🔍👉 MUESTREO PROBABILÍSTICO / MUESTREO PROBABILÍSTICO VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

fbombab

4 Jul 201904:49

Summary

TLDREl script del video explica el muestreo probabilístico, una técnica para seleccionar una muestra representativa de una población. Se menciona la necesidad de un marco muestral que liste todos los elementos del universo de estudio, como estudiantes de medicina en un caso específico. Cada elemento debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado, asegurada por un mecanismo aleatorio. El objetivo es inferir características de la población a partir de la muestra, con un error medible. Se destaca la importancia de entender conceptos como población objetivo, unidad de muestreo y observación, y variables de interés. El muestreo probabilístico es ventajoso por su bajo costo, rapidez y capacidad para realizar inferencias estadísticas, pero también presenta desafíos como el sesgo y el margen de error en poblaciones grandes.

Takeaways

🔍 El muestreo probabilístico es un método para definir el conjunto de muestras posibles y seleccionar una muestra representativa de una población.
📋 Un marco muestral es necesario para incluir a todos los elementos del universo bajo estudio, como por ejemplo, estudiantes de medicina en una universidad.
🎯 Cada muestra debe tener una probabilidad de selección conocida y igual para todos los elementos, asegurando que cada uno tenga una probabilidad mayor a 0 de ser incluido.
🔄 El proceso de selección debe ser aleatorio para garantizar que todas las muestras tengan la misma probabilidad de ser elegidas.
📊 El muestreo probabilístico permite inferir las propiedades y características de toda la población a partir de una muestra, cometiendo un error medible y acotado.
👥 La población objetivo es la colección completa de todas las unidades que se quieren estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto de esta población.
🎯 La unidad de muestreo es el objeto a ser seleccionado y la unidad de observación es el objeto sobre el que se realiza la medición.
📈 Las variables de interés son las características que se van a medir y luego inferir a nivel de la población, como la media, la proporción, entre otras.
🏢 El marco de muestreo es un dispositivo que permite identificar, seleccionar y ubicar a todos los elementos pertenecientes a la población objetivo.
⚠️ El sesgo o efecto de selección es una distorsión que puede introducirse debido a cómo se selecciona la muestra, lo que puede hacer que no refleje adecuadamente a la población.
💰 Entre las ventajas del muestreo probabilístico se incluyen un costo menor, mayor rapidez, la posibilidad de evitar el censo, facilitar los cálculos estadísticos y la capacidad de inferir resultados a nivel de la población.
🚧 Las desventajas incluyen la posibilidad de existir un sesgo, un margen de error, las dificultades en poblaciones muy grandes y la dificultad para llegar al elemento seleccionado de la población.

