đđ TIPOS de MUESTREO PROBABILĂSTICO y NO PROBABILĂSTICO / TIPOS de MUESTREO đ
Summary
TLDREn este video, se exploran los dos tipos fundamentales de muestreo: probabilĂstico y no probabilĂstico. El muestreo probabilĂstico garantiza que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, lo cual es crucial para obtener una muestra representativa de la poblaciĂłn. Se requiere un 'marco muestral' para llevarlo a cabo. Este mĂ©todo permite inferir caracterĂsticas poblacionales y realizar estimaciones a travĂ©s de estimadores matemĂĄticos. Por otro lado, el muestreo no probabilĂstico no garantiza una selecciĂłn representativa, lo que limita la inferencia a la poblaciĂłn. A pesar de ser mĂĄs econĂłmico y rĂĄpido, puede tener sesgo y dificultades en poblaciones grandes. Los tipos de muestreo probabilĂstico incluyen aleatorio simple, sistemĂĄtico, estratificado y por conglomerados, mientras que el no probabilĂstico incluye muestreo por cuotas, de conveniencia o bola de nieve. El prĂłximo video se centrarĂĄ en el muestreo aleatorio simple.
Takeaways
- đ El muestreo probabilĂstico se basa en que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.
- đ§Ÿ Para realizar un muestreo probabilĂstico, es necesario tener la lista de elementos que componen el universo de estudio, conocida como marco muestral.
- đŻ El muestreo probabilĂstico asegura la representatividad de la muestra a travĂ©s de la probabilidad y la aleatoriedad en la selecciĂłn.
- â La representatividad permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la poblaciĂłn, permitiendo hacer estimaciones como la media, el total y la proporciĂłn.
- đ Estas estimaciones se realizan a travĂ©s de funciones matemĂĄticas en la muestra y se conocen como estimadores, cuyos errores se cuantifican mediante varianzas y desviaciones tĂpicas.
- đ« El muestreo no probabilĂstico no tiene una lista de elementos (marco muestral) y no garantiza una selecciĂłn representativa, lo que impide inferir datos a la poblaciĂłn.
- đ° Entre las ventajas del muestreo probabilĂstico se incluye un costo menor, mayor rapidez, la posibilidad de no realizar un censo y facilidad en cĂĄlculos estadĂsticos.
- âïž Sin embargo, el muestreo probabilĂstico puede tener sesgo, un margen de error y dificultades en poblaciones muy grandes o en alcanzar ciertos elementos de la poblaciĂłn.
- đą Los tipos de muestreo probabilĂstico incluyen el aleatorio simple, sistemĂĄtico, estratificado y por conglomerados, mientras que el no probabilĂstico incluye el muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve y discrecional.
- đč En un prĂłximo vĂdeo se detallarĂĄ el muestreo aleatorio simple.
- đ Si la informaciĂłn fue Ăștil, se anima a darle like y suscribirse al canal para saber mĂĄs sobre los tipos de muestreo en estadĂstica.
Q & A
ÂżCuĂĄles son los dos tipos principales de muestreo mencionados en el guion?
-Los dos tipos principales de muestreo mencionados son muestreo probabilĂstico y muestreo no probabilĂstico.
ÂżQuĂ© significa que un muestreo sea probabilĂstico?
-Un muestreo probabilĂstico se basa en que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.
¿Qué es un marco de muestreo y por qué es importante?
-Un marco de muestreo es la lista de elementos que componen el universo que queremos estudiar. Es importante porque se necesita para realizar un muestreo probabilĂstico.
ÂżCĂłmo se asegura la representatividad de la muestra en un muestreo probabilĂstico?
-La representatividad de la muestra en un muestreo probabilĂstico se asegura por la probabilidad y la aleatoriedad de la selecciĂłn de la muestra.
¿Qué permite hacer un muestreo representativo?
-Un muestreo representativo permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la poblaciĂłn y hacer estimaciones de caracterĂsticas poblacionales como la media, el total y la proporciĂłn.
¿Qué son los estimadores y cómo se cuantifican sus errores?
-Los estimadores son funciones matemĂĄticas que se aplican a la muestra para estimar caracterĂsticas poblacionales. Sus errores se cuantifican mediante varianzas, desviaciones tĂpicas o errores cuadrĂĄticos medios.
ÂżEn quĂ© se basa la inferencia de un muestreo probabilĂstico a la poblaciĂłn?
-La inferencia de un muestreo probabilĂstico a la poblaciĂłn se basa en que la muestra es representativa y permite inferir las propiedades y caracterĂsticas de toda la poblaciĂłn con un error medible y contable.
ÂżCuĂĄles son las desventajas del muestreo no probabilĂstico?
-Las desventajas del muestreo no probabilĂstico incluyen la posibilidad de sesgo, un margen de error, dificultad en poblaciones muy grandes y la dificultad para llegar a elementos seleccionados en la poblaciĂłn.
ÂżCuĂĄles son algunas tĂ©cnicas de muestreo utilizadas en el muestreo no probabilĂstico?
-Algunas tĂ©cnicas de muestreo no probabilĂstico incluyen el muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve o muestreo discrecional.
ÂżCuĂĄles son las ventajas del muestreo no probabilĂstico?
-Las ventajas del muestreo no probabilĂstico incluyen un costo menor, rapidez, la posibilidad de no realizar un censo completo y facilidad en los cĂĄlculos estadĂsticos.
ÂżCuĂĄles son los tipos de muestreo probabilĂstico mĂĄs utilizados?
-Los tipos de muestreo probabilĂstico mĂĄs utilizados son el muestreo aleatorio simple, sistemĂĄtico, estratificado y por conglomerados.
Outlines

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