TEORIA SOBRE MUESTREO Muestreo 2
TEORIA SOBRE MUESTREO Muestreo 2 gy Rang007 09, 2016 4 pagos De este libro hacer un resumen de las páginas 236 hasta la 242 del cap. 6 Introducción al muestreo Es común que al comprar un producto antes probemos un poco de este para saber si nos gustara, no es necesario probar todo el producto para saber que está bien ya que es algo innecesario y destructivo. Ya que para determinar las características tenemos que muestrear solo una porción.
El tiempo es un factor importante cuando los administradores requieren obtener información rápidamente para ajustar una peración o modificar una olitica. Algunas veces es pos elemento de la pobla se conoce como enu al muestreo cuando elementos de la pobl ora Sv. içx to View racio a cada persona o ribir. Esta acción nso. Se recurre edir todos los Se utiliza la palabra población para referirse no solo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio.
La palabra muestra se utiliza para describir una porción escogida de la población. Estadísticas y parámetros Matemáticamente podemos describir muestras y poblaciones al emplear mediciones como la mediana, la media, la moda la desviación estándar. Cuando estos términos describen las características de una población, se llaman parámetros. Cuando describen características de una muestra se denominan estadísticas. Una estadística es una característica de una muestra y un parámetro es una característica de una población.
Para ser consecuentes, los especialistas emplean literale literales latinas minúsculas para representar estadísticas de una muestra, y literales griegas o latinas mayúsculas para representar parámetros de población. Tipos de muestreo Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones El muestreo no aleatorio o de juicio donde se emplea el conocimiento y la opinión personal para identificar a los elementos de la población que deben incluirse en la muestra.
Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces esta se usa como guia o muestra tentativa para decidlr cómo tomar una muestra aleatoria más adelante. El muestreo aleatorio o de probabilidad donde todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos ara la muestra. Muestras sesgadas Muestreo aleatorio Es una muestra aleatoria o de probabilidad conocemos las posibilidades de que un elemento de la poblaclón se incluya o no en la muestra.
Es posible determinar objetivamente las estimaciones de las características de la población que resultan de una muestra dada, es decir, se puede describir matemáticamente que tan objetivas son las estimaciones correspondientes. Cuatro métodos del muestreo aleatorio son: Muestreo aleatorio simple Selecciona muestras mediante métodos que permiten que cada osible muestra tenga una igual probabilidad de ser seleccionada y que cada elemento de la poblaclón total tenga una oportunidad igual de ser incluido en la muestra.
Una población infinita es aquella que en la que es teóricamente imposible observar todos los elementos , se utiliza este término cuando se habl teóricamente imposible observar todos los elementos , se utiliza este término cuando se habla de una población que no podría enumerarse en un periodo razonable de tiempo. Muestreo sistemático Estos son seleccionados de la población dentro de un intervalo nforme que se mide conrespecto al tiempo, al orden o al espacio.
Este difiere del muestreo aleatorio simple en que cada elemento tiene igual oportunidad de ser seleccionado, pero cada muestra no tiene una posibilidad igual de ser seleccionada. Existe el problema de introducir un error en el proceso de muestreo pero el muestreo sistemático también tiene ventajas aun cuando este tipo de muestreo puede ser inapropiado cuando los elementos entran en el patrón secuencial, este método puede requerir menos tiempo y tiene como resultado un costo menos que el método de muestreo aleatorio simple.
Muestreo estratificado Para utilizar este dividimos la población en grupos relativamente homogéneos llamados estratos. Después utilizamos uno de los dos planteamientos: o bien seleccionamos aleatoriamente un número específico de elementos correspondientes a la proporción del mismo en relación con la población completa o extraemos el mismo número de elementos de cada estrato y después ponderamos los resultados considerando la proporción que el estrato representa con respecto a la población total.
El muestreo estratificado resulta apropiado cuando la población ya stá dividida en grupos de diferentes tamaños y deseamos tomar en cuenta esta condición. La ventaja de las muestras estratificadas es que cuando se diseñan adecuadamente reflejan de manera más 3Lvf4 muestras estratificadas es que cuando se diseñan adecuadamente reflejan de manera más precisa las características de la población de la cual fueron elegidas en comparación con otro tipo de muestras.
Muestreo de racimo Aqui dividimos la población en grupos o racimos y luego seleccionamos una muestra aleatoria de estos racimos asumiendo que cada uno de ellos es representativo de la oblación. Un procedimiento de muestreo de racimo bien diseñado puede producir una muestra más precisa a un costo considerablemente menor que el de un muestreo aleatorio simple.
Usamos el muestreo de racimo en caso opuesto cuando hay una variacón considerable dentro de cada grupo, pero los grupos son especialmente similares entre sí. Como hacer un muestreo aleatorio La forma más fácil de seleccionar una muestra de manera aleatoria es mediante el uso de números aleatorios. Estos números pueden generarse ya sea con una computadora programada para devolver números o mediante una tabla e números aleatorios que debería llamarse tabla de dígitos aleatorios.
Base de la indiferencia estadística: el muestreo aleatorio simple El muestreo sistemático, el estratificado y el de racimo intentan aproximarse al muestreo aleatorio simple. Todos son métodos que han sido desarrollados por su precisión, su economía o su factibilidad. Aun Una vez que se han desarrollado estos principios para el muestreo aleatorio simple su extensión a los otros métodos de muestreo es bastante simple conceptualmente aunque algo elaborado matemáticamente.
