Prepare un Mapa Conceptual con los diferentes tipos de Muestreo Probabilístico y el tipo de investigación donde es utilizado éste

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad; es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.

Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

Lea y Analice los Recursos siguientes: - Población y Muestra. - Teoría de Muestreo.; - Muestreo Probabilístico.; - Video- Técnicas de Muestreo. Puede utilizar otras referencias bibliográficas para realizar las siguientes actividades.

Actividad A Realizar:

1. Prepare un Mapa Conceptual con los diferentes tipos de Muestreo Probabilístico y el tipo de investigación donde es utilizado éste.

2. Comente en 2 párrafos el tipo de Muestreo Probabilístico que más le llamó la atención.

El muestreo probabilístico mas aceptado por mi persona, según los conceptos mencionados anteriormente, “muestreo aleatorio simple” mismo emplea un método preciso a la hora de hacer una estimación estadística, este es el que da un dato más certero y de mayor confianza.

No obstante cabe destacar, que es el método más complicado para determinar datos estadísticos en una población grande, por eso sería solo un método para utilizar en pequeñas poblaciones.

3. Prepare un Mapa Mental con las ventajas y desventajas del Muestreo Probabilístico.

Ventajas Desventajas

En comparación con otros procedimientos de muestreo probabilístico: En comparación con otros procedimientos de muestreo probabilístico

Cada combinación posible de muestreo tiene igual probabilidad de ser seleccionado. No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.

Más fácil de entender y comunicar a otros. Puede tener errores de muestreo más grandes y menos precisión que otros diseños de muestreo probabilístico con el mismo tamaño de la muestra.

Tiende a producir muestras representativas. Si subgrupos de la población tienen intereses particulares no pueden ser incluidos con un número suficiente en la muestra.

Los procedimientos estadísticos necesarios para analizar errores de datos y de software de estadísticas son más fáciles. Si la población está muy dispersa, los costos por recolección de datos pueden ser más

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