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Una introducción a la teoría del muestreo, con enfoque en los tipos y ventajas de muestras aleatorias simples, sistemáticas y estratificadas. El texto explica la importancia de definir la población y seleccionar una muestra representativa, así como los procedimientos de selección aleatoria y sistemática. Se incluyen desventajas y ventajas de cada tipo de muestra.
Tipologia: Resumos
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Población y muestra son términos relativos, la población es el conjunto de elementos que representan una característica en común. Un investigador debe definir cada elemento si pertenece a población investigada o a un marco muestral. Cuando el tamaño de la población es grande la investigación no se realiza en toda la extensión. La muestra debe ser representativa de la población. La muestra es el sub-conjunto de la población con la finalidad de generalizar los resultados a toda la población, la muestra debe poseer características básicas relevantes a la población TIPOS DE MUESTREO Probabilístico No probabilístico PROBABILISTICO. - Donde todas y cada una de las unidades de observación poblacional tienen la misma probabilidad utiliza procedimientos de selección de tipo aleatorio se clasifica en: Aleatorio simple Sistemático Estratificado Por conglomerado ALEATORIO SIMPLE. - Cada uno de los elementos o unidades de la población tiene la misma probabilidad conocida de ser seleccionado mediante la selección al azar, usando las fórmulas se determina el tamaño de la muestra el margen de error y el nivel de confianza
La ventaja del muestreo aleatorio simple es la simpleza de su procedimiento y el bajo costo. La desventaja es que este método no puede usarse cuando la población es demasiado grande. SISTEMATICO. - Es también un método probabilístico aleatorio, que exige la confección del marco muestral, la ventaja respecto del muestreo aleatorio simple de que evita el riesgo de que la muestra pierda representatividad. Este tipo de muestreo consiste en obtener el número de selección sistemático ( K ) dividiendo el tamaño de la población ( N ) por el tamaño calculado de la muestra ( n ) K =
n ESTRATIFICADO. – Muestreo estratificado es un procedimiento que se emplea con la distribución y la variabilidad en toda la población, significa que el investigador sabe, que la variable principal que está analizando se comporta de manera diferente. Este procedimiento se aplica cuando la población no es homogénea, cada estrato se configura o conforma en base a alguna variable Una vez que el investigador dividió la población en estratos, debe obtener una muestra de cada estrato, una vez definida la población, y determinados los estratos según la distribución y la variabilidad el investigador debe obtener una lista de las unidades de análisis que se componen NO PROBABILISTICO. – Se utiliza mecanismos de selección intencionales, es decir, en base a algún criterio predefinido por el investigador según los objetivos o finalidad, se clasifican en: Accidentales Por conveniencia Por cuotas; intencionales o deliberados