Técnicas de muestreo probabilístico

Gigi Figgs

19 Jun 202015:02

Summary

TLDREn este video se explican diversas técnicas de muestreo probabilístico, donde todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para participar en un estudio. Se detallan las diferencias entre el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, describiendo cómo se seleccionan las muestras en cada técnica y cómo se asegura la representatividad de la población. Además, se mencionan técnicas menos comunes como el muestreo secuencial y doble. El objetivo es ofrecer una guía clara para entender cómo funcionan estas metodologías de investigación.

Takeaways

😀 Las técnicas de muestreo probabilístico aseguran que todas las personas tienen la misma probabilidad de participar en el estudio.
📊 Existen seis tipos comunes de técnicas de muestreo probabilístico que se pueden practicar.
🎰 El muestreo aleatorio simple implica que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.
📋 Se requiere un marco de muestreo para llevar a cabo un muestreo aleatorio simple.
💼 El muestreo aleatorio simple es más costoso que las técnicas no probabilísticas pero menos costoso que otras técnicas probabilísticas si el tamaño de la muestra es pequeño.
🔄 El muestreo sistemático se basa en la selección de un punto de inicio aleatorio y se utiliza cuando se tiene un marco de muestra.
📈 El muestreo estratificado divide la población en estratos excluyentes y exhaustivos, y se selecciona de manera aleatoria o sistemática.
🌐 El muestreo por conglomerados implica dividir la población en subpoblaciones y seleccionar un subconjunto aleatoriamente.
🔢 En el muestreo por conglomerados, la selección puede ser proporcional al tamaño del conglomerado para reflejar la distribución de la población.
🔄 El muestreo secuencial se utiliza cuando se necesitan más datos y se aplica la misma encuesta a personas diferentes.
🔄 El muestreo doble implica utilizar un segundo instrumento de investigación para profundizar en la información obtenida de las mismas personas.

Q & A

¿Qué es el muestreo probabilístico y cómo difiere de los métodos de muestreo no probabilísticos?
-El muestreo probabilístico es un método en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para la muestra. Esto difiere de los métodos no probabilísticos, donde la selección puede estar sesgada o no representativa de la población general.
¿Cuál es la principal diferencia entre el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático?
-El muestreo aleatorio simple implica la selección de elementos de la población de manera completamente aleatoria, mientras que en el muestreo sistemático se utiliza un patrón sistemático para seleccionar los elementos, como seleccionar cada décimo elemento en una lista ordenada.
¿Qué es un marco de muestreo y por qué es importante en el muestreo aleatorio simple?
-Un marco de muestreo es una lista que contiene todos los elementos de la población de interés. Es crucial para el muestreo aleatorio simple porque proporciona una base de donde se pueden seleccionar los elementos de manera aleatoria.
¿Cómo se determina el tamaño del intervalo en el muestreo sistemático?
-El tamaño del intervalo en el muestreo sistemático se determina dividiendo la población total (N) entre el tamaño de la muestra (n). El resultado es el intervalo o 'décimo' que se utiliza para seleccionar los elementos de la muestra.
¿Qué es el muestreo estratificado y cómo se diferencia de otros métodos de muestreo?
-El muestreo estratificado es un método en el que la población se divide en grupos o estratos que son homogéneos dentro de sí pero heterogéneos entre sí. Se selecciona una muestra aleatoria o sistemática de cada estrato. Esto se diferencia de otros métodos en que asegura que cada subgrupo de la población tenga representación en la muestra.
¿Qué significa 'mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos' en el contexto del muestreo estratificado?
-Esto significa que cada elemento de la población solo puede pertenecer a un estrato y que todos los elementos de la población están incluidos en uno de los estratos, sin que haya elementos que no pertenezcan a ningún estrato.
¿Cuál es la principal ventaja del muestreo por conglomerados sobre otros métodos de muestreo?
-El muestreo por conglomerados permite una mejor representación de la población cuando esta está agrupada en subpoblaciones o conglomerados, facilitando la selección de muestras que reflejan mejor la diversidad de la población.
¿Qué es el muestreo proporcional al tamaño y cómo se aplica en el muestreo por conglomerados?
-El muestreo proporcional al tamaño es un método en el que la cantidad de elementos seleccionados de cada conglomerado es proporcional al tamaño de ese conglomerado en la población total. Esto asegura que los conglomerados más grandes tengan una mayor representación en la muestra.
¿Cómo se diferencia el muestreo secuencial del muestreo doble?
-El muestreo secuencial implica seleccionar a diferentes personas para la investigación en etapas sucesivas, mientras que el muestreo doble implica aplicar un segundo instrumento de investigación o encuesta a las mismas personas para obtener una mayor profundidad en los datos.
¿En qué situación se utilizaría el muestreo sistemático sin un marco de muestra?
-El muestreo sistemático sin un marco de muestra se utilizaría en situaciones donde se puede identificar y seleccionar a los elementos de la población de manera sistemática en el momento de la investigación, como seleccionar a cada décimo cliente que sale de un centro comercial.

