# data[].attributes.body
En el muestreo por juicio se utiliza únicamente el criterio del investigador para seleccionar a los elementos de la muestra, el cual se basa en su conocimiento y experiencia para escoger a los individuos adecuados.

# data[].attributes.body
Ventajas

1. Es un tipo de muestreo fácil de realizar

2. Permite estudiar directamente un mercado objetivo

3. Para hacer un muestreo por juicio se necesita poco tiempo

4. Es bastante económico en comparación con otros tipos de muestreos

Desventajas

1. Se necesita que el investigador tenga un gran conocimiento sobre la población objetivo

2. El nivel de sesgo de los resultados puede ser elevado

3. La aleatoriedad no existe en todo el muestreo

4. Puede resultar difícil convencer a otros de los resultados obtenidos

# data[].attributes.body
Cuando la población objetiva es pequeña o es un grupo específico

Cuando se tiene a un experto referente al tema

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio simple es uno de los tipos de muestreo probabilístico que existen

# data[].attributes.body
El muestreo no probabilístico por conveniencia es una técnica en la cual el investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de hacer una selección al azar.

# data[].attributes.body
VENTAJAS.-

1. Facil y rápida

2. Costo reducido

3. Accesibilidad

DESVENTAJAS.-

1. Resultados sesgados

2. Falta de Representatividad

# data[].attributes.body
Cada grupo deberá añadir una o varias publicaciones que pueda ser útil para poder exponer el tipo de muestreo asignado por el docente.

Respeta el orden establecido para la presentación

¡Su creatividad no tiene limites!

# data[].attributes.body
Es el tipo de muestreo que consiste en seleccionar subconjuntos aleatorios de individuos de una población para representar a todo el grupo

# data[].attributes.body
Se seleccionan a los individuos a medida que acuden durante un periodo de tiempo determinado hasta alcanzar tamaño muestral.

# data[].attributes.headline
¿Cómo se realiza un muestreo aleatorio simple?

# data[].attributes.subject
¿Cómo se realiza un muestreo aleatorio simple?

# data[].attributes.body
Se requieren 6 pasos para realizar un muestreo aleatorio simple:

1. Definir la población objetivo.

2. Identifica un marco de muestreo actual de la población objetivo o desarrolla uno nuevo.

3. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación.

4. Asigna un número único a cada elemento de la trama.

5. Determinar el tamaño de la muestra.

6. Seleccionar al azar el número específico de elementos de la población.

# data[].attributes.body
Método de lotería:

El método de lotería sólo funciona bien con pequeñas poblaciones de la muestra, es poco práctico para su uso con poblaciones más grandes.

El uso del método de lotería sería la selección de una muestra aleatoria de entre un grupo de 100 miembros. Se ponen todos los nombres en un recipiente y se van sacando uno por uno hasta tener el tamaño suficiente de nuestra muestra.

# data[].attributes.body
Al utilizar el sistema de sorteo, los números que representan cada elemento de la población objetivo son colocados en chips (es decir, tarjetas, papel u otros objetos).

Los chips se colocan entonces en un recipiente y se mezclan. A continuación, a ciegas se seleccionan las fichas desde el recipiente hasta que se haya obtenido el tamaño de muestra deseado. Las desventajas de este método de selección es que consume mucho tiempo, y se limita a poblaciones pequeñas.

# data[].attributes.body
El uso de números aleatorios, un método alternativo implica también la numeración de miembros de la población de 1 a N. Luego, el tamaño de muestra de n tiene que ser determinada por selección de los números al azar.

# data[].attributes.body
Muestreo remplazo: En este , después de que el elemento ha sido seleccionado de entre el marco de la muestra, se devuelve y es elegible para ser seleccionado.

Muestreo sin remplazo : En este , después de que un elemento ha sido seleccionado del marco de la muestra, se retira de la población y no regresa.

# data[].attributes.body
-Es sencillo para armar la muestra .

-Toma forma equitativa la selección de la muestra a partir de una población.

-Todos los individuos de la población tienen igual oportunidad de ser seleccionado.

Desventajas

-Se requiere de una lista completa de los miembros.

-Está lista debe ser debidamente elaborada, completa y actualizada.

-En la poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo.

# data[].attributes.body
• Ventaja: Muchas opciones de tamaño y horario de muestreo.

• Desventaja: No se considera representativo de una población.

# data[].attributes.body
El muestreo estratificado se caracteriza por dividir la población en grupos más pequeños y homogéneos llamados "estratos". Estos estratos se crean considerando características importantes para el estudio, como edad, género o nivel socioeconómico. Luego, se toma una muestra aleatoria de cada estrato, proporcional a su tamaño en la población total.

