muestreo viejo by Juan Sebastian Barahona Florez https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2 En este trabajo se explicaran y recoreran las diferentes etapas por las que pasan los tipos de muestro en-us 2023-09-20 00:31:06 UTC 2023-10-01 18:25:47 UTC hello@padlet.com https://yt3.ggpht.com/a/AATXAJyXXzI-R-01PlbqYq1owgME79QqU6CRcCM-Kw=s900-c-k-c0xffffffff-no-rj-mo Etapa 7 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507020 Selecciona al azar un número, r, de «1» mediante i.

]]> 2023-09-23 21:39:12 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507020 Etapa 6 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507032 Calcula el intervalo de muestreo (i) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo (N) por el tamaño de la muestra específica (n).

]]> 2023-09-23 21:39:15 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507032 Etapa 5 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507045 Determina el número de elementos en el marco de la muestra (N).

]]> 2023-09-23 21:39:17 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507045 Etapa 4 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507060 Evalúa el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y haz los ajustes cuando sea necesario.

]]> 2023-09-23 21:39:19 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507060 Etapa 3 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507071 Identifica el marco muestreo existente o desarrolla un marco de muestreo de la población objetivo.

]]> 2023-09-23 21:39:21 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507071 Etapa 2 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507084 Determina el tamaño deseado de la muestra (n).

]]> 2023-09-23 21:39:23 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507084 Etapa 1 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507089 Define la población objetivo.

]]> 2023-09-23 21:39:24 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507089 Ventaja jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507109 La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.]]> 2023-09-23 21:39:31 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507109 Desventaja jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507137 Puede no ser apropiado si la población no está aleatoriamente ordenada (por ejemplo, si hay agrupaciones de datos similares). ]]> 2023-09-23 21:39:36 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507137 Desventaja jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507266 Requiere un tamaño de muestra más grande en comparación con el muestreo simple cuando se estratifica en múltiples categorías. ]]> 2023-09-23 21:40:00 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507266 Ventaja jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507284 Permite comparaciones más precisas entre subgrupos de interés. ]]> 2023-09-23 21:40:04 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507284 Etapa 7 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507296 Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato.

]]> 2023-09-23 21:40:06 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507296 Etapa 6 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507337 Determina el tamaño de la muestra para cada estrato.


]]> 2023-09-23 21:40:12 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507337 Etapa 5 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507358 Asigna un número único a cada elemento.

]]> 2023-09-23 21:40:15 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507358 Etapa 4 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507367 Divide el marco de muestreo en estratos.

]]> 2023-09-23 21:40:17 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507367 Etapa 3 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507381 Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo.

]]> 2023-09-23 21:40:19 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507381 Etapa 2 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507390 Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse. Las variables de estratificación deben estar relacionadas con el propósito de estudio.

]]> 2023-09-23 21:40:21 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507390 Etapa 1 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507396 Define la población objetivo. 

]]> 2023-09-23 21:40:23 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507396 Etapa 8 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507815 Selecciona para la muestra, r, r + i, r + 2i, r ,+3i, y así sucesivamente, hasta agotar el marco.

]]> 2023-09-23 21:41:42 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507815 Desventaja jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507944 Los resultados pueden no ser precisos debido a la heterogeneidad de los grupos]]> 2023-09-23 21:42:12 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507944 Ventaja jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507969 En este tipo de muestreo puede haber muestras grandes en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.]]> 2023-09-23 21:42:17 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507969 Etapa 7 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507984 El muestreo por conglomerados se deriva en subtipos de una etapa y de dos etapas, en función del número de pasos que siguen los investigadores para formar conglomerados.

]]> 2023-09-23 21:42:19 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507984 Etapa 6 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507995 La estructura geográfica o por área es la más utilizada en muestreo por conglomerados.

]]> 2023-09-23 21:42:21 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717507995 Etapa 5 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717508007 Elige al azar los conglomerados.

