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Muestreo por Mind Map: Muestreo

1. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral

2. Importancia

3. Tamaño de la Muestra

3.1. La meta fundamental de una encuesta es proponer los mismos resultados que si se hubiera entrevistado a toda la población.

3.2. No esperemos que las medias son idénticas pero se está satisfecho si la media muestral es "cercana" a la poblacional.

4. Error de muestreo

4.1. Desviación de la muestra seleccionada de las verdaderas características, comportamientos o cualidades de toda la población.

4.2. Esto se ocasiona por diferentes razones:

4.2.1. Procedimiento de muestreo sesgado.

4.2.2. Casualidad: es posible que todos los sujetos asignados al azar no sean los correctos representantes de la población.

4.2.3. El investigador toma diferentes sujetos de la misma población, y aún así, los sujetos tienen diferencias individuales.

5. Distribución Muestral de una Estadística

5.1. Distribución de valores para una estadística muestra obtenida de muestras repetidas, todas del mismo tamaño y extraídas de la misma población.

5.2. Muestra Aleatoria

5.2.1. Muestra obtenida en forma tal que cada uno de lad posibles muestras de tamaño fijo "n" tiene igual probabilidad de ser seleccionada.

5.3. Distribución de Medias Muéstrales (SDSM)

5.3.1. Relación entre la Media poblacional y la Desviación Estándar.

5.3.2. La Media de Distribución muestral y Desviación estándar para todas las distribuciones muestrales de medias muestrales.

5.4. Error Estándar de la Media.

5.4.1. Desviación estándar de la distribución de medias muestrales.

5.5. Teorema de Límite Central (CLT)

5.5.1. La distribución se manejará más estrechamente a la distribución normal cuando aumente el tamaño muestral.

6. Tipos de Muestreo

6.1. Muestreo Probabilístico:Se basa en el principio de equiprobabilidad, ya que toma en cuenta todos los elementos del universo.

6.1.1. Muestro Aleatorio Simple: Se aplica cuando la población es pequeña e identificable.

6.1.2. Muestreo Aleatorio Sistemático: Es de fácil aplicación, se utiliza en muestras ordenadas. Selecciona un elemento al azar y a partir de este, se va incrementando a un intervalo fijo hasta seleccionar toda la muestra.

6.1.3. Muestreo Aleatorio Estratificado: Su aplicación es de mayor complejidad. Los elementos se dividen en grupos, éstos grupos son llamados Estrato.

6.1.4. Muestreo Aleatorio por Conglomerados: Se considera su aplicación, cuando la población a investigar es bastante extensa. La unidad muestran es un conjunto de elementos que juntos forman una unidad.

6.2. Muestro No Probabilístico: Se utiliza de manera empírica. No resulta muy eficiente pues interviene el criterio personal del investigador.

6.2.1. Muestreo por Cuotas o Accidental: Se debe tener un conocimiento muy exacto de la población.

6.2.2. Muestreo Intencional o de Conveniencia: Se utiliza en estudios exploratorios, sus resultados no son muy eficientes porque no eligen elementos al azar.

6.2.3. Bola de Nieve: Se utiliza cuando la población es pequeña. Se le solicita al primer sujeto que elija a otros sujetos potenciales, para realzar el análisis.

6.2.4. Muestreo Discrecional: El investigador elige los elementos a investigar. Es un muestreo fácil de aplicar pero

7. Ventajas

8. Reduce costos

9. Es más sencillo al trabajar solo con una parte del todo

10. Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa

11. No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo

12. Permite examinar y sacar conclusiones en base a una pequeña parte de la población total, dando por sentado que los resultados obtenidos en la muestra es de hecho representativa de toda la población