# data[].attributes.headline
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE MUESTREO ESTRATIFICADO 

# data[].attributes.subject
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE MUESTREO ESTRATIFICADO 

# data[].attributes.body
VENTAJAS:

Representa mejor a la población

Resultados más precisos

Uso eficiente de recursos

Relevancia para grupos pequeños

DESVENTAJAS:

Difícil identificación de grupos

Necesita más información inicial

Posible sesgo en la elección de grupos

Más complejidad en la logística

# data[].attributes.body
1 año

2 año

3 año

4 año

# data[].attributes.body
Estudiantes:

Tatiana Laura Cuéllar.

Briseida Vicente Calle.

F. Junior Martínez Gualasua.

Es un tipo de muestreo en el que la población se divide en grupos y luego se seleccionan aleatoriamente algunos de estos grupos para formar la muestra.

CARACTERISTICAS

1. se utiliza para poblaciones grandes y dispersas.

2. Se dividen en distintos grupos como pueden ser: Geográficos y grupos sociales.

3. No es posible disponer de un listado.

PASOS PARA SELECCIONAR UN MUESTREO POR CONGLOMERDOS.

1. Definir el público objetivo

2. Determinar el tamaño de la muestra.

3. Identificar el marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo.

4. Determinar el número de grupo que se seleccione.

5. Seleccionar al azar el número previsto de la agrupación.

¿CUANDO SE UTILIZAN?

Se utiliza cuando la población está agripada en conglomeraciones naturales.

Es más utilizado en el geográfico, si queremos hacer un estudio en un país podemos dividir el país en comunidades, provincias, ciudades, etc.

# data[].attributes.body
Muestreo sistemático: es un tipo de muestreo probabilistico se basa en una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseada

# data[].attributes.body
El muestreo sistematico empieza a partir de una sola unidad que se selecciona en primer lugar, el resto de unidades de la muestra vienen determinados automáticamente. Por ejemplo:

Seleccionamos cada vigésimo nombre de una lista, o cada décima casa de un lado de la calle.

# data[].attributes.body
1. Definir población objetivo.

2. Selección de individuos para estudio.

3. Evaluar resultados para obtención de resultados.

4. Seguir haciendo de manera consecutiva hasta conseguir un resultado definitivo o tamaño muestral deseado.

# data[].attributes.body
El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico en el que los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades.

Eleccion siemple

Eleccion proporcinal al tamaño

Eleccion proporcional a la variabilidad

# data[].attributes.body
Ventajas

Es rápido y sencillo.

Resultados muy útiles a un bajo costo.

Ayuda a los investigadores a estudiar una población usando cuotas específicas

Desventajas

La imposibilidad de acotar el error que se está cometiendo al usar este tipo de muestreo

El riesgo de obviar una cuota relevante en un estudio.

El no incluir una cuota que sea relevante para el estudio ocasionará que los resultados estén fuertemente distorsionados

# data[].attributes.body
Se utiliza cuando los participantes potenciales son difíciles de encontrar o si la muestra está limitada a un su grupo muy pequeño de la población

# data[].attributes.body
El muestreo de bola de nieve consiste en dos pasos:

1.- Identificar sujetos potenciales en la población. A menudo solo uno o dos sujetos pueden ser encontrados inicialmente

2.- Pedir a esos sujetos que recluten a otras personas. Los participantes deben ser conscientes de que no tienen que proporcionar ningún otro nombre

¿Para que se utiliza el muestreo de bola de nieve?

Algunas personas pueden no querer ser encontradas. Por ejemplo si en un estudio se estuviera investigando el engaño de los exámenes, el uso de drogas o cualquier otro tipo de comportamiento social inaceptable los participantes potenciales serían cautelosos de presentarse debido a posibles ramificaciones

¿Como hacer un muestreo de bola de nieve?

1. Definir un programa de participación y describir el proceso

2. Identificar grupos u organizaciones que puedan proporcionas acceso a ciertos individuos

3. Obtener con los contactos iniciales y pedirles que participen

4. Pedir a los participantes que accedan a otros participantes

5. Asegurar la diversidad de contactos seleccionados adecuadamente

# data[].attributes.body
VENTAJAS

1. Es muy rapido de hacer

2. Las muestras obtenidas suelen ser representativas

3. El muestreo sistemático no se limita a una parte de la población, si no que muestra elementos repartidos por toda la pobleción.

4. Facil de aplicar, no es necesario tener un listado de la población

DESVENTAJAS

1. Si existe algun patrón y coincide con el intervalo de muestreo, se obtendra una muestra sosgada

2. Una vez seleccionado el sujeto inicial, hay elementos que tienen una probabilidad nula de ser seleccionados

3. Si el tamaño de la población no es conocido, puede ser dificil de determinar el intervalo de muestreo adecuado.