Temas de muestreo bioestadistica

[pic 1][pic 2]Temas de muestreo

Estudiante: Carlos Rafael Diaz Castañeda

Docente: Dr. Alfonso Castañeda

Materia: Bioestadística

Fecha: 25/09/2020

Grupo: 1.- A

El muestreo es una estrategia de investigación para encontrar inferencias en los datos probabilísticos, en especial en tablas de datos muy largas, este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población, lo que se debe hacer es tomar solo una parte que pueda representar el promedio de una población normal.

Ventajas-.

• Es la forma más sencilla de armar una muestra.
• Resulta económico y no es un problema llevarlo a cabo.
• Se toman en cuenta las subpoblaciones y tiene precisión.
• La manipulación de datos es mucho más simple.

Desventajas-.

• A veces resulta poco preciso y puede ser difícil calcular o interpretar sus resultados.
• Resulta complicado y costoso elegir las variables de estratificación.
• En algunos casos puede disminuir el aspecto de la representatividad.
• Introducimos error (controlado) en el resultado, debido a la propia naturaleza del muestreo y a la necesidad de generalizar resultados.

Tipos de muestreos:

Muestreo aleatorio simple: El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, para que funcione todos los individuos de una población, deben estar listados, por ejemplo, se busca calcular datos de 500 trabajadores de una empresa, pero solo hay tiempo para preguntar a 50 de ellos sus datos, se sortea en un listado para elegirlos, y finalmente ser realiza el muestreo.

Muestreo aleatorio sistemático: Similar al anterior, en este no se necesita un listado, ni un sorteo, simplemente se realiza un proceso sistemático donde cada cierta cantidad de personas se elije una para incluir en la muestra, ejemplo cada 20 individuos.

Muestreo aleatorio estratificado: En este se estratifica a la población se divide por características como el género, la edad, caracteres físicos y fisiológicos, u otros. Se toma la idea de que, por ejemplo, si hay un 60% de personas de 18 y 40% de 20. Entonces al tomar la muestra de una población de 8000, tomaríamos 80 con 20 y 120 con 18, puede funcionar para revisar caracteres individuales en poblaciones grandes en una escuela, pruebas médicas, y etc.

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. Esto se puede usar al querer encontrar caracteres de por ejemplo mujeres embarazadas de un país, sorteamos provincias, luego hospitales, al final áreas y embarazadas.

Muestreo accidental: En este caso se basa por la presencia de las personas a tomar en cuenta y las probabilidades de que estén en el lugar correcto en el momento adecuado, un ejemplo es el caso de un entrevistador en la calle.

Muestreo de conveniencia: En este caso se divide por conveniencia de los estadísticos para la inclusión o exclusión del manejo de los datos, en este caso se debe aclarar los criterios para ello.

Muestreo por cuotas: Consiste en seleccionar la muestra considerando una serie de características específicas presentes en la población, por lo que la muestra habrá de tenerlas en la misma proporción.

Muestreo por bola de nieve: Consiste en ir seleccionando los individuos a partir de un solo elemento o de un grupo reducido, que va conduciendo a otros individuos que reúnen las características de estudio; éstos, a su vez, conducen a otros y así se va obteniendo el número de individuos necesario.

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