🔍👉 TIPOS de MUESTREO PROBABILÍSTICO y NO PROBABILÍSTICO / TIPOS de MUESTREO 👍
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.
- 👍 Si la información fue útil, se anima a darle like y suscribirse al canal para saber más sobre los tipos de muestreo en estadística.
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.
Outlines
📊 Muestreo Probabilístico y sus Ventajas
El primer párrafo explica los dos tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico implica que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de una muestra. Para llevarlo a cabo, es necesario contar con una lista de todos los elementos del universo de estudio, conocida como marco muestral. Este tipo de muestreo garantiza la representatividad de la muestra, lo que permite inferir las propiedades y características de la población a partir de los resultados obtenidos en la muestra. Mediante funciones matemáticas, se pueden realizar estimaciones poblacionales como la media, el total y las proporciones. Los errores de estas estimaciones se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios. A pesar de ser una técnica costosa y que puede requerir de un marco muestral completo, el muestreo probabilístico es fundamental para una investigación exploratoria y permite hacer inferencias precisas sobre la población.
🚫 Desventajas del Muestreo No Probabilístico
El segundo párrafo se enfoca en el muestreo no probabilístico, donde la selección de elementos para la muestra no es representativa y no hay una probabilidad de selección equitativa. Esto significa que no se puede inferir los datos obtenidos en la muestra a la población en su conjunto. Aunque este método puede ser más económico y rápido que el muestreo probabilístico, y permite evitar el censo, tiene desventajas como la posibilidad de sesgo y la dificultad para llegar a ciertos elementos en la población. Además, se menciona que hay técnicas específicas para este tipo de muestreo, como el muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve o discrecional.
🔍 Tipos de Muestreo y Siguientes Pasos
El tercer párrafo resume los tipos de muestreo más utilizados tanto para el muestreo probabilístico como para el no probabilístico. Para el muestreo probabilístico, se mencionan el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Para el muestreo no probabilístico, se incluyen el muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve o discrecional. El script concluye con una anticipación de que el próximo video se centrará en el muestreo aleatorio simple, invitando a los espectadores a dar 'me gusta' y a suscribirse al canal para obtener más información sobre muestreo e inferencia estadística.
Mindmap
Keywords
💡Muestreo probabilístico
💡Marco muestral
💡Representatividad
💡Estimadores
💡Muestreo no probabilístico
💡Costo y eficiencia
💡Sesgo
💡Margen de error
💡Muestreo aleatorio simple
💡Muestreo sistemático
💡Muestreo estratificado
💡Muestreo por conglomerados
💡Muestreo por cuotas
💡Bola de nieve
Highlights
Existen dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico.
Muestreo probabilístico se basa en que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
Para realizar muestreo probabilístico, se necesita una lista de elementos del universo de estudio.
La lista de elementos se conoce como marco de muestreo o marco muestral.
El muestreo probabilístico asegura la representatividad de la muestra.
La representatividad de la muestra se debe a la probabilidad y la aleatoriedad de la selección.
Permite hacer estimaciones poblacionales como la media, el total y la proporción.
Estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas en la muestra.
Los errores de estimación se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios.
El muestreo probabilístico es una forma de seleccionar una muestra representativa de una población.
Para una investigación exploratoria sin lista de elementos, se utiliza muestreo no probabilístico.
Muestreo no probabilístico no tiene una probabilidad de selección y no es representativo.
Muestreo no probabilístico no permite inferir datos de la muestra a la población.
Muestreo no probabilístico tiene ventajas como ser más económico y rápido.
Muestreo no probabilístico permite no realizar un censo y tiene facilidad en cálculos estadísticos.
Existe la posibilidad de sesgo y margen de error en muestreo no probabilístico.
Muestreo no probabilístico puede ser difícil en poblaciones grandes y para llegar a elementos seleccionados.
Tipos de muestreo probabilístico incluyen aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
Tipos de muestreo no probabilístico incluyen muestreo por cuotas, muestra o intencional, de conveniencia, bola de nieve y discrecional.
Transcripts
hoy vamos a ver los tipos de muestreo
existen dos tipos de muestreo muestreo
probabilístico y muestreo probabilístico
y vamos a ver el detalle de cada uno de
ellos el muestreo probabilístico se basa
en que todos los elementos tienen la
misma probabilidad de ser elegidos para
formar parte de una muestra y para
realizar un muestreo probabilístico se
deben tener la lista de elementos que
componen el universo que queremos
estudiar esta lista se llama marco de
muestreo o marco muestral ejemplo si mi
universo bajo estudio son los
estudiantes de ingeniería de una
determinada universidad yo debe obtener
la lista de todos los estudiantes de
ingeniería de esa universidad para poder
realizar el muestreo probabilístico y si
el muestral probabilístico esto nos
asegura la representatividad de la
muestra esta representatividad está por
la probabilidad y la aleatoriedad de la
selección de la muestra y como la
muestra representativa esto nos permite
y los resultados obtenidos en la muestra
a la población también nos permite hacer
estimaciones esto quiere decir que
permite estimar características
poblacionales como la media el total la
proporción entre otras y estas
estimaciones se realizan a través de
funciones matemáticas en la muestra y
son denominadas estimadores y sus
errores se cuantifican mediante
varianzas desviaciones típicas o errores
cuadráticas medios de los estimadores
por todo lo anterior podemos decir
entonces que el muestreo probabilístico
es la forma de seleccionar una muestra
lo suficientemente representativa de una
población cuya información permita
inferir las propiedades y
características de toda la población
cometiendo un error medibles y a
contable para el muestreo probabilístico
se tiene que es conveniente para una
investigación exploratoria no se tiene
una lista de elementos que componen el
universo
que se quiere estudiar o sea que no se
tiene un marco de muestra o marco
muestra la forma como se seleccionan los
elementos de la muestra no es
representativo no hay una probabilidad
de selección y como la muestra no es
representativa no se puede inferir los
datos obtenidos en la muestra a la
población con todo esto el muestreo
probabilístico son una serie de técnicas
de muestreo donde las muestras se
seleccionan en un proceso que no brinda
a los individuos de la población iguales
oportunidades de ser seleccionados entre
sus principales ventajas se tiene que
cuesta mucho menos dinero es más rápido
permite no hacer un censo hay facilidad
en los cálculos estadísticos y si el
muestreo es probabilístico va a permitir
inferir los resultados obtenidos en la
muestra a la población desventajas
existe la posibilidad de un sesgo hay un
margen de error hay dificultad en
poblaciones muy grandes
y se dificulta para llegar a elementos
seleccionados en la población y los
tipos de muestreo más utilizados son
para muestreo probabilístico el muestreo
aleatorio simple sistemático
estratificado y por conglomerados y para
el muestreo probabilístico el muestreo
por cuotas muestra o intencional o de
conveniencia bola de nieve o muestreo
discrecional en nuestro próximo vídeo
veremos el muestreo aleatorio simple de
manera detallada si te sirvió la
información presentada en este vídeo
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los tipos de muestreo de inferencia
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