sea representativa.
Nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son por lo tanto más recomendables.
*Sencillo y de fácil comprensión. *Cálculo rápido de medias y varianzas. *Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.
* Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas. * Se obtienen estimaciones más precisa.
*Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. * No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.
* Fácil de aplicar. *No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
Limitaciones
No sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales de la población)
Es excesivamente costoso.
* Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. *Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente
*Exige un conocimiento detallado de la población. * Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.
*El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado. *El cálculo del error estándar es complejo.
En poblaciones grandes, la selección suele ser tardada.
Ejemplos.
Los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.
Cada una de las alumnas en un papel con medida de 5x2 cm aproximadamente anotó su nombre, el cual este fue introducido a una tómbola, de estos
Un grupo de estudiantes asistirán a una conferencia, y solo hay lugar para 10 personas; para que todos tengan la
Se categorizó al grupo según su municipio de origen para componer la canción con los conceptos (universo, población y
Se quiere estudiar en el estado de Zacatecas la población que consume alcohol, primero se dividirá el total de la población por
Primero todas las alumnas formaron un círculo al centro del salón, del cual se fueron descartando personas, hasta al final quedar
Reflexiones del equipo sobre la importancia que tiene cada tipo de muestreo en la investigación educativa.
Por la rapidez que puede tener el investigador para realizar muestreos no probabilísticos.
fueron tomados 7 papeles que fueron elegidas para resolver un problema.
probabilidad igual de asistir, introducirán su nombre en una urna, asistirán los primeros 10 papelitos seleccionados.
muestra).
municipios, luego se selecciona algunos conglomerados al azar y estos son la muestra de estudiar.
La certeza que se tiene a cerca de la representatividad de la muestra con base a la población
Para el investigador es más fácil, rápido y accesible el estudio de la muestra.
Es de mayor precisión ya que representa adecuadamente la muestra.
Es eficiente para poblaciones grandes y dispersas.
solo una de ellas. En seguida esta persona eligió a otra que se encontraba a la izquierda de su mismo punto de referencia, a partir de esta comenzó la numeración del 1-5 de los cuales a la alumna que le correspondía el numero 5 resolvería el problema. Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para la construcción de su muestra.