🔍👉 MUESTREO PROBABILÍSTICO / MUESTREO PROBABILÍSTICO VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍
Summary
TLDREl script del video explica el muestreo probabilístico, una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población. Se menciona la necesidad de un marco muestral que liste todos los elementos del universo de estudio, como estudiantes de medicina en un caso específico. Cada elemento debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado, asegurada por un mecanismo aleatorio. El objetivo es inferir características de la población a partir de la muestra, con un error medible. Se destaca la importancia de entender conceptos como población objetivo, unidad de muestreo y observación, y variables de interés. El muestreo probabilístico es ventajoso por su bajo costo, rapidez y capacidad para realizar inferencias estadísticas, pero también presenta desafíos como el sesgo y el margen de error en poblaciones grandes.
Takeaways
- 🔍 El muestreo probabilístico es un método para definir el conjunto de muestras posibles y seleccionar una muestra representativa de una población.
- 📋 Un marco muestral es necesario para incluir a todos los elementos del universo bajo estudio, como por ejemplo, estudiantes de medicina en una universidad.
- 🎯 Cada muestra debe tener una probabilidad de selección conocida y igual para todos los elementos, asegurando que cada uno tenga una probabilidad mayor a 0 de ser incluido.
- 🔄 El proceso de selección debe ser aleatorio para garantizar que todas las muestras tengan la misma probabilidad de ser elegidas.
- 📊 El muestreo probabilístico permite inferir las propiedades y características de toda la población a partir de una muestra, cometiendo un error medible y acotado.
- 👥 La población objetivo es la colección completa de todas las unidades que se quieren estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de esta población.
- 🎯 La unidad de muestreo es el objeto a ser seleccionado y la unidad de observación es el objeto sobre el que se realiza la medición.
- 📈 Las variables de interés son las características que se van a medir y luego inferir a nivel de la población, como la media, la proporción, entre otras.
- 🏢 El marco de muestreo es un dispositivo que permite identificar, seleccionar y ubicar a todos los elementos pertenecientes a la población objetivo.
- ⚠️ El sesgo o efecto de selección es una distorsión que puede introducirse debido a cómo se selecciona la muestra, lo que puede hacer que no refleje adecuadamente a la población.
- 💰 Entre las ventajas del muestreo probabilístico se incluyen un costo menor, mayor rapidez, la posibilidad de evitar el censo, facilitar los cálculos estadísticos y la capacidad de inferir resultados a nivel de la población.
- 🚧 Las desventajas incluyen la posibilidad de existir un sesgo, un margen de error, las dificultades en poblaciones muy grandes y la dificultad para llegar al elemento seleccionado de la población.
Q & A
¿Qué es el muestreo probabilístico?
-El muestreo probabilístico es una forma de seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga una probabilidad conocida de ser seleccionado, lo que permite inferir las propiedades y características de toda la población con un error medible y acotado.
¿Qué es un marco muestral y por qué es importante?
-Un marco muestral es la lista de todos los elementos que componen al universo bajo estudio. Es importante porque permite definir el conjunto de muestras posibles y asegura que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido.
¿Cómo se define la unidad de muestreo en el contexto del muestreo probabilístico?
-La unidad de muestreo es el objeto a ser seleccionado que permitirá el acceso a la unidad de observación. Por ejemplo, si el universo es los estudiantes de medicina, las unidades de muestreo serán los estudiantes.
¿Qué es la unidad de observación y cómo se relaciona con la unidad de muestreo?
-La unidad de observación es el objeto sobre el que finalmente se realiza la medición. A veces, la unidad de muestreo y la unidad de observación pueden coincidir, como en el caso de los estudiantes de medicina, o pueden ser diferentes, como cuando la unidad de muestreo es el hogar y la unidad de observación es el jefe de hogar.
¿Cuáles son algunos ejemplos de variables de interés que podrían medirse en un estudio de muestreo probabilístico?
-Algunos ejemplos de variables de interés podrían ser el promedio de calificación de los estudiantes, el promedio de la edad, o el promedio de ingreso familiar, dependiendo de la población objetivo y las preguntas de investigación.
