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Jajaj

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:c

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TAMAÑO DE MUESTRA / ALEATORIO SIMPLE

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🔍👉 #1 TAMAÑO de MUESTRA / MUESTREO ALEATORIO SIMPLE EJEMPLO PRÁCTICO / CALCULADORA de MUESTRA 👍

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Las principales características del muestreo aleatorio simple incluyen:

Igual Probabilidad: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Marco Muestral Completo: Requiere una lista completa de la población.

Simplicidad: Es sencillo de entender y aplicar.

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Formulas

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Ejemplos

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Ejemplos

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Ejemplos

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El muestreo aleatorio es una técnica muy fundamental en estadística que se utiliza para seleccionar una muestra representativa de una población mas grande.

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El objetivo principal del muestreo aleatorio es obtener una muestra que sea representativa de la población de interés. Esto significa que la muestra debe reflejar las características clave de la población en términos de las variables que se están estudiando.

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El muestreo aleatorio es fundamental en la estadística porque permite que los estadísticos y los científicos obtengan conclusiones sobre una población completa sin tener que estudiar a todos sus miembros

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Alvaro Cayalo Subirana  Desventajas del muestreo aleatorio simple 

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Alvaro Cayalo Subirana  Desventajas del muestreo aleatorio simple 

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1.- Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

2.- Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

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Alvaro Cayalo Subirana Formula de muestreo cuando NO se conoce el tamaño de la población

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Alvaro Cayalo Subirana Formula de muestreo cuando NO se conoce el tamaño de la población

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SIMBOLOGIA:

n = tamaño de la muestra
Z = nivel de confianza
p = es la variabilidad positiva
q = es la variabilidad negativa
E = es la precision o el error

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Alvaro Cayalo Subirana Formula cuando se conoce el tamaño de la poblacion

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Alvaro Cayalo Subirana Formula cuando se conoce el tamaño de la poblacion

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SIMBOLOGIA:

n = tamaño de la muestra
N = tamaño de la poblacion
Z = nivel de confianza
p = es la variabilidad positiva
q = es la variabilidad negativa
E = es la precision o el error

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1.- Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

2.- La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

3.- Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

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1. Sorteo de papelitos

Imagina que escribes el nombre de todos en papelitos, los pones en una caja, los mezclas y sacas algunos al azar. Así es como seleccionas tu muestra.

2. Generar números al azar

Asignas un número a cada persona o cosa y luego usas una calculadora o computadora para generar números aleatorios que te indiquen cuáles elegir.

3. Tablas de números aleatorios

Es como tener una lista de números generados al azar. Asignas un número a cada elemento de tu población y luego eliges los números que aparecen en la tabla.

4. Usar programas de computadora

Puedes usar programas como Excel o aplicaciones en línea para que seleccionen al azar quién será parte de la muestra. El programa hace todo por ti.

5. Muestreo sistemático (similar al aleatorio simple)

Eliges un punto de partida al azar y luego seleccionas cada n-ésimo elemento (por ejemplo, eliges el número 5, luego el 10, luego el 15, etc.).

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El cálculo de un parámetro estadístico depende del contexto. Si se proporciona un nivel de confianza, se utiliza la tabla de la distribución normal de Gauss para obtener los valores que permiten estimar el parámetro con la probabilidad deseada.

Mayormente, los niveles de confianza utilizados son 90%, 95% y 99%, siendo el 95% el más común. Estos niveles indican la probabilidad de que el parámetro verdadero esté dentro del intervalo de confianza calculado.

Si un problema no proporciona el nivel de confianza, generalmente se asume el estándar del 95%, a menos que el contexto indique lo contrario.

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si algunos datos no están proporcionados, se suelen hacer las siguientes suposiciones comunes

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Rayos

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Definitivamente arte 🎨🎭

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1. Aleatorio simple

Cada individuo o elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Existen dos variantes:

Con reemplazo: Después de seleccionar un elemento, este se devuelve a la población y puede ser seleccionado nuevamente.

Sin reemplazo: Un elemento seleccionado no puede ser elegido nuevamente. Este es el tipo más común en muestreo.

2. Muestreo sistemático

Aunque no es estrictamente "aleatorio simple", se le puede considerar una variación. Se elige un punto de inicio aleatorio y luego se selecciona cada "n-ésimo" elemento de la lista. Por ejemplo, si se desea seleccionar una muestra de 100 personas de una lista de 1000, se puede elegir una persona al azar como punto de partida y luego seleccionar cada décima persona.

3. Muestreo estratificado

La población se divide en grupos o estratos que comparten características similares, como edad o género. Luego, se realiza un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato. Este método es útil cuando se quiere asegurar que cada subgrupo esté representado en la muestra.

4.El muestreo por conglomerado

Cuando la población está dividida naturalmente en grupos o conglomerados (clusters). A diferencia del muestreo estratificado, donde se seleccionan elementos dentro de cada estrato, en el muestreo por conglomerado se seleccionan grupos completos y se incluyen todos los elementos de esos grupos en la muestra, o se selecciona una submuestra dentro de los conglomerados elegidos.