Muestreo

Muestreo

Introducción
1. Establece el lugar y fuentes donde se colectaran datos para el fin del proyecto.
  1. Es mas definido en investigaciones cuantitativas
Unidades es estudio de muestreo
1. Estudio de percepciones = Es mas Individual
2. Estudio de Uso de RRNN= Es mas grupal (Hogar)
3. Estudio de poblaciones grandes= Grupal (Comunidades)
4. Estudios Variados = áreas protegidas, organizaciones, etc.
Población de estudio
1. Cualitativo
  1. Lista de Hogares., barrios es suficiente.
2. Cuantitativo
  1. Necesita mas precisión en el tamaño de la muestra
Estrategias de Muestreo
1. Muestreo Probabilístico: Cada caso tiene igual probabilidad de estar incluido en la muestra.
  1. Muestreo Al Azar Simple: Directo para poblaciones pequeñas.
  2. Muestreo Sistemático: No necesita marco de muestreo y tamaño de población exacta, pero si una idea.
  3. Muestreo de Conglomerados: Optimo para poblaciones dispersas y grandes.
  4. Muestreo estratificado al azar: Similar al m. conglomerados, divide la población en subgrupos.
2. Muestreo No Probabilístico: No es exacto, no conoce probabilidades de cada caso. Son apropiados en investigaciones exploratorias.
  1. Muestreo por conveniencia: Es fortuito, se puede entrevistar amigos, familiares, o cualquier persona.
  2. Muestreo por citas: No es un muestreo probabilístico, los participantes pueden o no incluirse dentro de la muestra.
  3. Muestreo dirigido o específico: Muestreo propositivo, involucra personas.
  4. Referencia en cadena: Útil cuando los intereses son difíciles de identificar. Conocido como muestreo bola de nieve.
Tamaño de la Muestra
1. T.M. Cualitativos
  1. Asegura la suficiencia de datos y mediante entrevistas se determina el tamaño de muestras.
  2. Mediante el Principio de saturacion se limita el tamaño de la muestra. No hay una regla determinada para el tamaño.
2. T.M. Cuantitativo
  1. Incluir el número de casos necesarios para permitirnos realizar comparaciones. Priorizar el tipo de análisis a realizar, bien sea inferencias o comparaciones.
    1. Inferencias: Necesita un muestreo probabilístico, siendo la muestra representativa, igual a la población. > # de muestras < error
    2. Comparativo: Sin muestra representativa, compara grupos dentro de la muestra. Diferencia entre validad externa e interna.
      1. Validación Interna: cumplir con requisitos mínimos de test estadísticos.
      2. Validación Externa: es baja, no realiza generalizaciones de la muestra hacia la población.

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