¿Qué es el sesgo en el contexto del muestreo probabilístico y cómo se produce?
-El sesgo, a veces llamado efecto de selección o error muestra, es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra. Se produce cuando la muestra no refleja adecuadamente a la población, y por lo tanto, la variable medida presenta datos diferentes a los de la población.
¿Cuáles son algunas ventajas del muestreo probabilístico?
-Las ventajas del muestreo probabilístico incluyen un costo más bajo, mayor rapidez, la posibilidad de evitar el censo completo, facilitar los cálculos estadísticos y permitir la inferencia de los resultados de la muestra a la población.
¿Cuáles son algunas desventajas del muestreo probabilístico?
-Las desventajas incluyen la posibilidad de existir un sesgo, el margen de error, las dificultades en poblaciones muy grandes y la dificultad para llegar al elemento seleccionado de la población.
¿Qué es el muestreo aleatorio simple y cómo se diferencia del muestreo probabilístico?
-El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que se seleccionan elementos de la población de manera aleatoria sin reemplazo. Se diferencia del muestreo probabilístico en que no necesariamente se garantiza que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.
¿Por qué es necesario un marco de muestreo en un procedimiento de muestreo probabilístico?
-Un marco de muestreo es necesario para identificar, seleccionar y ubicar a todos los elementos pertenecientes a la población objetivo que van a participar en la selección aleatoria. Ayuda a asegurar que el muestreo sea representativo y que se puedan realizar inferencias válidas.
¿Cómo se define la población objetivo en el contexto del muestreo probabilístico?
-La población objetivo es la colección completa de todas las unidades que se quieren estudiar. Es el grupo al que se desea hacer inferencias a partir de los datos recolectados en la muestra.
Outlines
📊 Introducción al Muestreo Probabilístico
El primer párrafo introduce el concepto de muestreo probabilístico, enfocándose en la importancia de definir el conjunto de muestras posibles y la necesidad de un marco muestral. Se menciona que este marco incluye a todos los elementos del universo bajo estudio, como por ejemplo, estudiantes de medicina en una universidad. El proceso de selección debe ser aleatorio y garantizar que cada elemento tenga una probabilidad conocida de ser seleccionado, lo cual es fundamental para que la muestra sea representativa y permita inferir las características de la población completa. Además, se destaca la importancia de evitar el sesgo en la selección de la muestra para que refleje adecuadamente a la población.
Mindmap
Keywords
💡Muestreo probabilístico
💡Marco muestral
💡Probabilidad de selección
💡Mecanismos aleatorios
💡Población objetivo
💡Muestra
💡Unidad de muestreo
💡Unidad de observación
💡Variables de interés
💡Sesgo
💡Inferencia estadística
Highlights
El muestreo probabilístico se define por un conjunto de muestras posibles y un marco de muestreo.
El marco muestral incluye todos los elementos del universo bajo estudio, como estudiantes de medicina.
Cada muestra tiene una probabilidad de selección conocida y uniforme.
El proceso de selección garantiza que todos los elementos tienen una probabilidad mayor a 0 de ser incluidos.
Los mecanismos aleatorios aseguran que cada muestra tenga la misma probabilidad de ser elegida.
El muestreo probabilístico permite seleccionar una muestra representativa para inferir propiedades de la población.
El muestreo se realiza con un error medible y acotado.
La población objetivo es la colección completa de todas las unidades a estudiar.
La muestra es un subconjunto de la población.
La unidad de muestreo es el objeto a ser seleccionado para acceder a la unidad de observación.
La unidad de observación es el objeto sobre el que se realiza la medición.
Las variables de interés son las características a medir y se infieren a la población.
La unidad de muestreo puede coincidir con la unidad de observación, como en el caso de estudiantes.
El marco de muestreo es un dispositivo para identificar, seleccionar y ubicar todos los elementos de la población.
El sesgo es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra.
El muestreo probabilístico es más económico, rápido y facilita cálculos estadísticos.
Permite inferir resultados de la muestra a la población.
