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MUESTREO por Mind Map: MUESTREO

1. TIPOS DE MUESTRO

1.1. PROBABILÍSTICO. Método que otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra, a cada elemento de la población, (dicha probabilidad no es nula para ningún elemento), Hablaremos de muestro probabilístico siempre que se cumplan dos condiciones: 1. Todos los elementos de la población tienen una probabilidad mayor a cero de ser seleccionados en la muestra. 2. La probabilidad de inclusión de cada elemento en la muestra se conoce de forma precisa.

1.1.1. Muestreo Aleatorio Simple: El muestreo aleatorio simple (M.A.S.) es la técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que por lo tanto están descritos en el marco maestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra.

1.1.2. Muestreo Sistemático: Consiste en elegir individuos de forma aleatoria dentro de una muestra. En la medida en que los ordenadores nos han facilitado la tarea de generar números aleatorios, este problema ha desaparecido.

1.1.3. Muestreo por Conglomerados: Es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir

1.1.4. Muestreo Aleatorio Estratificado: consiste en dividir toda la población objeto de estudio en diferentes subgrupos o estratos disjuntos, de manera que un individuo sólo puede pertenecer a un estrato. Una vez definidos los estratos, para crear la muestra se seleccionan individuos empleando una técnica de muestreo cualquiera a cada uno de los estratos por separado.

1.2. NO PROBABILISTICO. En Estas técnicas alternativas, es habitual seleccionar elementos para la muestra basándose en hipótesis relativas a la población de interés, lo que se conoce como criterios de selección. Dicho de otra forma, una muestra no probabilista nos informa de cómo es un universo pero no nos permite saber con qué precisión: no podemos establecer unos márgenes de error y unos niveles de confianza.

1.2.1. Muestreo por conveniencia. Es una técnica comúnmente usada. Consiste en seleccionar una muestra de la población por el hecho de que sea accesible. Es decir, los individuos empleados en la investigación se seleccionan porque están fácilmente disponibles, no porque hayan sido seleccionados mediante un criterio estadístico.

1.2.2. Muestreo por cuotas. Esta técnica es la que suele usarse en investigación online a través de paneles. Podemos ver el muestreo por cuotas como la versión no probabilística del muestreo estratificado. Consta de tres fases: 1. Segmentación, 2. Tamaño de las cuotas, 3. Selección de participantes y comprobación de cuotas.

1.2.3. Muestreo por bola de nieve. El muestreo por bola de nieve es una técnica de muestreo no probabilística en la que los individuos seleccionados para ser estudiados reclutan a nuevos participantes entre sus conocidos.

2. VENTAJAS

2.1. Necesitamos estudiar menos individuos, equivalente a menos recursos (tiempo y dinero).

2.2. La manipulación de datos es mucho más simple.

3. DEFINICIÓNES.

3.1. El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población.

3.2. Herramienta de la investigación científica; su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo)debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

4. TÉRMINOS FUNDAMENTALES

4.1. Universo o población: Es el total de individuos que deseo estudiar o caracterizar.

4.2. Muestra: Es el conjunto de individuos del universo que selecciono para estudiarlos

5. DESVENTAJAS

5.1. Introducimos error (controlado) en el resultado.

5.2. Tenemos el riesgo de introducir sesgos debido a una mala selección de la muestra