🔍👉 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.
👍 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

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📊 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

El muestreo probabilístico es un método en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de una muestra. Es fundamental para la representatividad y permite inferir las propiedades de toda la población a partir de los datos obtenidos en la muestra. En el script, se menciona que para realizar este tipo de muestreo se requiere un marco muestral, como la lista de estudiantes de ingeniería de una universidad.

💡Marco muestral

El marco muestral es la lista completa de elementos de la población que se desea estudiar. Es esencial para el muestreo probabilístico ya que garantiza que todos los elementos tengan la oportunidad de ser seleccionados. En el ejemplo del script, el marco muestral sería la lista de estudiantes de ingeniería.

💡Representatividad

La representatividad se refiere a la capacidad de una muestra para reflejar adecuadamente las características de la población completa. En el video, se destaca que el muestreo probabilístico asegura la representatividad a través de la probabilidad y la aleatoriedad en la selección de la muestra.

💡Estimadores

Los estimadores son funciones matemáticas que se aplican a los datos de la muestra para estimar características poblacionales como la media, el total o la proporción. El script menciona que a través de los estimadores se pueden cuantificar errores mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios.

💡Muestreo no probabilístico

Este tipo de muestreo implica la selección de elementos de la muestra de una manera que no garantiza una probabilidad de selección igual para todos los individuos de la población. En el script, se señala que este método no es representativo y, por lo tanto, no permite inferir datos de la muestra a la población.

💡Costo y eficiencia

El muestreo no probabilístico se menciona en el script como un método más económico y rápido que permite evitar el censo completo. También se destaca la facilidad en los cálculos estadísticos, lo que demuestra su ventaja en términos de eficiencia y accesibilidad.

💡Sesgo

El sesgo se refiere a la tendencia sistemática hacia un error en la medición o la estimación. En el contexto del script, se menciona que el muestreo no probabilístico puede conllevar el riesgo de sesgo debido a la selección no representativa de la muestra.

💡Margen de error

El margen de error es la medida de la incertidumbre en la estimación. El script señala que en el muestreo no probabilístico hay una dificultad para cuantificar el margen de error, lo que puede afectar la confiabilidad de los resultados.

💡Muestreo aleatorio simple

Este es un tipo de muestreo probabilístico que se menciona en el script como uno de los métodos más utilizados. Consiste en la selección equitativa de elementos de la muestra sin reemplazo, asegurando así la representatividad.

💡Muestreo sistemático

El muestreo sistemático es otro método de muestreo probabilístico que implica la selección de elementos a intervalos regulares. Aunque no se menciona directamente en el script, es un concepto relevante para entender las técnicas de muestreo probabilístico.

💡Muestreo estratificado

El muestreo estratificado es una técnica en la que la población se divide en estratos homogéneos y se selecciona una muestra de cada estrato. Se menciona en el script como una de las técnicas de muestreo probabilístico, lo que ayuda a mejorar la representatividad de la muestra.

💡Muestreo por conglomerados

Este método implica la selección de muestras en grupos o conglomerados relacionados. Aunque no se detalla en el script, es una técnica de muestreo probabilístico que permite abordar la complejidad de poblaciones grandes y diversas.

💡Muestreo por cuotas

El muestreo por cuotas, también conocido como muestreo intencional o de conveniencia, es un tipo de muestreo no probabilístico mencionado en el script. Se basa en la selección de individuos según ciertos criterios preestablecidos, lo que puede llevar a sesgos en la muestra.

💡Bola de nieve

El muestreo de bola de nieve es una técnica de muestreo no probabilístico que implica la selección de individuos a través de referencias de otros miembros de la muestra. Se menciona en el script como un método que puede ser utilizado en investigaciones donde es difícil acceder a la población.

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.