TIPOS DE MUESTREOS by Maritza Romero Guevara

mromero142_1 — 2024-09-29 19:17:24 UTC

MARITZA MAGALY ROMERO GUEVARA
CRISTIAN CAMILO PINO AGUIRRE
HAROLD STEVEN GONZALES SIERRA

mromero142_1 — 2024-09-29 19:22:06 UTC

es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo idealmente debe ser de más de unos cientos de individuos para que se pueda aplicar de manera apropiada.

mromero142_1 — 2024-09-29 19:22:53 UTC

ETAPAS DE COMO HACER UN MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Y UN CLARO EJEMPLO DEL MISMO

mromero142_1 — 2024-09-29 19:26:37 UTC

Hay una organización tiene 1000 empleados. Y lo que queremos obtener es una lista de 200 de estos individuos.

1er ETAPA: Hacer una lista de todos los empleados que trabajan para la organización (Como se mencionó anteriormente, hay 1000 empleados en la organización, es por eso que la lista debe contener 1000 nombres).

2da ETAPA: Asignar un número secuencial a cada uno de los 1000 empleados (1, 2, 3 … n). Este es el marco de muestreo (la lista de la cual extraerán la muestra aleatoria simple).

3era ETAPA: Definir cuál será el tamaño de la muestra (en este caso es 200).

4ta ETAPA: Utilizar un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando el marco de muestreo (tamaño de la población) de la etapa dos y el tamaño de tu muestra, de la etapa 3. Por ejemplo, si el tamaño de muestra es 200 y la población es de 1000, lo que debemos hacer es generar 200 números entre 1 y 1000.

VENTAJA

mromero142_1 — 2024-09-29 19:34:58 UTC

De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña. dado que la población es grande, aquí no existe restricción en el tamaño de la muestra.
generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

DESCENTAJA

mromero142_1 — 2024-09-29 20:14:25 UTC

no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

es una técnica de muestreo probabilístico que se utiliza cuando la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos. Cada estrato contiene individuos con características similares.

mromero142_1 — 2024-09-29 20:30:51 UTC

Etapa 1

mromero142_1 — 2024-09-29 20:32:03 UTC

Definir la Población Objetivo:

Identifica claramente la población que deseas estudiar.

Etapa 2

mromero142_1 — 2024-09-29 20:35:06 UTC

Elegir la Variable de Estratificación:

Selecciona una o más características relevantes para dividir la población en estratos (por ejemplo, edad, género, nivel educativo).

Etapa 3

mromero142_1 — 2024-09-29 20:35:53 UTC

Dividir la Población en Estratos:

Clasifica a cada individuo de la población en uno de los estratos definidos.

Etapa 4

mromero142_1 — 2024-09-29 20:37:06 UTC

Determinar el Tamaño de la Muestra en Cada Estrato:

Decide cuántos individuos seleccionarás de cada estrato. Esto puede ser proporcional al tamaño del estrato en la población total.

Etapa 5

mromero142_1 — 2024-09-29 20:43:39 UTC

Seleccionar Aleatoriamente los Individuos de Cada Estrato:

Dentro de cada estrato, selecciona una muestra aleatoria de individuos.

Etapa 6

mromero142_1 — 2024-09-29 20:44:43 UTC

Combinar las Muestras de los Estratos:

Junta las muestras de todos los estratos para formar la muestra final.

Ejemplos

mromero142_1 — 2024-09-29 20:47:49 UTC

Imagina que quieres estudiar los hábitos de ejercicio de los empleados de una empresa grande. La empresa tiene 1000 empleados divididos en tres departamentos: Administración, Ventas y Producción.

1 Definir la Población Objetivo:

*Todos los empleados de la empresa (1000 empleados).

2.Elegir la Variable de Estratificación:

*Departamento (Administración, Ventas, Producción).

3.Dividir la Población en Estratos:

*Administración: 200 empleados

*Ventas: 300 empleados

*Producción: 500 empleados

4.Determinar el Tamaño de la Muestra en Cada Estrato:

.Supongamos que quieres una muestra total de 100 empleados. Puedes decidir que la muestra sea proporcional al tamaño de cada estrato:

*Administración: 20 empleados (200/1000 * 100)

*Ventas: 30 empleados (300/1000 * 100)

*Producción: 50 empleados (500/1000 * 100)

5.Seleccionar Aleatoriamente los Individuos de Cada Estrato:

*Selecciona 20 empleados al azar del departamento de Administración, 30 de Ventas y 50 de Producción.

