Técnicas de muestreo probabilístico
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
🔍 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.
📊 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.
📈 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 aleatorio simple
💡Marco de muestreo
💡Muestreo sistemático
💡Estratos
💡Muestreo estratificado
💡Muestreo por conglomerados
💡Proporcional al tamaño
💡Muestreo secuencial
💡Muestreo doble
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.
Transcripts
hola bienvenidos otra vez a la clase en
esta ocasión vamos a practicar acerca de
las técnicas de muestreo probabilístico
en un vídeo anterior practicamos acerca
de las técnicas de muestreo
probabilístico y vimos que en ellas las
personas no tienen la misma probabilidad
de participar en el estudio en esta
ocasión dentro de las técnicas de
muestreo probabilístico las personas si
tienen la misma probabilidad de
participar en el estudio esa es la gran
diferencia entre un grupo y otro grupo
de técnicas existen seis tipos que son
los más comunes de técnicas de muestreo
probabilístico vamos a practicar de cada
una de ellas el primero es el muestreo
aleatorio si de qué se trata el muestreo
aleatorio simple bueno dentro del
mostrador a torio simple cada elemento
de la población tiene la misma
probabilidad de selección si entonces la
muestra sexta
de un marco de muestreo utilizando un
procedimiento aleatorio o al azar es muy
importante tomar en cuenta esto que
necesitamos un marco de muestreo si no
tenemos marco de muestreo no podemos
llevar a cabo nuestro muestreo aleatorio
simple
es fácil de entender
los elementos representan a la población
meta es más costoso que las técnicas no
probabilísticas pero es menos costoso
que otras técnicas de muestreo
probabilístico si el tamaño de la
muestra es pequeño no va a representar a
la población qué es lo que se hace
entonces vamos a tener nuestro marco de
muestra y es como si tuviéramos una
tómbola o como si tuviéramos la lotería
si vamos a meter a todas las personas y
de manera aleatoria si vamos a ir
sacando los nombres de las personas que
van a participar en el estudio ahora
esto es de manera simulada o manera
gráfica como se hace en la realidad
nosotros vamos a tener nuestro marco de
muestra que va a ser una base de datos
eso lo practicamos en el vídeo de los
elementos del muestreo
entonces vamos a tener esa base de datos
y vamos a inferir o vamos a dar por
hecho que esa base de datos no está
sesgada o sea puede ser que por ejemplo
tomemos
el directorio telefónico y ahí están
ordenados alfabéticamente los nombres
entonces no hay una preferencia por un
nuevo por o por otro simplemente es de
acuerdo al orden alfabético una vez que
tenemos esa base de datos
en este caso el directorio telefónico
vamos a sacar números de manera
aleatoria hasta cumplir nuestra muestra
entonces tenemos a lo mejor
800 personas o 1000 personas y
necesitaba nada más 100 entonces qué
vamos a hacer pues vamos a ponerle como
límite las 1000 que es lo que tenemos en
nuestra base de datos entonces ya nada
más le vamos apretando al ratón o al
azar entonces a lo mejor sale el número
520 y esa va a ser la primera persona
que va a participar y luego sale el 21 y
ese va a ser el segundo y luego sale el
3 ese va a ser el tercero y luego va a
salir el 54 ese va a ser el cuarto y así
hasta que cumplamos la cia
y eso es el muestreo aleatorio simple
luego tenemos el muestreo sistemático
voy a poner mi pluma para poderles
explicar este tipo de muestreo
dentro del muestreo sistemático lo que
tenemos es que vamos a determinar un
décimo que lo voy a poner
el décimo va a ser igual a la población
que es n mayúscula como dice aquí entre
la muestra que es n minúscula entonces
si por ejemplo yo tengo que la población
son 1000 me muestra o sea a los que yo
les quiero preguntar son 20
divido mil entre 20
y ese va a ser mi décimo una vez que
tenemos el décimo entonces vamos a
seleccionar un punto de inicio aleatorio
por debajo del décimo nuestro décimo
quedamos que es 50 porque tenemos 1000
en nuestra base de datos o sea es como
