¿Qué es el MUESTREO y TIPOS DE MUESTREO? | Metodología Básica y no tan básica #habiaspensado

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14 Dec 202009:34

Summary

TLDREn este video, se explica qué es una muestra y los distintos tipos de muestreo, tanto probabilístico como no probabilístico, incluyendo ejemplos y sus ventajas y desventajas. Se abordan técnicas como el muestreo simple, estratificado, por conglomerados y no probabilísticos como el propositivo, por cuotas y por referencias. El objetivo es entender cómo seleccionar un subconjunto representativo de una población para realizar inferencias estadísticas y generalizaciones.

Takeaways

📚 El muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande para su estudio.
🔍 Una población es un grupo de elementos compartiendo al menos una característica en común, y es la base de donde se extrae la muestra.
📝 La muestra es un subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias hacia toda la población.
🎯 El objetivo del muestreo es que la muestra sea representativa de la población para poder generalizar los resultados.
🚀 Existen dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico, cada uno con sus propios métodos y técnicas.
🔄 Muestreo probabilístico implica que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, asegurando una representatividad más equitativa.
📈 Muestreo no probabilístico depende de la selección a criterio del investigador, lo que puede llevar a sesgos en la representatividad.
📐 Los muestreos probabilísticos incluyen técnicas como muestreo simple, estratificado, y por conglomerados o clusters.
📊 Muestreos no probabilísticos incluyen métodos como propositivo, por cuotas, por conveniencia y por referencias o 'bola de nieve'.
🔢 La elección del tamaño de la muestra depende de factores como el tiempo y el dinero disponibles para la investigación.
📉 En general, se prefieren muestras más grandes para reducir los errores de inferencia, aunque no hay un número mágico establecido para el tamaño ideal de una muestra.

Q & A

¿Qué es un muestreo?
-El muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande para realizar un estudio, con el fin de hacer inferencias sobre la población completa.
¿Qué es una población en el contexto de un estudio?
-Una población es un grupo de elementos que comparten al menos una característica en común y de la cual se extrae una muestra para un estudio, con el objetivo de generalizar los resultados.
¿Qué es una muestra y por qué es importante que sea representativa?
-Una muestra es un subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias hacia la población completa. Es importante que sea representativa para que los resultados sean válidos y generalizables.
¿Cuáles son las diferencias entre muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico?
-En el muestreo probabilístico, todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. En el muestreo no probabilístico, la selección de los elementos depende de factores externos y no todas las posibilidades tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
¿Qué es el muestreo probabilístico simple y cómo se realiza?
-El muestreo probabilístico simple es cuando se obtiene una lista de todos los elementos de una población y se seleccionan aleatoriamente los elementos de la muestra, por ejemplo, mediante una tómbola o software de selección aleatoria.
¿Cómo se realiza el muestreo estratificado y para qué se usa?
-El muestreo estratificado implica dividir la población en grupos más pequeños, llamados estratos, que comparten una característica común, y luego realizar un muestreo probabilístico simple en cada estrato para asegurar una representación equitativa de cada grupo.
¿Qué es el muestreo por conglomerados o clúster y cómo se aplica?
-El muestreo por conglomerados o clúster consiste en dividir la población en racimos y seleccionar aleatoriamente algunos de estos racimos, utilizando todos los elementos dentro de los racimos seleccionados para la muestra.
¿Qué es el muestreo propositivo y cómo se diferencia del muestreo por cuotas?
-El muestreo propositivo se basa en seleccionar elementos de la población que sean adecuados para alcanzar los objetivos del estudio. En cambio, el muestreo por cuotas se basa en seleccionar elementos que representen las características de la población en proporciones similares, como el género o la edad.
¿Qué es el muestreo por conveniencia y cuáles son sus ventajas y desventajas?
-El muestreo por conveniencia implica tomar muestras de aquellos a quienes el investigador tiene acceso fácilmente. Es rápido y económico, pero puede no ser representativo de la población, lo que puede afectar la fiabilidad de los resultados.
¿Qué es el muestreo de referencias o bola de nieve y cómo funciona?
-El muestreo de referencias, también conocido como bola de nieve, se utiliza cuando la población es desconocida. Se selecciona un primer elemento y se le pide que recomiende a otros que cumplan con los criterios del estudio, quienes a su vez recomiendan a más personas, creando una red que aumenta en tamaño.
¿Por qué es importante la elección del tamaño de la muestra en un estudio?
-El tamaño de la muestra es importante porque cuanto mayor sea, menos errores de inferencia tendremos. Sin embargo, también hay un debate sobre el tamaño óptimo, ya que depende del contexto y los recursos disponibles para la investigación.

