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T3 3.1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA - Coggle Diagram
T3 3.1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA
IDENTIFICA EL DISEÑO DE LA MUESTRA EN LOS SIGUIENTES EJEMPLOS
Una investigadora quiere estudiar los turistas en su ciudad.
Decide seleccionar hoteles de su ciudad al azar y después encuesta a todos los clientes que duermen en estos hoteles.
ALEATORIO CLUSTER
Una gerente de un restaurante local quiere encuestar a los clientes sobre el servicio que reciben. Cada noche, el gerente elige al azar un número entre 1 y 10. A continuación, da un cuestionario a este cliente y a cada 10 clientes después de éste les da un cuestionario antes de salir
SISTEMÁTICO
El Gobierno necesita una muestra de restaurantes. Divide en primer lugar todos los restaurantes en grupos similares (étnicos, comida rápida, buena gastronomía, ...). Después, se seleccionan al azar los restaurantes de cada grupo.
ALEATORIO ESTRATIFICADO
SESGO
El sesgo es la tendencia de las muestras de diferir de la población correspondiente de alguna manera sistemática.
FUENTES DE SESGO
I
El sesgo de selección:
Se produce cuando la forma en que se selecciona la muestra
excluye sistemáticamente una parte de la población de interés
También puede ocurrir cuando se utilizan sólo voluntarios o
individuos auto-seleccionados en el estudio
El muestreo de conveniencia:
También puede ocurrir cuando las muestras se basan en voluntarios para formar parte de la muestra - la llamada
respuesta voluntaria
Se selecciona un grupo que es fácilmente disponible o conveniente para formar una muestra.
El grupo puede no ser representativo de la población de interés
Los resultados no pueden ser generalizados a la población
II
Sesgo de respuesta:
Escala inadecuada para medir ítems
El método de observación tiende a producir valores que difieren
sistemáticamente del valor verdadero de alguna manera
Preguntas del cuestionario redactadas de manera que influyan en
la respuesta
Tendencia de las personas a no ser completamente honestaS cuando se les pregunta sobre la conducta ilegal o creencias
impopulares
La falta de respuesta:
Se produce cuando las respuestas no se obtienen a partir de todos
los individuos seleccionados en la muestra
Para minimizar el sesgo de no respuesta, es muy importante hacer
un esfuerzo para hacer seguimiento a las personas que no respondieron a la solicitud inicial
TÉCNICAS DE MUESTREO NO ALEATORIO
Muestreo por cuotas
Supongamos que la investigadora decide seleccionar el 60% de los hoteles de alta categoría y el 40% de la clase económica (ya que no sabe cuántos hoteles hay de cada clase). Entonces, la investigadora selecciona no aleatoriamente 60 hoteles de lujo y 40 hoteles de clase económica en función de sus criterios. Es decir, no todos los hoteles obtienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
Bola de nieve
Supongamos que la investigadora encuentra primero una pequeña muestra de directores/as de hoteles. Entonces, la investigadora pregunta a los directores/as de hotel que le proporcionen el contacto de más directores/as de hoteles. Este método es útil cuando no sabemos quiénes son los directores/as de hotel.
Muestreo de conveniencia
Supongamos que la investigadora decide seleccionar hoteles sólo porque le son accesibles (podría ser el caso de que la investigador aconoce algunos directores/as de hoteles y recluta estos hoteles). Es decir, los hoteles se seleccionan sólo porque son fáciles de reclutar y la investigadora no considera la selección de una muestra que represente a toda la población.
RESUMEN
La población es el conjunto de individuos u objetos de estudio sobre los que se quiere la información, mientras que la muestra es un subconjunto de la población.
Existen métodos aleatorios y no aleatorios de la selección de muestras.
La estadística se basa en metodologías de obtención, resumen, análisis y obtención de conclusiones a partir de los datos.