Outlines

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🔍 Introducción a las Técnicas de Muestreo Probabilístico

Este párrafo introduce el tema de las técnicas de muestreo probabilístico, enfocándose en la diferencia fundamental entre las técnicas de muestreo que tienen la misma probabilidad de participación y aquellas en las que las personas no tienen la misma probabilidad. Se mencionan seis tipos comunes de técnicas de muestreo probabilístico y se explica el muestreo aleatorio simple como el primer tipo, destacando la importancia de un marco de muestreo para llevar a cabo este tipo de muestreo. Además, se describe el proceso de selección aleatoria como una forma de representar a la población y se menciona que este método es más costoso que los no probabilísticos pero menos costoso que otros métodos probabilísticos para muestras pequeñas.

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📊 Muestreo Aleatorio Simple y Muestreo Sistemático

En este párrafo se profundiza en el muestreo aleatorio simple, explicando el proceso de selección aleatoria y cómo se realiza a través de un marco de muestreo, como un directorio telefónico ordenado alfabéticamente. Se describe el proceso de selección de elementos aleatorios hasta completar la muestra deseada. Posteriormente, se introduce el muestreo sistemático, explicando cómo se determina un décimo basado en la relación entre la población y la muestra y cómo se selecciona un punto de inicio aleatorio para luego seleccionar a los participantes de manera sistemática a intervalos regulares.

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📈 Muestreo Estratificado y Muestreo por Conglomerados

Este párrafo cubre el muestreo estratificado, donde la población se divide en estratos que son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos. Se describe cómo se seleccionan elementos de manera aleatoria o sistemática dentro de estos estratos. También se aborda el muestreo por conglomerados, donde la población se divide en sub-poblaciones y se selecciona una muestra aleatoria de estos conglomerados. Se explica la diferencia entre muestreo por conglomerados en una etapa, donde se pregunta a todos los miembros de los conglomerados seleccionados, y en dos etapas, donde se selecciona una muestra aleatoria de los conglomerados y luego se selecciona una muestra aleatoria de los miembros de estos. Finalmente, se introduce el concepto de muestreo proporcional al tamaño para reflejar la representatividad de los conglomerados de diferentes tamaños.

Mindmap

Keywords

💡Muestreo probabilístico

Muestreo probabilístico es un método de selección de participantes en un estudio donde cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. En el video, este concepto es fundamental ya que se centra en las técnicas de muestreo que garantizan que todos los miembros de la población tengan una oportunidad igual de ser incluidos en el estudio. Esto es crucial para asegurar que los resultados sean representativos y no sesgados.

💡Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es una técnica donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. Se menciona en el video como el primer tipo de muestreo probabilístico, donde se utiliza un procedimiento aleatorio para seleccionar los participantes, asegurando que la muestra sea representativa de la población general.

