Muestreo Probabilistico

El Muestreo es la disciplina que trata con el conjunto de técnicas para tomar u obtener una muestra.

Muestreo probabilístico multietapico

Se llama muestreo probabilístico al método de muestreo que asigna a cada unidad en la población una probabilidad (conocida y distinta de cero) de ser seleccionada para la muestra.

• Los mecanismos aleatorios

El muestreo Multietápico o Polietápico utiliza más que una etapa de selección para formar la muestra. La primera etapa utiliza las unidades de muestreo de mayor tamaño que se llaman unidades de muestreo primarias y en la etapa final se utilizan las unidades de muestreo más pequeñas denominadas secundarias.

Cada etapa del muestreo tiene covariables asociadas que permiten la estratificación de la muestra después de que esta es tomada con respecto a cualquier combinación de las covariables. En algunos casos se puede estratificar los agrupamientos antes de la primera etapa.

Ejemplo Multietápico:

“Producción de un cierto cereal”; Unidades Primarias: Provincias; Unidades secundarias: Pueblos; Unidades terciarias: Campos de los pueblos dedicados al cultivo de ese cereal.

Otra característica de datos Multietápico es que los elementos en el mismo agrupamiento son más homogéneos que los distintos agrupamientos. Generalmente se mide el grado de homogeneidad con un coeficiente de correlación intraclase.

Si la correlación es alta los agrupamientos son homogéneos dentro de cada grupo o muy diferentes de un agrupamiento a otro. Si es pequeño solo son un poco diferentes uno de otro.

Si la icc es muy pequeña o igual a cero, no existen diferencias de los agrupamientos para las variables de interés. Un icc de cero quiere decir que los agrupamientos no tienen consecuencias para la relación entre las variables de interés, por lo que pueden ser ignorados en el análisis.

El tamaño de la muestra esta directamente ligado al tipo de análisis, y se puede pensar estos modelos como extensiones de modelos lineales

Ventajas

Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa

La necesidad de las listas de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

Desventajas

Las estimaciones son menos precisas que con el muestreo aleatorio simple o estratificado

El cálculo de las estimaciones es complejo

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