av GLENDYS MIRELLA AUCCAPIÑA ARNADO för 2 årar sedan
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Tenemos 10,000 micro empresas (en una lista) y queremos obtener una muestra de 100. Primero elegimos al azar una empresa entre los 10000/100=100 primeros (supongamos que salga el 26), el segundo elemento será la empresa 100+26 (126), la siguiente será el 226, luego el 326, etc.
Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección
Fácil de aplicar. No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
Se consigue un listado de toda la población. Se determina el tamaño maestral n. Se define un intervalo k=N/n.
Se elige un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio). Se selecciona los elementos de la lista.
Se quiere realizar una encuesta nacional durante las elecciones de la nueva directiva del SUTEP. Los conglomerados, en este caso, pueden ser los distritos electorales y, dentro de ellos, las mesas electorales. Con este muestreo lo que se hace es escoger algunos distritos electorales y luego, dentro de ellos, algunas mesas electorales al azar y de ahí se toman todos los votos de las mesas seleccionadas.
Inconveniestes
La probabilidad de cometer errores es mayor. El cálculo del error es más complejo.
Es muy eficiente cuando la población es demasiado grande y dispersa
Se utiliza cuando los individuos de la población constituyen grupos naturales muy grandes o conglomerados que contienen otros grupos más pequeños de forma sucesiva
Supongamos que, en Cuzco, 70% de empresas son informales y el 30% formales. Si queremos encuestar a 100 empresas, lo que haremos es dividir las empresas en 2 estratos (formales e informales) y se eligen aleatoriamente 70 empresas informales y aleatoriamente 30 formales
Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para estratificar.
Se obtienen estimaciones más precisas. Consigue una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a las variables estratificadoras se refiere.
El muestreo estratificado consiste en sub-dividir la población en sub grupos o estratos según las características que se consideren y en elegir la muestra de modo que estén representados los diferentes estratos.
Ejemplo
Se quiere determinar cuántas empresas manufactureras de 3 a 5 años de antigüedad presentan problemas logísticos y cuántos no, y qué variables están asociadas, en San Juan de Lurigancho. Por eso, realiza un muestreo probabilístico local de 350 empresas solo para San Juan de Lurigancho
Inconvenientes
se necesita un listado completo de toda la población
Ventajas
Sencillo ,rápido y de fácil comprensión.
Que es
Se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N
