-muestra probabilistica -seleccion de la muestra -tamaño óptimo de una muestra -muestras no probabilistica

1. Fecha: 3 de noviembre 2018
Carrera: Licenciatura en administración de empresa LAEE
Asignatura: Metodología de la investigación
Catedrático: Lic. Carlos Naranjo
Integrante: Xilonem Suyén Rodríguez Sánchez

2. 1. ¿Còmo se selecciona una muestra probabilistica?
La muestra probabilistica permite conocer el tamaño del error y reducirlo al minimo.
Se selecciona en base a las carácteristicas, el tamaño de la muestra y según la
contribucion que se piense hacer con ella.
2. ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de seleccion de la muestra?
Las muestras dependen de dos cosas; del tamaño de la muestra y del proceso de
selección. La unidades de analisis o los elementos muestrales se elijen siempre
aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma
probabilidad de ser elegido, se utilizan basicamente tres procedimientos de
selección. Las unidades o elementos muestrales tendran valores muy parecidos a
los de la población, de manera 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
población para tener un resultado más preciso del ánalisis, si la muestra es muy
pequeña entonces el resultado será carente de uso práctico y si la muestra es
demasiado grande no se utilizan los recursos de manera adecuada. Es asi que la
mjestra óptima se encarga de tener la muestra necesaria con las carácteristicas
adecuadas para un mejor resultado del ánalisis.
4. ¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilisticas?
El muestreo probabilístico es más útil para estudios exploratorios como la encuesta
piloto, se utiliza donde no es posible hacer un muestreo.
1 Muestreo por conviviencia: Es una técnica donde las muestras de la
población se seleccionan solo porque estan convenientemente disponibles
para el investigador, son fáciles de reclutar y no es necesario representar a
toda la población.
2 Muestreo consecutivo: Esta técnica es similar al muestreo por conveniencia
con la lígera variación de, aqui el investigador elige a una sola persona o a
un grupo de muestra. Esta técnica le da al investigador la oportunidad de
trabajar conmuchos temas y afinar su investigación.
3 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. 4 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.
5 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.