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Procesos del diseño del muestreo
Description
Información sobre el proceso del diseño del muestreo y los tipos de muestreo que se pueden realizar con sus características y técnicas de muestreo
Mind Map by
Yira charris
, updated more than 1 year ago
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Created by
Yira charris
almost 7 years ago
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Resource summary
Procesos del diseño del muestreo
Marco de muestreo
Representación de la muestra
Listado o conjunto de instrucciones
Población meta
Conjunto de elementos u objetos
Información buscada
Para hacer inferencias
Definirse con precisión
¿Qué se incluye? ¿Qué no?
Elementos
Objeto investigado
Unidad de muestreo
Individuos o conjunto de individuos
Características de la población
Técnicas de muestreo
Tradicional
Se elige toda la muestra
Bayesiana
Selección secuencial de los elementos
Se agregan a la muestra
Reunión de datos
Cálculos estadísticos de la muestra
Costos del muestreo
Incorporación explicita
Muestreo con reemplazo
Inclusión de elementos en la muestra
Más de una vez
Muestreo sin reemplazo
Se retira de la muestra
Elemento utilizado
Tamaño de la muestra
Número de elementos
Proceso del muestreo
¿Cómo se lleva acabo el diseño de muestreo?
TIPOS DE MUESTREO
Muestreo no Probabilístico
Selección de la muestra
A juicio del investigador
Buenas estimaciones
de
No permiten evaluar con objetividad
Los resultados de la muestra
Técnicas
Muestreo por conveniencia
Selección de elementos que están en un lugar y momento adecuados
Muestreo por juicio
Selección de elementos con base en el juicio del investigador
Mercados de prueba
Testigos expertos
Tiendas departamentales
Indicadores de Distrito
Ingenieros de compra
Muestreo por cuotas
Etapa 1: Categorías de control
Relevantes y de distribución
Determinados en la población meta
sexo, edad o raza
Etapas2: Selección de elementos
Por conveniencia o juicio
Cumplir
Características de control
Muestreo por bola de nieve
Selección al azar
entrevistados identifican otros
De la población muestra
objetivo
Estimar carcacterísticas raras
Ventaja
Incrementar la probabilidad
Características deseadas en la población
Muestreo Probabilístico
Elementos de la población
Oportunidad probabilística fija
de ser elegido en la muestra
Al azar
T´écnicas
Muestreo aleatorio simple
Probabilidad igual y conocida
de selección
Un elemento independiente de otro
Aleatoria
Muestreo Sistemático
Punto de inicio Aleatorio
Sucesivo el i-ésimo elemento
Marco del muestreo
Intervalo de muestreo
Muestreo Estratificado
Paso 1: Población subdividida en subpoblaciones o estratos
Objetivo
Incrementar la precisión sin
Aumentar los costos
Muestreo Por Conglomerados
se divide en
Conglomerados
Selección de muestra
Técnica de muestreo aleatorio simple
Muestreos Complejos
Por secuencia
Dobles
Media attachments
A (binary/octet-stream)
B (binary/octet-stream)
B (binary/octet-stream)
C (binary/octet-stream)
1549933686 (binary/octet-stream)
P+No+Proba (binary/octet-stream)
Poblacion (binary/octet-stream)
D (binary/octet-stream)
M++Probab (binary/octet-stream)
Imagen1 (binary/octet-stream)
B (binary/octet-stream)
Imagen2 (binary/octet-stream)
Imagen3 (binary/octet-stream)
Imagen4 (binary/octet-stream)
Imagen8 (binary/octet-stream)
Imagen+7 (binary/octet-stream)
Imagen9 (binary/octet-stream)
Imagen10 (binary/octet-stream)
Estratificado1 (binary/octet-stream)
0594 Conglomerados (binary/octet-stream)
Descarga (binary/octet-stream)
Descarga+(1) (binary/octet-stream)
Oiba 01 (binary/octet-stream)
Descarga+(2) (binary/octet-stream)
Inferencia (binary/octet-stream)
Imagen1 (binary/octet-stream)
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