si nuestro directorio telefónico tuviera
mil nombres entonces vamos a poner como
el límite el 50 y vamos a dar y vamos a
sacar un número aleatorio sí entonces
pónganle que el primer número que nos
salga es el 35 al 35 si es el primero
que le vamos a preguntar entonces nos
vamos a nuestra base de datos buscamos a
la persona que tiene el número 35 y a
ese es el que le preguntamos después
s que es el 35 le vamos a sumar el
décimo si entonces al segundo que le
vamos a preguntar es al 85
y nos vamos a nuestra base de datos
buscamos el número 85 y ese es el
segundo que le vamos a preguntar y así
nos vamos a ir de 50 en 50 sí porque 50
es nuestro décimo como ya sacamos que es
lo que es el número que necesitamos
cuando se termine nuestra base de datos
automáticamente vamos a haber obtenido
las 20 personas que nosotros queríamos
obtener sí o sea vamos a obtener el
total de nuestra muestra como dice aquí
entonces se suma 10 y mo al número del
anterior resultante hasta completar la
muestra cuánto es la muestra 20 en este
ejemplo no necesariamente lo va a ser
siempre entonces cada elemento va a
tener la misma probabilidad de
participar sí porque están dentro de la
base de datos y porque se saca al azar
nuestro primer dato sí y porque
determinamos nuestro décimo en base al
total de la población o sea en base al
total de personas que están dentro de
nuestra base de datos en ocasiones se
puede utilizar sin marco de muestra
si esto es importante porque porque
nosotros vamos a tener por ejemplo y
entonces nos podemos seguir un centro
comercial y entonces cómo tenemos que
nuestro décimo 50 en este caso o póngale
que saquemos otro jesse mohínos de
carísimo es 10 entonces tenemos que
hubiésemos 10 y entonces le vamos
preguntando a la décima persona que
salga del centro comercial
y así de todas maneras estamos
utilizando probabilidad sí y todas están
teniendo la misma posibilidad nada más
que la que salga en décimo lugar o cada
diez personas que sean las que les vamos
a preguntar y ese es el muestreo
sistemático cuando nosotros queremos
utilizar el bloqueo sistemático
generalmente lo vamos a usar siempre y
cuando tengamos muestras pequeñas
ok el tercer tipo de muestreo es el
muestreo estratificado en el muestreo
estratificado las poblaciones se van a
dividir en estratos estos estratos
tienen que ser mutuamente excluyentes y
colectivamente exhaustivos qué significa
esto significa que si perteneces a un
grupo ya no puedes pertenecer al otro
o sea que son homogéneos entre sí pero
heterogéneos entre los diferentes
estratos si entonces podemos tener un
estrato que sea los que tienen tarjeta
de crédito y los que no tienen tarjeta
de crédito entonces cada elemento sólo
va a poder pertenecer a un extracto o
tienes tarjeta o no tienes tarjeta no
hay de otra si entonces ese sería una
buena forma de estratificación también
se pueden hacer demográficamente hombres
o mujeres sí y eso también es una forma
de estratificación o por edades y
también es una forma de estratificación
ya que nosotros vamos a tener dos
estratos distintos si una vez que
hacemos los estratos entonces los
elementos se van a seleccionar para
participar en el estudio de manera
aleatoria o sistemática dependiendo del
tamaño de los estados
podemos utilizar cualquiera de los dos
obviamente a la más utilizada es
aleatorio
como hay que optimizar el número de
estratos para que sea costeable entonces
no es muy conveniente utilizar más de 6
estratos si utilizas más de 6 estratos
entonces ya es demasiado costoso y
entonces ya no conviene utilizar esta
técnica
el siguiente tipo de muestreo es el
muestreo por conglomerados y aquí vamos
a dividir a la población en diferentes
conglomerados o sub poblaciones como por
ejemplo en áreas geográficas sale
entonces se selecciona una muestra
aleatoria de conglomerados y una vez que
se selecciona la muestra aleatoria de
conglomerados entonces se eligen los
participantes a qué nos referimos con
esto nosotros vamos a hacer los
conglomerados por ejemplo dividir a la
ciudad por colonias sí y después de
manera aleatoria vamos a sacar que
colombia son las que van a participar y
