MESTREO

Ventajas del muestreo probabilístico aleatorio

• Sencillo, fácil de interpretar y comprender.

• Sirve para cantidades, cuantifica.

• Todos los casos presentes en el marco muestral tienen la probabilidad de estar en el marco final.

• Es ciego a la hora de seleccionar elementos de las muestras finales.

• No requiere un conocimiento elevado de la población a estudiar. Permite inferencias estadísticas.

• Nos da estimaciones con muy poco marguen de error.

Desventajas

• Elementos perdidos.

• Marco muestral inadecuado.

• No cubrir toda la población.

• Elementos extraños.

Ventajas del muestre no probabilístico no aleatorio

• El estudio se hace en poblaciones grandes

• Menos costoso.

• No requiere mucho tiempo.

• Fácil de administrar.

• Por lo general asegura alta tasa de participación.

• Posible generalización a sujetos similares.

Desventajas

• Difícil generalización a otros sujetos.

• Menos representativa de una población especifica.

• Los resultados dependen de las características únicas de la muestra.

• Mayor probabilidad de error debido al investigador o influencia de sujetos (sesgos).

Ventajas del Muestreo aleatorio simple

• Sencillo y de fácil compresión.

• Calculo rápido de medias y varianza.

• Se basa en la teoría estadística, y por lo tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.

• Requiere mayor tamaño de muestra que los otros tipos de muestreo.

Desventajas

• Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.

• Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

• Tiende a asegura que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.

• Si cada estrato representa un dominio de estudio o éste se conforma con la unión de algunos estratos, entonces es seguro que la muestra proporcionará información de dicho dominio de estudio.

• El método permite muestrear con distintas tasas de muestreo en las diferentes sub-poblaciones de interés (otorga flexibilidad al diseño maestral).

• Se obtienen estimaciones más precisas.

Desventajas

• Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

• Necesidad de contar con un marco que tenga información auxiliar.

• Dificultad para crear o formar los estratos.

• Para determinar en forma óptima el tamaño de la muestra en cada estrato es necesario disponer de medidas de dispersión para cada estrato.

Ventajas del muestreo aleatorio sistemático

• Fácil de aplicar.

• No siempre es necesario tener un listado de toda la población.

• Cuando la población esta ordenada siguiendo una

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