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Muestreo probabilístico
RAMON ALEJANDRO
CASTELLANOS GRAJEDA
¿Qué es?
Es una técnica de estudios que realizamos en
ciertos casos a través de censos, estas se
realizan por economía de tiempo & recursos.
El interés se centra en “que o quienes”.
Dependerá del planteamiento central de la
investigación.
 Enfoque Cuantitativo. Subgrupo
de la población del cual se
recolectan los datos & debe ser
representativo de dicha
población.
 Enfoque cualitativo. Unidad de análisis o
conjunto de personas, contextos, eventos, o
sucesos sobre la cual se recolectan los datos sin
que necesariamente sea representativo del
universo.
 El sobre “Que o quienes” se van a recolectar los datos depende del
enfoque elegido.
Enfoque cuantitativo
 Delimitar una población.
 Estableciendo con claridad las características de la población, para así
delimitar cuales serán los parámetros muestréales, (de lugar & tiempo).
Selección de la muestra.
 La muestra es en esencia un subgrupo de la población, un subconjunto de
elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características
a la que llamamos población.
Tipos de muestra.
 Se categorizan en dos:
 Muestra probabilística.- La población tienen la misma probabilidad de ser
elegidos & son bajo el enfoque cuantitativo, su principal objetivo es reducir
al mínimo el error estándar a la hora de la investigación de la muestras, a
través de diseños cuantitativos transaccionales.
 Muestra no probabilística.- La elección de los elementos no depende de la
probabilidad, si no de causas relacionadas con las características de la
investigación o de quien hace la muestra.
Muestra probabilística simple.
Es indispensable entender los sig. términos & definiciones.
N = La población (Conjunto de elementos).
n = La muestra (Subconjunto de la población).
 Nos interesa conocer los valores promedio en la población, lo cual se expresa como:
𝑦 = Al valor de una variable determinada (y) que nos interesa conocer.
V = La varianza de la población con respecto a determinadas variables
 Como los valores de la población no se conocen, seleccionamos una muestra (n) & a
través de estimados en la muestra inferimos valores de la población 𝑦 será el valor de 𝑌 , el
cual desconocemos.
 En la muestra 𝑦 es un estimado promedio que podemos determinar, sabemos que en
nuestra estimación habrá una diferencia ( 𝑌 - 𝑦 = ?). Es decir, un error el cual dependerá
del número de elementos muestreados. A dicho error le llamaremos error estándar = se.
Se = La desviación estándar de la distribución muestral & representa la fluctuación de
(𝑠𝑒)2
= El error estándar al cuadrado, es la fórmula que nos servirá para calcular la varianza
(V) de la población (N) & la varianza de la muestra (n) será la expresión.
. 𝑠2
= Varianza de la muestra, la cual podrá determinarse en términos de probabilidad donde
𝑠2
= p(1-p).
Tamaño de la muestra
 Cuando se hace una muestra probabilística uno debe preguntarse ¿Cuál
es menor numero de unidades muestrales que necesito para conformar
una muestra que me asegure un error estándar menor de .01?
 Esta respuesta busca encontrar la probabilidad de ocurrencia de 𝑦 & que
mi estimado de 𝑦 se acerque a 𝑌 el valor real de la población.
 Ej.- Si tenemos 100 casos pues necesitamos que 99 veces mi predicción sea
correcta, así establecemos el error estándar & fijamos un .01
Muestra probabilística estratificada
 Es un subgrupo en el que la población se divide en segmentos & se
selecciona una muestra cada segmento.
 Esto es con el fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media
muestral.
Muestreo probabilístico por racimos
 Subgrupo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas
en determinadas lugares físicos.
 Ayuda a reducir o evitar costos, tiempo, & energía al considerar que
muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o
encerradas en determinados lugares físicos o geográficos. Este implica
diferenciar entre la unidad de análisis & la unidad muestral.
UNIDAD DE ANALISIS POSIBLES RACIMOS
Adolescentes Preparatorias
Obreros Industrias
Amas de casa Mercados
Niños Colegios
Personajes de televisión Programas de televisión
Muestreo probabilistico.
Selección sistemática de elementos
muestrales.
 Este procedimiento de selección es fácil & útil de aplicar e implica
seleccionar dentro de una población (N) un numero de muestra (n) de
elementos a partir de un intervalo (K).
