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Probabilidad y Estadística-Muestreo :check:, María Fernanda Vicenttin…
Probabilidad y Estadística-Muestreo :check:
Muestra Representativa
Denominada técnicamente como muestra aleatoria
La inclusión de sujetos en la muestra debe seguir un muestreo en estadística
Puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste.
Muestra sesgada
Generalización apresurada
Muestra estadística que ha sido falsamente considerada como la típica de una población de la cual ha sido tomada.
Puede dar lugar a una mala inducción y por tanto a una conclusión errónea.
Prueba Piloto
Ensayo experimental que se realiza por primera vez, cuyas conclusiones resultan interesantes para el avance de desarrollo de algo.
Objetivo: comprobar cuestiones mediante experimentación.
Muestreo
Con Remplazo
Elemento que puede ser seleccionado más de una vez en la muestra, se extrae un elemento de la población, se observa y luego se devuelve a la población.
Sin Remplazo
Este elemento no se devuelve los elementos extraídos a la población hasta que no se hallan extraídos todos los elementos de la muestra.
Error
Muestreo
Diferencia que existe entre el valor real (parámetro) obtenido con los valores de la población y valor estimado en base a los valores de una muestra
No muestreo
Se refiere a la variación natural existente entre muestras tomadas de la misma población.
Métodos de muestreo
Muestreos porbabilísticos
Sistemático
se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.
Estratificado
Una organización de investigación puede ramificar a toda la población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación
Aleatorio simple
Cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, tienen la misma probabilidad de ser seleccionado.
Conglomerados
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, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población.
Muestreos no probabilísticos
Conveniencia
Crear muestras de acuerdo a la facilidad de acceso, la disponibilidad de las personas de formar parte de la muestra, en un intervalo de tiempo dado o cualquier otra especificación práctica de un elemento particular.
Juicio
Los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador. El investigador selecciona a los individuos a través de su criterio profesional.
K-esimo
La razón del tamaño de la población corresponde al tamaño de la muestra
Cuotas
La muestra reunida tiene la misma proporción de individuos que toda la población con respecto al fenómeno enfocado, las características o los rasgos conocidos.
Grupos
La población total se divide en estos grupos (o clusters) y una muestra aleatoria simple se selecciona de los grupos. A continuación, la información requerida se obtiene de una muestra aleatoria simple de los elementos dentro de cada grupo seleccionado y una submuestra de elementos se puede seleccionar dentro de cada uno de estos grupos.
Bola de Nieve
Utilizado para una muestra rara o si está limitada a un subgrupo pequeño de la población, funciona en cadena. Luego de observar al primer sujeto, el investigador le pide ayuda a él para identificar a otras personas que tengan un rasgo de interés similar.
Bloques
Consta en dividir el área geográfica en sectores, para después seleccionar una muestra aleatoria de esos sectores, y finalmente obtener una muestra aleatoria de cada uno de los sectores seleccionados.
María Fernanda Vicenttin Perusquía
Bibliografía: Samuel S. Wilks, Mathematical Statistics, John Wiley, 1962, Section 8.1