💡Marco de muestreo

El marco de muestreo es una lista que contiene todos los elementos de la población que pueden ser seleccionados para la investigación. En el video, se destaca la importancia de tener un marco de muestreo actualizado y completo para realizar un muestreo aleatorio simple, ya que es la base desde la cual se seleccionan los participantes al azar.

💡Muestreo sistemático

El muestreo sistemático es una técnica en la que se selecciona un punto de inicio aleatorio y luego se seleccionan elementos de la población a intervalos regulares. En el video, se explica cómo se determina un décimo basado en la relación entre la población y la muestra y cómo se utiliza para seleccionar equitativamente a los participantes a lo largo de la base de datos.

💡Estratos

Los estratos son grupos dentro de la población que son homogéneos dentro de sí mismos pero heterogéneos entre sí. En el video, se discute cómo se utilizan en el muestreo estratificado, donde la población se divide en estratos y se selecciona una muestra aleatoria o sistemática de cada estrato para garantizar que todos los grupos estén representados en la muestra final.

💡Muestreo estratificado

El muestreo estratificado es una técnica en la que la población se divide en grupos llamados estratos y se toma una muestra representativa de cada estrato. En el video, se explica cómo esta técnica mejora la representatividad de la muestra al asegurar que cada estrato tenga una parte en la muestra, lo que puede ser especialmente útil cuando la población tiene subgrupos significativos.

💡Muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados implica dividir la población en subgrupos o conglomerados y luego seleccionar una muestra aleatoria de estos. En el video, se describe cómo se puede hacer en una o dos etapas, y se menciona la opción de hacerlo proporcional al tamaño de los conglomerados, lo que significa que los conglomerados más grandes tienen más chances de ser seleccionados.

💡Proporcional al tamaño

Proporcional al tamaño se refiere a la técnica de muestreo donde la selección de elementos de la muestra se basa en el tamaño de los conglomerados o estratos. En el video, se utiliza como ejemplo para explicar cómo se puede asignar una mayor cantidad de entrevistas a los conglomerados más grandes para reflejar su tamaño en la población.

💡Muestreo secuencial

El muestreo secuencial es una técnica donde se añaden más elementos a la muestra después de que se haya completado la investigación inicial. En el video, se menciona como una estrategia para obtener más información cuando la cantidad de datos recopilados no es suficiente o se necesitan más datos.

💡Muestreo doble

El muestreo doble, también conocido como muestreo decohesión, es una técnica donde se aplica un segundo instrumento de investigación a los mismos participantes después de la primera ronda. En el video, se diferencia del muestreo secuencial en que en lugar de añadir más participantes, se profundiza en la información obtenida de los mismos individuos mediante una nueva encuesta o herramienta de medición.

Highlights

Introducción a las técnicas de muestreo probabilístico.

Diferenciación entre muestreo probabilístico y no probabilístico.

Importancia del marco de muestreo en el muestreo aleatorio simple.

Muestreo aleatorio simple como método de selección equitativa.

Coste relativo del muestreo aleatorio simple en comparación con otros métodos.

Representatividad de la muestra en función del tamaño de la muestra.

Explicación del proceso de muestreo aleatorio simple a través de una metáfora de lotería.

Muestreo sistemático como técnica de selección secuencial.

Cálculo del décimo en el muestreo sistemático.

Selección de punto de inicio aleatorio en el muestreo sistemático.

Muestreo estratificado para abordar la diversidad dentro de la población.

Definición de estratos en el muestreo estratificado y su importancia.

Selección aleatoria o sistemática dentro de los estratos en muestreo estratificado.

Muestreo por conglomerados dividiendo la población en subpoblaciones.

Diferenciación entre muestreo por conglomerados en una y dos etapas.

Muestreo proporcional al tamaño en el muestreo por conglomerados.

Diferencia entre muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.

Muestreo secuencial para aumentar la cantidad de información.

Muestreo doble para profundizar en la información obtenida.

Invitación a las dudas y consultas sobre las técnicas de muestreo.