- muestra probabilística -selección de la muestra -tamaño óptimo de una muestra -muestras no probabilísticas

1. Carrera: Licenciatura en administración de empresa - LAEE
Asignatura: Metodología de la Investigación
Catedrático: Lic. Carlos Naranjo
Nombre: Henry Elias Moraga Urbina
Fecha: 3 de noviembre 2018

2. 1. ¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?
La muestra probabilística permite conocer el tamaño del error y reducirlo al mínimo.
Se selecciona en base a las características, el tamaño de la muestra y según la cont
ribución que se piense hacer con ella.
2. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra?
Las muestras dependen de dos cosas; del tamaño de la muestra y del proceso de se
lección. La unidad de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatori
amente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser
elegido, se utilizan básicamente tres procedimientos de selección. Las unidades o e
lementos muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de maner
a que las mediciones en el sub- conjunto nos darán estimados precisos del conjunto
mayor.
3. ¿Cuál es el tamaño óptimo de una muestra?
El tamaño óptimo de la muestra es una cantidad coherente seleccionada de la pobla
ción para tener un resultado más preciso del análisis, si la muestra es muy pequeña
entonces el resultado será carente de uso práctico y si la muestra es demasiado gra
nde no se utilizan los recursos de manera adecuada. Es así que la muestra óptima s
e encarga de tener la muestra necesaria con las características adecuadas para un
mejor resultado del análisis.
4. ¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilísticas?
El muestreo probabilístico es más útil para estudios exploratorios como la encuesta
piloto, se utiliza donde no es posible hacer un muestreo.
a. Muestreo por convivencia: Es una técnica donde las muestras de la
población se seleccionan solo porque están convenientemente disponibles
para el investigador, son fáciles de reclutar y no es necesario representar
a toda la población.
b. Muestreo consecutivo: Esta técnica es similar al muestreo por
conveniencia con la ligera variación de, aquí el investigador elige a una
sola persona o a un grupo de muestra. Esta técnica le da al investigador la
oportunidad de trabajar con muchos temas y afinar su investigación.
c. Muestreo por cuotas: Para comprender mejor una población, el
investigador solo necesitará una muestra además el investigador está
interesado en extractos particulares dentro de la población Es aquí donde
el muestreo por cuotas ayuda a dividir la población en estratos o grupos.

3. d. Muestreo intencional o por juicio: Esta técnica de muestreo no
probabilístico las muestras se seleccionan basándose únicamente en el
conocimiento y la credibilidad del investigador En otras palabras Los
investigadores eligen sólo aquellos que estos creen que son los adecuados.
La desventaja de esta técnica es que los resultados pueden estar
influenciados por los iones percibidas del investigador por lo tanto hay una
gran cantidad de ambigüedad involucrada en esta técnica de investigación.
e. Muestreo de bola de nieve: Esta técnica de muestreo ayuda a los
investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar este
sistema funciona como el programa de referencia, por ejemplo: este tipo
de muestreo se puede utilizar para realizar investigaciones que involucran
una enfermedad particular en pacientes O tal vez una enfermedad rara
también los investigadores pueden buscar ayuda de las personas enfermas
para que esto se refieren a otros que sufren de la misma dolencia.