Outlines

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📊 Introducción al Muestreo y Conceptos Básicos

Este primer párrafo introduce el concepto de muestreo en investigación, explicando que es y cómo se utiliza para estudiar poblaciones de manera eficiente. Se menciona que el muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande, y estos elementos pueden ser personas, empresas, organizaciones, escuelas o casos. Se define la población como un grupo de elementos con al menos una característica en común y la muestra como un subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias. Se da un ejemplo de cómo podríamos usar el muestreo para determinar la inteligencia de los estudiantes universitarios latinoamericanos sin tener que evaluar a todos. Además, se menciona que los métodos de muestreo se dividen en probabilístico y no probabilístico, y se discuten brevemente sus ventajas y desventajas. Se enfatiza que el muestreo probabilístico permite que los valores en la muestra sean similares a los de la población, mientras que el muestreo no probabilístico es más rápido pero puede no ser tan representativo.

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🔍 Muestreo Probabilístico y No Probabilístico

El segundo párrafo se enfoca en los diferentes tipos de muestreo, particularmente en los muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Se describen tres tipos de muestreo probabilístico: simple, estratificado y por conglomerados o clusters. El muestreo simple se logra seleccionando aleatoriamente elementos de una lista de la población. El muestreo estratificado implica dividir la población en grupos más pequeños (estratos) y luego realizar un muestreo simple en cada estrato. El muestreo por conglomerados implica seleccionar grupos (racimos) de la población de manera aleatoria y usar todos los elementos de esos racimos seleccionados. Por otro lado, se mencionan los muestreos no probabilísticos, que dependen de la habilidad del investigador para seleccionar los elementos de la muestra. Se describen cuatro tipos de muestreo no probabilístico: propositivo, por cuotas, por conveniencia y por referencias. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y se elige en base a los objetivos de la investigación y los recursos disponibles. Finalmente, se hace un llamado a suscribirse al canal y se agradece la atención del espectador.

Mindmap

Keywords

💡Muestreo

El muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande para su estudio. Es fundamental para la investigación cuando no es factible examinar a todos los miembros de una población. En el video, el muestreo se utiliza para ilustrar cómo se puede obtener información representativa de una población sin necesidad de observar a todos sus miembros.

💡Población

La población es el grupo completo de elementos que comparten al menos una característica en común y de donde se extrae la muestra. Es el universo de estudio del cual se desea hacer inferencias. En el guión, la población puede ser estudiantes universitarios, personas, empresas, etc., y es la base sobre la cual se toman decisiones en el muestreo.

💡Muestra

La muestra es un subconjunto representativo de la población que se utiliza para realizar un estudio y hacer inferencias sobre la población completa. Se busca que refleje características de la población para que los resultados sean generalizables. En el video, se menciona que la muestra debe ser representativa para poder generalizar los hallazgos a la población.

💡Muestreo probabilístico

Este tipo de muestreo implica que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Es una técnica que permite una representación más equitativa y es crucial para la generalización de los resultados. En el video, se describe cómo se realiza este muestreo, incluyendo métodos como el muestreo simple y estratificado.

