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Muestreo probabilístico - Coggle Diagram
Muestreo probabilístico
- Muestreo aleatorio simple
Se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.
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Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.
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- Muestreo aleatorio sistemático
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Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r= arranque aleatorio).
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Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.
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- Muestreo aleatorio estratificado
En ciertas ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés. Una vez calculado el tamaño muestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.
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Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadas se refiere.
Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.
- Muestreo aleatorio por conglomerados
Se realizan varias fases de muestreo sucesivas. La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.
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No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.