6.Combinar las Muestras de los Estratos:

*Combina las muestras de los tres departamentos para obtener una muestra total de 100 empleados.

Ventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado

mromero142_1 — 2024-09-29 20:49:29 UTC

Mayor Precisión:

*Al dividir la población en estratos homogéneos, se reduce la variabilidad dentro de cada estrato, lo que puede aumentar la precisión de las estimaciones.

DESVENTAJA

mromero142_1 — 2024-09-29 20:50:46 UTC

Costo: Puede ser más costoso debido a la necesidad de recopilar y analizar datos de cada estrato por separado.

Question.pro

mromero142_1 — 2024-09-29 23:13:00 UTC

muestreo aleatorio simple

DEFINICION

mromero142_1 — 2024-09-30 01:18:18 UTC

Se basa en enlistar a toda la cantidad de una población y asi elegir de manera aleatoria el primer individuo para la muestra, luego y a apartir de un intervalo definido por el investigador debe seleccionar el resto de individuos que conformara la muestra final

ETAPA 1

mromero142_1 — 2024-09-30 01:21:31 UTC

Se requiere una lista de sujetos en el universo, esta lista no tiene que obligatoriamente ser completa, pero si se necesita un orden o secuencia que tengan los individuos para poderse aplicar de manera correcta

ETAPA 2

mromero142_1 — 2024-09-30 01:27:38 UTC

Los sujetos que conformaran la muestra son seleccionados sistematicamente, dejando pasar un cierto numero antes de estudiar el siguiente

ETAPA 4

mromero142_1 — 2024-09-30 01:34:31 UTC

A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés

Definición

hgonzales3_2 — 2024-09-30 01:45:37 UTC

El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica de muestreo utilizada cuando la población se divide naturalmente en grupos o conglomerados. En lugar de seleccionar individuos de toda la población, se eligen al azar conglomerados completos y luego se estudian todos los miembros de esos conglomerados o una muestra de cada uno de ellos.

Etapa 1

hgonzales3_2 — 2024-09-30 01:56:41 UTC

Se requiere una lista de conglomerados: Lo primero es identificar y listar los conglomerados en los que se ha dividido la población. Estos conglomerados deben ser lo más representativos posible de la población total.

Etapa 2

hgonzales3_2 — 2024-09-30 01:58:30 UTC

Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados: De la lista de conglomerados, se seleccionan al azar algunos para formar parte de la muestra. Esto es el núcleo del muestreo aleatorio por conglomerados.

VENTAJAS

mromero142_1 — 2024-09-30 01:59:10 UTC

Es mas sencillo de aplicar que el muestreo aleatorio simple ya que solo necesitas un punto inicial al azar y luego seguir el intervalo fijo, por esto la ventaja mas evidente es la simplicidad y la eficiencia

DESVENTAJA

mromero142_1 — 2024-09-30 02:01:10 UTC

Resultados sesgados, el riesgo de sesgo es muy posible por algun patron oculto en los datos

Etapa 3

hgonzales3_2 — 2024-09-30 02:01:40 UTC

No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo: A diferencia del muestreo simple, aquí no necesitas conocer a todos los individuos de la población total, sino solo a los conglomerados.

Etapa 4

hgonzales3_2 — 2024-09-30 02:03:19 UTC

Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo: Una vez seleccionados los conglomerados, puedes tomar una muestra de todos los individuos del conglomerado o aplicar un segundo muestreo al interior del mismo.

Etapa 5

hgonzales3_2 — 2024-09-30 02:07:26 UTC

A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés: Luego de recolectar los datos de los conglomerados seleccionados, se procede a calcular los estadísticos relevantes.

Ventajas y Desventajas

hgonzales3_2 — 2024-09-30 02:08:48 UTC

Ventajas:

Mayor eficiencia logística y de costos: Es particularmente útil cuando los elementos de la población están geográficamente dispersos, ya que al seleccionar conglomerados enteros, se reduce el costo y el tiempo de desplazamiento

Desventajas:

Mayor error muestral: Si los conglomerados no son suficientemente representativos de la población general, puede haber un mayor error en los resultados en comparación con otros métodos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple o el estratificado.