K= Es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población & el
tamaño de la muestra. De manera que K= N/n, en donde K es un intervalo de
selección sistemática & N la población.
Gracias

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Muestreo probabilistico.

  • 2. ¿Qué es? Es una técnica de estudios que realizamos en ciertos casos a través de censos, estas se realizan por economía de tiempo & recursos. El interés se centra en “que o quienes”. Dependerá del planteamiento central de la investigación.
  • 3.  Enfoque Cuantitativo. Subgrupo de la población del cual se recolectan los datos & debe ser representativo de dicha población.  Enfoque cualitativo. Unidad de análisis o conjunto de personas, contextos, eventos, o sucesos sobre la cual se recolectan los datos sin que necesariamente sea representativo del universo.  El sobre “Que o quienes” se van a recolectar los datos depende del enfoque elegido.
  • 4. Enfoque cuantitativo  Delimitar una población.  Estableciendo con claridad las características de la población, para así delimitar cuales serán los parámetros muestréales, (de lugar & tiempo).
  • 5. Selección de la muestra.  La muestra es en esencia un subgrupo de la población, un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características a la que llamamos población.
  • 6. Tipos de muestra.  Se categorizan en dos:  Muestra probabilística.- La población tienen la misma probabilidad de ser elegidos & son bajo el enfoque cuantitativo, su principal objetivo es reducir al mínimo el error estándar a la hora de la investigación de la muestras, a través de diseños cuantitativos transaccionales.  Muestra no probabilística.- La elección de los elementos no depende de la probabilidad, si no de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra.
  • 7. Muestra probabilística simple. Es indispensable entender los sig. términos & definiciones. N = La población (Conjunto de elementos). n = La muestra (Subconjunto de la población).  Nos interesa conocer los valores promedio en la población, lo cual se expresa como: 𝑦 = Al valor de una variable determinada (y) que nos interesa conocer. V = La varianza de la población con respecto a determinadas variables  Como los valores de la población no se conocen, seleccionamos una muestra (n) & a través de estimados en la muestra inferimos valores de la población 𝑦 será el valor de 𝑌 , el cual desconocemos.  En la muestra 𝑦 es un estimado promedio que podemos determinar, sabemos que en nuestra estimación habrá una diferencia ( 𝑌 - 𝑦 = ?). Es decir, un error el cual dependerá del número de elementos muestreados. A dicho error le llamaremos error estándar = se. Se = La desviación estándar de la distribución muestral & representa la fluctuación de (𝑠𝑒)2 = El error estándar al cuadrado, es la fórmula que nos servirá para calcular la varianza (V) de la población (N) & la varianza de la muestra (n) será la expresión. . 𝑠2 = Varianza de la muestra, la cual podrá determinarse en términos de probabilidad donde 𝑠2 = p(1-p).
  • 8. Tamaño de la muestra  Cuando se hace una muestra probabilística uno debe preguntarse ¿Cuál es menor numero de unidades muestrales que necesito para conformar una muestra que me asegure un error estándar menor de .01?  Esta respuesta busca encontrar la probabilidad de ocurrencia de 𝑦 & que mi estimado de 𝑦 se acerque a 𝑌 el valor real de la población.  Ej.- Si tenemos 100 casos pues necesitamos que 99 veces mi predicción sea correcta, así establecemos el error estándar & fijamos un .01
  • 9. Muestra probabilística estratificada  Es un subgrupo en el que la población se divide en segmentos & se selecciona una muestra cada segmento.  Esto es con el fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral.
  • 10. Muestreo probabilístico por racimos  Subgrupo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinadas lugares físicos.  Ayuda a reducir o evitar costos, tiempo, & energía al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos. Este implica diferenciar entre la unidad de análisis & la unidad muestral. UNIDAD DE ANALISIS POSIBLES RACIMOS Adolescentes Preparatorias Obreros Industrias Amas de casa Mercados Niños Colegios Personajes de televisión Programas de televisión
  • 12. Selección sistemática de elementos muestrales.  Este procedimiento de selección es fácil & útil de aplicar e implica seleccionar dentro de una población (N) un numero de muestra (n) de elementos a partir de un intervalo (K). K= Es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población & el tamaño de la muestra. De manera que K= N/n, en donde K es un intervalo de selección sistemática & N la población.