Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio

Ver más

Reproduccion sexual animal

por Mayra Mejía Téllez

Trabajadores autonomos

por leonardo martinez rivas

República libro II

por Martin Curiel

Los beneficios de las máquinas

por Camilo Pulido

Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio

No Probabilístico

Accidental o consecutivo

Intentar incluir a todos los sujetos accesibles

Los que aplican la muestra eligen el lugar

Dispocición accidental

Elección de modo casual

Reclutar casos

Por conveniencia

Proximidad

Accesibilidad

Intencional

La muestra es muy pequeña

Población muy variable

población limitada

Casos caracteristicos

Probabilístico

Conglomerados

El cálculo del error estándar es más complejo

El Error estándar es mayor que en otros tipos de muestreo

Es preciso tener un listado de las unidades primarias del muestreo.

eficiente en poblaciones grandes y dispersas

Se realizan varias Faces de muestreo sucesivas

Consiste en elegir de forma aleatoria

barrios o conglomerados

Unidades más pequeñas

Consultorio

escuelas

cuadras

Aleatorio sistemático

Si la constante de muestreo está asociada con el evento del interés, las estimaciones pueden tener sesgo de selección.

Cuando la población esta ordenada asegura cobertura de unidades de todos los tipos.

No siempre es necesario tener listado de la población

Fácil de aplicar

Selección de los elementos de la lista

El Elegir número aleatorio entre 1 y K

Definir el intervalo

Conseguir un listado de los "N" Elementos de la población

Criterio de distribución

Loa más similares tienden a estar más cercanos

Aleatorio Estratificado

Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de variables seleccionadas.

Se obtiene estimaciones más precisas

asignación óptima

asignación proporcional

se determinan los estratos, para seleccionar y extraer

nivel socioeconómico

sexo

Edad

Aleatorio Simple

Cada elemento tiene la misma probabiilidad de inclusión

Desventajas

Puede no representar de forma adecuada a la población

Requiere listado completo de toda la población

Ventajas

Existen paquetes informáticos para analizar

Cálculo rápido de medidas y varianzas

Sencillo y de fácil compresión