Q & A

¿Qué es el muestreo probabilístico?
-El muestreo probabilístico es una forma de seleccionar una muestra representativa de una población de tal manera que cada elemento tenga una probabilidad conocida de ser seleccionado, lo que permite inferir las propiedades y características de toda la población con un error medible y acotado.
¿Qué es un marco muestral y por qué es importante?
-Un marco muestral es la lista de todos los elementos que componen al universo bajo estudio. Es importante porque permite definir el conjunto de muestras posibles y asegura que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido.
¿Cómo se define la unidad de muestreo en el contexto del muestreo probabilístico?
-La unidad de muestreo es el objeto a ser seleccionado que permitirá el acceso a la unidad de observación. Por ejemplo, si el universo es los estudiantes de medicina, las unidades de muestreo serán los estudiantes.
¿Qué es la unidad de observación y cómo se relaciona con la unidad de muestreo?
-La unidad de observación es el objeto sobre el que finalmente se realiza la medición. A veces, la unidad de muestreo y la unidad de observación pueden coincidir, como en el caso de los estudiantes de medicina, o pueden ser diferentes, como cuando la unidad de muestreo es el hogar y la unidad de observación es el jefe de hogar.
¿Cuáles son algunos ejemplos de variables de interés que podrían medirse en un estudio de muestreo probabilístico?
-Algunos ejemplos de variables de interés podrían ser el promedio de calificación de los estudiantes, el promedio de la edad, o el promedio de ingreso familiar, dependiendo de la población objetivo y las preguntas de investigación.
¿Qué es el sesgo en el contexto del muestreo probabilístico y cómo se produce?
-El sesgo, a veces llamado efecto de selección o error muestra, es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra. Se produce cuando la muestra no refleja adecuadamente a la población, y por lo tanto, la variable medida presenta datos diferentes a los de la población.
¿Cuáles son algunas ventajas del muestreo probabilístico?
-Las ventajas del muestreo probabilístico incluyen un costo más bajo, mayor rapidez, la posibilidad de evitar el censo completo, facilitar los cálculos estadísticos y permitir la inferencia de los resultados de la muestra a la población.
¿Cuáles son algunas desventajas del muestreo probabilístico?
-Las desventajas incluyen la posibilidad de existir un sesgo, el margen de error, las dificultades en poblaciones muy grandes y la dificultad para llegar al elemento seleccionado de la población.
¿Qué es el muestreo aleatorio simple y cómo se diferencia del muestreo probabilístico?
-El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que se seleccionan elementos de la población de manera aleatoria sin reemplazo. Se diferencia del muestreo probabilístico en que no necesariamente se garantiza que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.
¿Por qué es necesario un marco de muestreo en un procedimiento de muestreo probabilístico?
-Un marco de muestreo es necesario para identificar, seleccionar y ubicar a todos los elementos pertenecientes a la población objetivo que van a participar en la selección aleatoria. Ayuda a asegurar que el muestreo sea representativo y que se puedan realizar inferencias válidas.
¿Cómo se define la población objetivo en el contexto del muestreo probabilístico?
-La población objetivo es la colección completa de todas las unidades que se quieren estudiar. Es el grupo al que se desea hacer inferencias a partir de los datos recolectados en la muestra.

Outlines

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📊 Introducción al Muestreo Probabilístico

El primer párrafo introduce el concepto de muestreo probabilístico, enfocándose en la importancia de definir el conjunto de muestras posibles y la necesidad de un marco muestral. Se menciona que este marco incluye a todos los elementos del universo bajo estudio, como por ejemplo, estudiantes de medicina en una universidad. El proceso de selección debe ser aleatorio y garantizar que cada elemento tenga una probabilidad conocida de ser seleccionado, lo cual es fundamental para que la muestra sea representativa y permita inferir las características de la población completa. Además, se destaca la importancia de evitar el sesgo en la selección de la muestra para que refleje adecuadamente a la población.

Mindmap

Keywords

💡Muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico es una técnica de selección de muestras donde cada elemento del universo tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. Es fundamental para garantizar que la muestra sea representativa y permita inferir características de la población completa. En el video, se menciona que se debe definir el conjunto de muestras posibles y se debe tener un marco muestral que liste todos los elementos del universo bajo estudio.

💡Marco muestral

El marco muestral es la lista de todos los elementos que componen al universo bajo estudio, es decir, la colección completa de las unidades que se desean estudiar. Es crucial para el muestreo probabilístico ya que es el dispositivo que permite identificar y seleccionar a los elementos de la muestra. En el ejemplo del video, el marco muestral sería la lista de estudiantes de medicina de una universidad.

💡Probabilidad de selección

La probabilidad de selección, denotada como p(s), es la probabilidad con la que cada muestra es elegida en el proceso de muestreo. Es importante que todos los elementos tengan la misma probabilidad de ser elegidos para que la muestra sea representativa. El video enfatiza que este proceso garantiza que cada elemento tenga una probabilidad mayor a 0 de ser incluido en la muestra.