💡Muestreo no probabilístico

En el muestreo no probabilístico, los elementos no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados y depende de decisiones del investigador. Se utiliza cuando no es posible o práctico realizar un muestreo probabilístico. El video menciona diferentes tipos de muestreo no probabilístico, como el propositivo y el por cuotas.

💡Estratificación

La estratificación es el proceso de dividir la población en grupos más pequeños, conocidos como estratos, que comparten características similares. Se realiza un muestreo simple dentro de cada estrato para asegurar una representación equitativa en la muestra. En el guión, se utiliza el ejemplo de estudiantes de diferentes carreras para ilustrar el concepto.

💡Muestreo por conglomerados o clúster

Este método implica dividir la población en grupos conocidos como conglomerados o clústeres y seleccionar aleatoriamente algunos de estos para incluir a todos los miembros en la muestra. Se menciona en el video como una técnica de muestreo probabilístico que puede ser utilizada para garantizar una representación geográfica o por características comunes.

💡Muestreo propositivo

El muestreo propositivo se basa en el objetivo del estudio y se seleccionan aquellos elementos que mejor cumplan con dicho objetivo. Es una técnica de muestreo no probabilístico que permite un enfoque más directo en la recolección de datos. En el script, se da como ejemplo la selección de un perfil específico de consumidores para una investigación de mercado.

💡Muestreo por cuotas

Este método implica seleccionar elementos de la muestra basándose en las proporciones de características conocidas de la población. Es útil para asegurar que la muestra refleje la composición de la población en términos de variables demográficas. El video menciona que se utiliza conocimiento previo sobre la población para conformar la muestra de acuerdo con estas proporciones.

💡Muestreo por conveniencia

El muestreo por conveniencia se basa en la selección de elementos a los que el investigador tiene fácil acceso. Es rápido y económico, pero puede no ser representativo de la población. En el guión, se menciona que los estudiantes pueden tomar a sus compañeros de clase como muestra, lo cual es un ejemplo de este tipo de muestreo.

💡Muestreo por referencias o bola de nieve

Este método implica que el primer elemento de la población recomienda a otros que cumplan con los criterios del estudio, y así sucesivamente, creando una red de referencias. Se utiliza cuando la población es desconocida. En el video, se describe cómo funciona este proceso y cómo puede ser una forma efectiva de aumentar el tamaño de la muestra.

Highlights

Explicación de qué es una muestra y los distintos tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico.

Ventajas y desventajas de las técnicas de muestreo.

Importancia de la representatividad en una muestra para hacer inferencias sobre la población.

Definición de muestreo: proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande.

Definición de población: grupo de elementos con al menos una característica en común.

Definición de muestra: subconjunto de la población estudiada para inferir sobre la población completa.

Ejemplo práctico de muestreo: aplicación de una prueba de inteligencia a estudiantes universitarios latinoamericanos.

Diferenciación entre muestreo probabilístico y no probabilístico basado en la probabilidad de selección de los elementos.

Descripción del muestreo probabilístico simple: selección aleatoria de elementos de una lista de la población.

Muestreo estratificado: división de la población en grupos (estrato) y muestreo aleatorio dentro de cada estrato.

Muestreo por conglomerados o clusters: selección aleatoria de grupos (racimos) y posterior muestreo de todos los elementos dentro de estos.

Muestreo no probabilístico: selección de elementos basada en criterios del investigador y objetivos de la investigación.

Muestreo propositivo: selección de elementos que mejor cumplen con el objetivo del estudio.

Muestreo por cuotas: ajuste de la muestra para que refleje las características conocidas de la población.

Muestreo por conveniencia: uso de elementos accesibles para el investigador, aunque puede no ser representativo.

Muestreo de referencias o bola de nieve: selección de elementos a través de recomendaciones sucesivas.

Importancia de la elección del tamaño de la muestra en la calidad de las inferencias estadísticas.

Discusión sobre la preferencia general por muestras grandes en investigaciones.

Invitación a explorar cursos adicionales sobre metodología, estadística y psicología.