Catégories : Tous - muestreo - juicio - aleatorio - inferencia

par Lorena Gomez Il y a 5 années

305

TEORIA DE MUESTRO

La teoría de muestreo se centra en la recolección de muestras de una población para llevar a cabo inferencias estadísticas. Existen varios tipos de muestreo, como el simple, donde se toma una única muestra suficientemente grande para obtener conclusiones, aunque esto puede ser costoso en tiempo y dinero.

TEORIA DE MUESTRO

TEORIA DE MUESTRO

Actividad en la que se toman ciertas muestras de una poblacion de elementos.

MUESTREO ALEATORIO
Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado.

TIPOS

El muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados.

MUESTREO DE JUICIO
Una muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada
MUESTREO MULTIPLE
El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras.

Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes: a. Basados en el juicio de una persona. b. Selección aleatoria (al azar)

MUESTREO DOBLE
Este tipo de muestreo, cuando el resultado dele estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.
MUESTREO SIMPLE
Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grande para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.