Tecnicas muestreo INTRODUCCION

PROYECTO FINAL DE ESTADISTICA II
TECNICAS DE MUESTREO

NICOLAS HERNANDEZ DURAN

MARTIN RUEDA RODRIGUEZ
Estudiantes

GONZALO DIAZ CARREÑO
Docente

UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER
Bucaramanga
2017

INTRODUCCION

Todo nuestro conocimiento, nuestras acciones y algunas de nuestras actitudes están basadas, en gran parte, en muestras. Esto tanto para la vida cotidiana como para las investigaciones científicas. Siendo algo más específicos y con el fin de hacer notar como esto se involucra en la realidad pensemos en los diagnósticos de laboratorio sobre nuestro estado de salud, estos se realizan en base a unas cuantas gotas de sangre y todo el proceso se hace suponiendo que la sangre está completamente bien mezclada y que unas cuantas gotas de la misma puede hablar por el resto. En este trabajo presentamos entonces algunas de las más conocidas técnicas de muestreo tanto probabilísticas como no probabilísticas que han sido utilizadas durante años y que bien nos han permitido hacer de nuestra vida, en especial de nuestro trabajo algo un tanto más sencillo y económico pero eficaz.

TABLA DE CONTENIDO

1. INTRODUCCION
   1.1 TECNICAS DE MUESTREO DEFINICION
   1.2 VENTAJAS DEL METODO DE MUESTREO
   1.3 MUESTREO PROBABILISTICO  
2. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
   2.1 Ejemplo para entrar en materia
   2.2 Muestreo aleatorio simple con y sin reposición
   2.3 Beneficios del muestreo aleatorio simple
   2.4 Inconvenientes del muestreo aleatorio simple
3. MUESTREO ESTRATIFICADO ALEATORIO
   3.1 Tipos de muestreo estratificado
        3.1.1 Muestreo estratificado proporcionado
        3.1.2 Muestreo estratificado Uniforme
        3.1.3 Muestreo estratificado Optimo
   3.2 Eficiencia de los diferentes muestreos estratificados
   3.3 Tamaños de muestra requeridos para cada técnica
4. MUESTREO ALEATORIO SISTEMATICO
   4.1 El proceso del muestreo sistemático
   4.2 Ventajas y desventajas del uso del muestreo sistemático
   4.3 ¿Es o no eficiente el muestreo sistemático?
5. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
   5.1 El proceso del muestreo por conglomerados
   5.2 Muestreo estratificado y muestreo por conglomerados
   5.3 Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados
   5.4 eficiencia del muestreo por conglomerados
6. MUESTREO DESPROPORCIONADO
   6.1 Diferencia entre el muestreo proporcionado y el desproporcionado
   6.2 ¿Cuándo utilizar el muestreo desproporcionado?
   6.3 Desventajas de usar el muestreo desproporcionado
7. MUESTREO NO PROBABILISTICO

7.1 ¿Qué es el muestreo no probabilístico?

7.2 ¿Cuándo se utiliza el muestreo no probabilístico?

7.3 Ejemplos de muestreo no probabilístico

7.4 El error del muestreo

7.5 Tipos de muestreo no probabilístico

      8. MUESTREO POR CUOTAS

        8.1 ¿En qué cosiste el muestro por cuotas?

        8.2 Selección de participantes

        8.3 Fases de preparación para realizar el muestreo por cuotas

        8.4 Rangos de cuotas

        8.5 Ventajas y desventajas del muestreo por cuotas

        8.6 Errores frecuentes al usar cuotas en internet

        8.7 Ejemplos

9. MUESTREO POR CONVENIENCIA

        9.1 ¿En qué cosiste el muestro por conveniencia?

        9.2 Ejemplos de entrada

        9.3 Limitaciones

        9.4 Usos frecuentes del muestreo por conveniencia

        9.5 Ventajas y desventajas del muestreo por conveniencia

10. MUESTREO BOLA DE NIEVE

        10.1 Definición

        10.2 ¿En qué consiste el muestreo bolo de nieve?

        10.3 Algunos ejemplos de muestreo bola de nieve

        10.4 Pasos para crear un muestreo no probabilístico por bola de nieve

10.5 Tipos de de muestreo no probabilístico bola de nieve

10.6 Ventajas y desventajas del muestreo bola de nieve

10.7 Consideraciones

11.         MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL

11.1 Definición

11.2 ¿Por qué se dice que no es probabilístico?

11.3 ¿Por qué se dice que no es probabilístico?

11.4 Ejemplos:

11.5 Conclusiones del muestreo accidental

12.          MUESTREO DISCRECIONAL

12.1 Definición

12.2 Cuando utilizarlo

12.3 Ventajas y desventajas del muestreo discrecional

12.4 Ejemplos de muestra

13.CONCLUSIONES DEL MUESTREO NO PROBABLISITICOS

1.1 TÉCNICAS DE MUESTREO DEFINICIÓN

El muestreo de población es un proceso que consiste en tomar un subgrupo de sujetos que sea representativo de toda una población. La muestra debe ser lo suficientemente grande como para garantizar la posibilidad de realizar un análisis estadístico y obtener resultados válidos para toda la población.

Generalmente se utilizan las técnicas de muestreo porque resulta imposible analizar a todos y cada uno de los individuos de la población. También se lleva a cabo para ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo mientras se desarrolla la investigación.

La realización del muestreo de una población debe llevarse a cabo correctamente, evitando a toda costa cualquier tipo de error ya que esto conllevaría a resultados inexactos y engañosos.

1.2 VENTAJAS DEL METODO DE MUESTREO

Como bien lo menciona William G. Cochran en su libro Técnicas de Muestreo (1953) algunas de las ventajas del uso el muestreo es:

• Costo reducido: Si los datos se obtienen únicamente de una pequeña fracción del toral, los gastos son menores que los que se realizarían si se lleva a cabo un censo completo. En poblaciones muy grandes se pueden obtener resultados lo suficientemente exactos cuando se analizan muestras que representan solo una pequeña parte de la población.
• Mayor rapidez: Por la misma razón, los datos pueden ser recolectados y tratados más rápidamente con una muestra que con una enumeración completa. Esta es una consideración vital cuando se necesita urgentemente la información.
• Mayores posibilidades: En ciertos tipos de encuestas se utilizan los servicios de personal altamente especializado o equipo especializado, de disponibilidad limitada, para obtener la información. Un censo completo es impracticable; la elección cae entre la obtención de la información por muestreo y el no obtenerla. Aquellas encuestas que están basadas en el método de muestreo tienen un mayor alcance y flexibilidad de acuerdo con el tipo de información que pueda ser obtenida.
• Mayor exactitud: Debido a que cuando el volumen de trabajo es reducido se puede emplear personal capacitado al cual se le puede someter a entrenamiento intensivo, y debido a que en estas condiciones se puede realizar una supervisión cuidadosa del trabajo de campo y del procesamiento de los resultados, una muestra, en realidad, puede producir resultados más exactos que la enumeración completa.

1.3 MUESTREO PROBABILISTICO

En el muestreo probabilístico todos los individuos de la población en cuestión tienen la misma probabilidad de ser seleccionados como sujetos de la investigación.

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