cuáles no sí y entonces ya es una
muestra aleatoria y una vez que tenemos
eso entonces se eligen a los
participantes
si nosotros le preguntamos a todos los
que viven en cada colombia entonces
tenemos un monstruo por de conglomerados
en una etapa si nosotros le preguntamos
nada más a una parte o una muestra de
los que viven en cada colonia entonces
tenemos un muestreo de conglomerados en
dos etapas y en la segunda etapa lo que
hacemos es sacar a los elementos que van
a participar de cada colonia o las
personas que van a participar de cada
colombia a través de muestreo aleatorio
recuerden que tienen de alguna duda se
pueden escribir y les puedo explicar con
todo gusto ahora vamos a tener dentro
del muestreo por conglomerados que se
llama parte proporcional al tamaño a qué
se refiere esto dependiendo del tamaño y
conglomerado ósea por ejemplo hay
colones que tienen más personas aquí los
represente conjuntas pero es nada más el
ejemplo
tenemos a la colonia centro y tenemos a
la colonia jardines la colonia centro
tiene 2000 personas y la colonia
jardínes tiene 500 personas
si nosotros tenemos una muestra de 20
personas o sea si le tenemos que
preguntar a 20 personas si no lo hacemos
proporcional al tamaño será preguntarle
a 10 y 10 y entonces ya tenemos nuestras
20 personas obviamente seleccionadas al
azar
pero si lo queremos hacer proporcional
al tamaño entonces le tenemos que
preguntar más a gente del centro que a
gente de la colonia jardínes porque
porque viven más en el centro que en la
colonia jardines y entonces utilizamos
la proporcionalidad del tamaño y lo que
hacemos es sacar un porcentaje qué
porcentaje del total es cada 12 2500 es
lo que tenemos en total en nuestra
población entonces vamos a sacar 2000
cuál porcentaje es de 2500 y 500 qué
porcentaje es de 2500 una vez que
tengamos los porcentajes lo aplicamos a
la muestra si entonces
pónganle que sea 80 y 20 entonces le
ponemos 80 por ciento de 2016 le vamos a
preguntar a 16 del centro y a 4 del
acordeón de la colonia jardínes y
entonces sería proporcional al tamaño al
tamaño de que al tamaño de cada grupo o
de cada conglomerado
cuál es la diferencia principal entre el
muestreo estratificado y el muestreo por
conglomerados la diferencia es que en el
muestreo estratificado todos los
estratos participan sí y en el muestreo
por conglomerados solamente participan
los que salgan o los que se seleccione
después de obtener la muestra aleatoria
se fijan hay una diferencia
por último vamos a practicar de otras
técnicas de muestreo que no son tan
comunes pero se pueden utilizar y aquí
tenemos dos una vez el monstruo
secuencial y otra el monstruo doble el
master o secuencial es cuando los
elementos se muestran en secuencia vamos
a terminar toda nuestra investigación
vamos a recolectar los datos vamos a
hacer el análisis de los datos y si no
tenemos la cantidad de información que
nosotros queremos o bien si esa
información no es suficiente entonces lo
que hacemos es que a lo mejor decidimos
que necesitamos más elementos entonces
vamos y le preguntamos a más personas a
personas diferentes le vamos a aplicar
la misma encuesta
eso es en el secuencial entonces son
diferentes personas
la misma encuesta o el mismo instrumento
el instrumento de investigación ahora en
el monstruo doble lo que tenemos es que
terminamos la investigación y lo que
vemos que nos faltó no fue cantidad sino
profundidad entonces vamos a hacer otro
instrumento de investigación y se lo
vamos a aplicar a las mismas personas
que ya le habíamos preguntado entonces
es como si éste fuera la misma persona
aquí es en la etapa 1 y aquí es en la
etapa 2 entonces aquí lo que hacemos es
misma persona
diferente
encuesta o diferente instrumento esa es
la diferencia si entre el monstruo
secuencial y el master o doble
y pues bien este es el total de todo lo
que son las principales técnicas de
mostré tienen alguna duda
recuerden que se pueden comunicar
conmigo me dio gusto volver a estar con
ustedes a través de un vídeo que tengan
un excelente día hasta el bebé
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