mapa de estadística

Flowchart nodes

• Técnicas de Muestreo 

• Muestreo probabilístico

• a veces no es conveniente realizar un censo, por lo que se emplea un método de muestreo donde cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse

• Muestreo aleatorio simple

• Son aquellos casos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra , por lo tanto, también todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.

• existen distintos tipos de muestreo, que clasifican diferentes criterios estadísticos

• Muestreo aleatorio sistemático

• Muestreo aleatorio estratificado

• Muestreo aleatorio por conglomerados

•  Bola de nieve

• Muestreo por cuotas

• Muestreo intencional o de conveniencia

• Métodos de muestreo no probabilísticos

• Muestreo Discrecional

• El procedimiento es el siguiente: 1) Se asigna un número a cada individuo de la población. 2) A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

• procedimiento: 1) numerar los elementos de la población y solo se extrae uno. 2) a partir de ese número i, elegido al azar,  y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir,  se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

• Este considera categorías diferentes entre si (estratos) que posee homogeneidad respecto a una caracteristica. El objetivo de este es asegurarse de que todos los estratos de interés esten representados en la muestra. Ej: profesión, sexo, estado civil etc.   

• elementos de la población que forman una unidad (conglomerado). Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras situaciones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas"

• también llamado "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación.

• Se caracteriza por obtener muestras representativas mediante otras que reflejen grupos supuestamente típicos. Se utiliza más que todo en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

• Se concentran en individuos que coducen a otros, y estos a otros y así concecutivamente hasta conseguir una muestra suficiente.Este método se emplea frecuentemente en  estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

• Es un método a base del criterio del investigador. Los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio

• El estudio probabilísto resulta ser costoso y por eso se acude a este método. Este se utiliza en casos epidemiológicos, que permiten resolver problemas de representativad. Ej:  casos  caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.  

• En este tipo de muestreo se concentran en "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones

• Ventajas: -Sencillo y de fácil comprensión. -Cálculo rápido de medias y varianzas. - Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos. Desventajas:  -Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

• Ventajas: -No siempre es necesario tener un listado de toda la población.  - Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos. Desventajas: -Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección.

• Ventaja:  -Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. --No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo. Desventajas: -El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado. -El cálculo del error estándar es complejo.

• Ventjas: -Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas. -Se obtienen estimaciones más precisa. Desventajas: - Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.