🔍👉 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 matemáticos. Por otro lado, el muestreo no probabilístico no garantiza una selección representativa, lo que limita la inferencia a la población. A pesar de ser más económico y rápido, puede tener sesgo y dificultades en poblaciones grandes. Los tipos de muestreo probabilístico incluyen aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, mientras que el no probabilístico incluye muestreo por cuotas, de conveniencia o bola de nieve. El próximo video se centrará en el muestreo aleatorio simple.

Takeaways

📚 El muestreo probabilístico se basa en que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.
🧾 Para realizar un muestreo probabilístico, es necesario tener la lista de elementos que componen el universo de estudio, conocida como marco muestral.
🎯 El muestreo probabilístico asegura la representatividad de la muestra a través de la probabilidad y la aleatoriedad en la selección.
✅ La representatividad permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la población, permitiendo hacer estimaciones como la media, el total y la proporción.
📊 Estas estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas en la muestra y se conocen como estimadores, cuyos errores se cuantifican mediante varianzas y desviaciones típicas.
🚫 El muestreo no probabilístico no tiene una lista de elementos (marco muestral) y no garantiza una selección representativa, lo que impide inferir datos a la población.
💰 Entre las ventajas del muestreo probabilístico se incluye un costo menor, mayor rapidez, la posibilidad de no realizar un censo y facilidad en cálculos estadísticos.
⚖️ Sin embargo, el muestreo probabilístico puede tener sesgo, un margen de error y dificultades en poblaciones muy grandes o en alcanzar ciertos elementos de la población.
🔢 Los tipos de muestreo probabilístico incluyen el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, mientras que el no probabilístico incluye el muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve y discrecional.
📹 En un próximo vídeo se detallará el muestreo aleatorio simple.
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Q & A

¿Cuáles son los dos tipos principales de muestreo mencionados en el guion?
-Los dos tipos principales de muestreo mencionados son muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico.
¿Qué significa que un muestreo sea probabilístico?
-Un muestreo probabilístico 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 probabilístico.
¿Cómo se asegura la representatividad de la muestra en un muestreo probabilístico?
-La representatividad de la muestra en un muestreo probabilístico se asegura por la probabilidad y la aleatoriedad de la selección de la muestra.
¿Qué permite hacer un muestreo representativo?
-Un muestreo representativo permite inferir los resultados obtenidos en la muestra a la población y hacer estimaciones de características poblacionales como la media, el total y la proporción.
¿Qué son los estimadores y cómo se cuantifican sus errores?
-Los estimadores son funciones matemáticas que se aplican a la muestra para estimar características poblacionales. Sus errores se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios.
¿En qué se basa la inferencia de un muestreo probabilístico a la población?
-La inferencia de un muestreo probabilístico a la población se basa en que la muestra es representativa y permite inferir las propiedades y características de toda la población con un error medible y contable.
¿Cuáles son las desventajas del muestreo no probabilístico?
-Las desventajas del muestreo no probabilístico incluyen la posibilidad de sesgo, un margen de error, dificultad en poblaciones muy grandes y la dificultad para llegar a elementos seleccionados en la población.
¿Cuáles son algunas técnicas de muestreo utilizadas en el muestreo no probabilístico?
-Algunas técnicas de muestreo no probabilístico incluyen el muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve o muestreo discrecional.
¿Cuáles son las ventajas del muestreo no probabilístico?
-Las ventajas del muestreo no probabilístico incluyen un costo menor, rapidez, la posibilidad de no realizar un censo completo y facilidad en los cálculos estadísticos.
¿Cuáles son los tipos de muestreo probabilístico más utilizados?
-Los tipos de muestreo probabilístico más utilizados son el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.