Proceso De Muestreo

Proceso del muestreo

El proceso que constituye el muestreo se encuentra integrado por cinco sencillos pasos:

•Definir la población objetivo: recopilación de los elementos que poseen las características requeridas para la investigación.

•Determinar el marco de muestreo: es la representación de nuestra población objetivo, esto es a través de una lista de características para identificar a la población.

•Seleccionar técnica de muestreo: antes de elegir la técnica se debe seleccionar el método que se utilizará; el primero es el denominado bayesiano, en el cual los elementos de muestreo se seleccionan siguiendo una secuencia, incluye información previa sobre costos y la población objetivo; por otro lado esta el método tradicional que es el más utilizado en el que la muestra se selecciona antes de que la recolección de datos inicie, además de que éste puede darse de dos formas: muestreo con remplazo y sin remplazo; el primero se caracteriza por que un mismo elemento puede formar parte de la muestra más de una vez, mientras que el sin remplazo no puede formar más de una sola vez.

•Determinar el tamaño de la muestra: es el número de elementos que se incluirán en la muestra.

•Ejecutar el proceso de muestreo: se debe detallar cómo se llevará a cabo el diseño del muestreo, el marco de muestreo, la técnica de muestreo y tamaño de la muestra.

Las técnicas del muestreo

•Muestreo probabilístico: se caracteriza por proporcionar la misma probabilidad a toda la población de formar parte de la muestra. Puede ser: aleatorio simple, sistemático, estratificado, por agrupamientos y algunas otras técnicas.

•Muestreo no probabilístico: ésta técnica se basa en el juicio personal del investigador para la selección de los elementos, dividiéndose en las siguientes clasificaciones: por conveniencia, por juicio, por cuota o por bola de nieve.

Factores que debemos tomar encuenta para determinar el tamaño de la muestra

•Distribución de muestreo: “distribución de los valores de una estadística de muestra computados para cada posible muestra que se podría tomar de la población objetivo bajo un plan de muestreo especificado.” (Malhotra)

•Inferencia estadística: es generalizar los resultados que se tuvieron en la muestra a los resultados que se obtuvieron en la población; por ejemplo, los resultados de la muestra pueden darnos el comportamiento de compra de éstos elementos, la inferencia nos hace referencia a que gracias a estos resultados deduciremos que todos los elementos de la población que posean las mismas características de nuestra muestra se comportarán de la misma manera.

•Distribución normal: el francés Abraham de Moivre (1667-1754) fue quien la reconoció por primera vez y Carl Friedrich Gauss (1777-1855) profundizó en su estudio,

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