💡Mecanismos aleatorios

Los mecanismos aleatorios son los procesos utilizados en el muestreo probabilístico que aseguran que cada muestra tenga la misma probabilidad de ser seleccionada. Estas técnicas son esenciales para evitar sesgo y garantizar que la muestra sea representativa de la población. El video menciona que estos mecanismos están presentes en diferentes técnicas de muestreo probabilístico.

💡Población objetivo

La población objetivo es la colección completa de todas las unidades que se desean estudiar. Es el grupo al cual se desea hacer inferencias a través del análisis de la muestra. En el video, se explica que la población objetivo puede ser, por ejemplo, los estudiantes de medicina de una universidad o los hogares de una ciudad.

💡Muestra

Una muestra es un subconjunto de la población objetivo que se selecciona para ser estudiado. A través de la muestra, se buscan inferir características y propiedades de la población completa. El video señala que la muestra debe ser lo suficientemente representativa para permitir inferencias precisas.

💡Unidad de muestreo

La unidad de muestreo es el objeto que se selecciona para ser incluido en la muestra. Es importante que esta unidad permita el acceso a la unidad de observación. En el video, se da el ejemplo de que si la población objetivo son los estudiantes de medicina, las unidades de muestreo también serán los estudiantes.

💡Unidad de observación

La unidad de observación es el objeto sobre el que se realizan las mediciones y se registran los datos. A veces, la unidad de muestreo y la unidad de observación pueden coincidir, pero en otros casos, como en el ejemplo de los hogares, la unidad de observación podría ser el jefe del hogar. El video destaca la importancia de distinguir entre ambas unidades.

💡Variables de interés

Las variables de interés son las características que se desean medir y analizar en el estudio. Estas variables son las que se intentan inferir a la población a través de la muestra. En el video, se mencionan ejemplos de variables de interés como el promedio de calificación o el promedio de la edad de los estudiantes.

💡Sesgo

El sesgo, a veces llamado efecto de selección o error muestra, es una distorsión que se introduce en el estudio debido a la forma en que se selecciona la muestra. Si hay sesgo, la muestra no refleja adecuadamente a la población, lo que puede llevar a conclusiones erróneas. El video señala que el sesgo es una desventaja potencial del muestreo probabilístico.

💡Inferencia estadística

La inferencia estadística es el proceso mediante el cual se deducen conclusiones sobre la población a partir de la información obtenida en la muestra. Es una parte fundamental del análisis de datos en muestreo probabilístico. El video sugiere que, a través de la inferencia estadística, se pueden obtener resultados de la muestra que se pueden proyectar a la población completa.

Highlights

El muestreo probabilístico se define por un conjunto de muestras posibles y un marco de muestreo.

El marco muestral incluye todos los elementos del universo bajo estudio, como estudiantes de medicina.

Cada muestra tiene una probabilidad de selección conocida y uniforme.

El proceso de selección garantiza que todos los elementos tienen una probabilidad mayor a 0 de ser incluidos.

Los mecanismos aleatorios aseguran que cada muestra tenga la misma probabilidad de ser elegida.

El muestreo probabilístico permite seleccionar una muestra representativa para inferir propiedades de la población.

El muestreo se realiza con un error medible y acotado.

La población objetivo es la colección completa de todas las unidades a estudiar.

La muestra es un subconjunto de la población.

La unidad de muestreo es el objeto a ser seleccionado para acceder a la unidad de observación.

La unidad de observación es el objeto sobre el que se realiza la medición.

Las variables de interés son las características a medir y se infieren a la población.

La unidad de muestreo puede coincidir con la unidad de observación, como en el caso de estudiantes.

El marco de muestreo es un dispositivo para identificar, seleccionar y ubicar todos los elementos de la población.

El sesgo es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra.

El muestreo probabilístico es más económico, rápido y facilita cálculos estadísticos.

Permite inferir resultados de la muestra a la población.

Existe el riesgo de sesgo y un margen de error en el muestreo probabilístico.

Dificultades en poblaciones muy grandes y para llegar al elemento seleccionado.