Existe el riesgo de sesgo y un margen de error en el muestreo probabilístico.
Dificultades en poblaciones muy grandes y para llegar al elemento seleccionado.
Transcripts
hoy vamos a ver todos los detalles del
muestreo probabilístico y algunos
conceptos que debemos tener claros para
abordar este tema hablamos de muestreo
probabilístico si se cumple que se puede
definir el conjunto de muestras posibles
eso quiere decir que debe obtener un
marco de muestreo o marco muestral un
marco de muestreo en la lista de todos
los elementos que componen al universo
bajo estudio ejemplo si el universo bajo
estudio son los estudiantes de medicina
de una determinada universidad debe
obtener la lista de todos esos elementos
o sea de todos esos estudiantes de
medicina de esta universidad eso sería
el marco de muestreo o marco muestral a
cada muestra le corresponde una
probabilidad de selección p su s
conocida eso quiere decir que todos los
elementos tienen la misma probabilidad
de ser elegidos el proceso de selección
garantiza que todo elemento tiene una
probabilidad mayor a 0 de ser incluido
en la muestra y el proceso
un propuesto consiste en un mecanismo
aleatorio que garantiza que cada una de
las muestras reciben exactamente la
misma probabilidad de ser elegidas estos
mecanismos aleatorios están en las
diferentes técnicas del muestreo
probabilístico con esto podemos decir
que el muestreo probabilístico es la
forma de seleccionar una muestra lo
suficientemente representativa de una
población cuya información permite
inferir las propiedades y
características de toda la población
cometiendo un error medible y acotado
no olvides tener todas estas
características del muestreo
probabilístico que se presentaron en el
vídeo anterior de tipos de muestreo
algunos conceptos que debemos saber para
abordar el muestreo probabilístico
población objetivo que es la colección
completa de todas las unidades que se
quieren estudiar en mi público objetivo
muestra es un subconjunto de la
población unidad de muestreo es el
objeto
ser seleccionado que va a permitir el
acceso a la unidad de observación y
unidad de observación es el objeto sobre
el que finalmente se realiza la medición
y las variables de interés son las
características a medir y estas son las
que se van a inferir a la población
algunas son media total proporción entre
otras en algunos casos la unidad del
muestreo va a ser igual a la unidad de
observación ejemplo si mi población
objetivo son los estudiantes de medicina
de una universidad en particular las
unidades de muestreo van a ser los
estudiantes y las unidades de
observación también y alguna variable de
interés podría ser el promedio de
calificación o el promedio de la edad
pero si mi población objetivo son los
hogares de una ciudad en particular la
unidad de muestreo van a ser los hogares
pero la unidad de observación sobre el
cual se van a hacer las mediciones
podría llegar a ser el jefe de hogar en
este caso no coincide la unidad de
muestreo con la unidad de observación
una de las características a medir
podría ser el promedio de ingreso
familiar otros dos conceptos importantes
son el marco de muestreo y esto es que
todo procedimiento de muestreo
probabilístico necesita de un
dispositivo que permita identificar
seleccionar y ubicar a todos y cada uno
de los elementos pertenecientes a la
población objetivo y que van a
participar en la selección aleatoria y
el sesgo a veces también llamado efecto
de selección o error muestra es una
distorsión que se introduce debido a la
forma en que se selecciona la muestra
esto quiere decir que la muestra no
refleja adecuadamente a la población
osea que la variable medida presenta
datos diferentes a los de la población
sus ventajas son cuesta mucho menos
dinero es más rápido permite no hacer un
censo facilita los cálculos estadísticos
y permite inferir los resultados
obtenidos en la muestra de la población
y sus desventajas es que puede existir
un sesgo hay un margen de error
se presentan dificultades en poblaciones
muy grandes y se puede presentar
dificultad para llegar al elemento
seleccionado de la población en nuestro
próximo vídeo veremos todos los detalles
del muestreo aleatorio simple si te
sirvió la información presentada en este
vídeo dale me gusta y si quieres saber
más sobre muestreo aleatorio e
inferencia estadística suscríbete al
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