]]> 2023-09-23 21:42:23 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717508007 Etapa 4 jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717508018 Determina la cantidad de grupos e incluye una cantidad de miembros promedio en ellos. Asegúrate de que cada uno de estos grupos realmente sea distinto el uno del otro.

]]> 2023-09-23 21:42:26 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717508018 Video de apoyo jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717516742 2023-09-23 22:14:21 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717516742 Video de apoyo jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717516762 2023-09-23 22:14:27 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717516762 Video de apoyo jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717516779 2023-09-23 22:14:32 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717516779 Referencias bibliograficas jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717519097 -Tarefa [@Tarefa]. (2019b, noviembre 7). Muestreo Aleatorio por Conglomerados. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=GIdby-TAPgo

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]]> 2023-09-23 22:23:09 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717519097 Ejemplo sociedad jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717542895 En este caso, se utilizó como técnica de muestreo un "muestreo aleatorio simple por conglomerados" . Las principales características del diseño muestral son las siguientes: Probabilístico: Cada unidad muestral tiene una probabilidad de selección conocida mayor que cero. Esto permite determinar la exactitud de las conclusiones extraídas de la información recopilada. Conglomerados que se componen de dos etapas: Se utilizan dos etapas de muestreo. Dentro de cada ciudad, en una primera etapa se eligen manzanas (unidades primarias de muestreo, UPM). Los bloques están ordenados según la clase socioeconómica y el método de selección es un muestreo aleatorio sistemático con inicios aleatorios únicos para cada ciudad. Dentro de los bloques elegidos, en la segunda etapa se eligen al azar casas, residencias y personas. Estratificado: El diseño de muestra utiliza estratificación, que divide el universo en grupos homogéneos según la ciudad y el estatus socioeconómico de los bloques individuales. Tamaño de la muestra: El tamaño de la muestra se calcula con una precisión esperada de no más de un error estándar relativo del 6 por ciento para proporciones del 5 por ciento en cada ciudad. La tabla proporcionada muestra la distribución final ciudad por ciudad de la muestra. Factores de expansión: los factores de expansión se utilizan para corregir los datos de la muestra y calcular los rasgos de la audiencia objetivo. Estas variables, que se aplican a cada área de la ciudad o región bajo investigación, incluyen el Factor de Expansión Básico (Fa), el Peso del Submuestreo (Pa) y el Ajuste de Cobertura por Falta de Respuesta (Ra). Los valores de población se ajustan para alinearlos con los totales de población proyectados en el momento de la encuesta. Se ajustan los totales de población de la muestra ampliada. Para ello se utilizan estimadores de regresión y calibración con datos adicionales. Utilizando un estimador de razones, donde el numerador y el denominador son variables aleatorias, las estimaciones producidas por este diseño de muestreo se expresan como razones.

]]> 2023-09-24 00:04:04 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717542895 Ejemplo territorio jbarahona5 https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717542952 Esta vez, se utilizó para el muestreo una técnica llamada "muestreo de toda la población" o "censo". En lugar de tomar una muestra representativa de la población, durante un censo se recopila información de todos los grupos o individuos dentro de la población objetivo. Los elementos no se eligen al azar; más bien, su objetivo es recopilar información de cada miembro del grupo objetivo.

La operación estadística se realiza en este caso para recopilar datos sobre la población sin hogar en diversos municipios, y la población objetivo se estima a partir de información del Ministerio de Salud y valoraciones realizadas por los propios municipios. El objetivo es recopilar información de todas las personas sin hogar estimadas en los municipios antes mencionados en lugar de tomar una muestra de esta población.

Para obtener información sobre todos los individuos de interés en cada municipio, se realiza un censo o muestreo de población completo en lugar de utilizar cualquier tipo de muestreo aleatorio en este caso.

]]> 2023-09-24 00:04:20 UTC https://padlet.com/jbarahona5/m97z0o0oemc3oam2/wish/2717542952