Tipos de Muestreo

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UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONOMICAS

ASIGNATURA:         ESTADÍSTICA INFERENCIAL

FECHA:                 13 DE NOVIEMBRE DE 2019

NOMBRE:                GARDENIA MORÁN

TIPOS DE MUESTREO

Los diversos tipos de muestro se encargan de reunir una pequeña parte representativa de la población, una muestra se selecciona debido a tres razones específicas: la selección de elementos de una muestra conlleva menor tiempo que de la población total, resulta menos costoso seleccionar una muestra y es mucho más práctico el análisis de una muestra.
En donde todo proceso de muestro da inicio con la determinación del marco, es decir, una lista de elementos que detallan a la población. Dichos marcos son fuente de datos que pueden conducir a distintas conclusiones. En base al marco se da paso a la selección de la muestra. Dentro del tipo de muestra tenemos las probabilísticas y las no probabilísticas.

Muestra no Probabilística

“En una muestra no probabilística se seleccionan los elementos o individuos sin conocer sus probabilidades de ser seleccionados. Debido a esto no es posibles aplicar la teoría de inferencia estadística” (Levine, Krehbiel, & Berenson, 2014).         

• Muestreo por conveniencia: en este tipo de muestro no probabilístico se seleccionan los elementos más fáciles, poco costosos y más convenientes de obtener; en alguno de los casos los participantes en una muestra se seleccionan a sí mismos. 
• Muestra de juicio: se adquiere opiniones de expertos en la materia preseleccionados. A pesar de que los expertos estén informados, no es posibles generalizar los resultados.

Muestra Probabilística

En este caso se seleccionan los elementos en base a probabilidades conocidas. Estas muestras nos permiten realizar una inferencia de la población de interés.

• Muestra aleatorias simple: todo elementos dentro de una marco tiene las mismas probabilidades de ser seleccionado que cualquier otro.
  

Muestreo aleatorio simple: se utiliza n para representar el tamaño de muestra y N para representar el tamaño del marco.
Muestreo con remplazo: implica seleccionar un elemento y después devolverlo al marco, donde tiene la misma probabilidad de volver a ser elegido.
Muestro sin reemplazo: en este caso una vez seleccionado un elemento, este ya no se puede volver a elegir.        
En este método se utiliza un atabla de números aleatorios que consta de una serie de dígitos listados en una secuencia generada al azar.

• Muestras sistemáticas: para seleccionar una muestra de este tipo, se elige el primer elemento a ser seleccionado al azar de los primeros elementos en el marco. Luego se seleccionan los n-1 elementos restantes eligiendo cada k-ésimo elemento sucesivo del marco completo. Este muestreo es más sencillos que otros métodos de muestro probabilísticos, sin embargo requieren un tamaño de muestra más grande.

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• Muestra estratificadas: el primer paso está en subdividir los elementos en el merco en subpoblaciones o estratos separados. “Un estrato se define por alguna característica común. Se elige una muestra aleatoria simple dentro de cada estrato y se combinan los resultados de las muestras aleatorias simples separadas” (Levine, Krehbiel, & Berenson, 2014).         
  - El muestro estratificado resulta muchos más eficiente que un muestro aleatorio simple o un muestro sistemático ya que asevera la representación de los elementos que conforman la población. Además de que cada elemento dentro de cada estrato otorga mayor precisión en las estimaciones de los parámetros poblacionales subyacentes.        
  
• Muestras por racimos: Los N elementos en el marco se dividen en racimos que contengan varios elementos. Los reclamos son designados que suelen ocurrir de manera natural. Los se selecciona una muestra aleatoria de una o más racimos y se estudian todos los elementos. Este tipo de muestro suele ser más efectivo, en especial si la población distribuida en una región geográfica más amplia.

Bibliografía

Levine, D., Krehbiel, T., & Berenson, M. (2014). Estadítica para adeministración. México: PEARSON EDUCACIÓN.

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