🔍👉 TIPOS de MUESTREO PROBABILÍSTICO y NO PROBABILÍSTICO / TIPOS de MUESTREO 👍

fbombab
25 Jun 201904:03

Summary

TLDREn este video, se exploran los dos tipos fundamentales de muestreo: probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico garantiza que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, lo cual es crucial para obtener una muestra representativa de la población. Se requiere un 'marco muestral' para llevarlo a cabo. Este método permite inferir características poblacionales y realizar estimaciones a través de estimadores matemåticos. Por otro lado, el muestreo no probabilístico no garantiza una selección representativa, lo que limita la inferencia a la población. A pesar de ser mås económico y råpido, puede tener sesgo y dificultades en poblaciones grandes. Los tipos de muestreo probabilístico incluyen aleatorio simple, sistemåtico, estratificado y por conglomerados, mientras que el no probabilístico incluye muestreo por cuotas, de conveniencia o bola de nieve. El próximo video se centrarå en el muestreo aleatorio simple.

Takeaways

  • 📚 El muestreo probabilĂ­stico se basa en que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.
  • đŸ§Ÿ Para realizar un muestreo probabilĂ­stico, es necesario tener la lista de elementos que componen el universo de estudio, conocida como marco muestral.
  • 🎯 El muestreo probabilĂ­stico asegura la representatividad de la muestra a travĂ©s de la probabilidad y la aleatoriedad en la selecciĂłn.
  • ✅ La representatividad permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la poblaciĂłn, permitiendo hacer estimaciones como la media, el total y la proporciĂłn.
  • 📊 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.
  • đŸš« 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.
  • 💰 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.
  • ⚖ 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.
  • 🔱 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.
  • đŸ“č En un prĂłximo vĂ­deo se detallarĂĄ el muestreo aleatorio simple.
  • 👍 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.

  • ÂżQuĂ© es un marco de muestreo y por quĂ© 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.

  • ÂżQuĂ© 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.

  • ÂżQuĂ© son los estimadores y cĂłmo 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 técnicas de muestreo no probabilístico 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.

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