¿Qué es el MUESTREO y TIPOS DE MUESTREO? | Metodología Básica y no tan básica #habiaspensado
Summary
TLDREn este video, se explica qué es una muestra y los distintos tipos de muestreo, tanto probabilístico como no probabilístico, incluyendo ejemplos y sus ventajas y desventajas. Se abordan técnicas como el muestreo simple, estratificado, por conglomerados y no probabilísticos como el propositivo, por cuotas y por referencias. El objetivo es entender cómo seleccionar un subconjunto representativo de una población para realizar inferencias estadísticas y generalizaciones.
Takeaways
- 📚 El muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande para su estudio.
- 🔍 Una población es un grupo de elementos compartiendo al menos una característica en común, y es la base de donde se extrae la muestra.
- 📝 La muestra es un subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias hacia toda la población.
- 🎯 El objetivo del muestreo es que la muestra sea representativa de la población para poder generalizar los resultados.
- 🚀 Existen dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico, cada uno con sus propios métodos y técnicas.
- 🔄 Muestreo probabilístico implica que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, asegurando una representatividad más equitativa.
- 📈 Muestreo no probabilístico depende de la selección a criterio del investigador, lo que puede llevar a sesgos en la representatividad.
- 📐 Los muestreos probabilísticos incluyen técnicas como muestreo simple, estratificado, y por conglomerados o clusters.
- 📊 Muestreos no probabilísticos incluyen métodos como propositivo, por cuotas, por conveniencia y por referencias o 'bola de nieve'.
- 🔢 La elección del tamaño de la muestra depende de factores como el tiempo y el dinero disponibles para la investigación.
- 📉 En general, se prefieren muestras más grandes para reducir los errores de inferencia, aunque no hay un número mágico establecido para el tamaño ideal de una muestra.
Q & A
¿Qué es un muestreo?
-El muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande para realizar un estudio, con el fin de hacer inferencias sobre la población completa.
¿Qué es una población en el contexto de un estudio?
-Una población es un grupo de elementos que comparten al menos una característica en común y de la cual se extrae una muestra para un estudio, con el objetivo de generalizar los resultados.
¿Qué es una muestra y por qué es importante que sea representativa?
-Una muestra es un subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias hacia la población completa. Es importante que sea representativa para que los resultados sean válidos y generalizables.
¿Cuáles son las diferencias entre muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico?
-En el muestreo probabilístico, todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. En el muestreo no probabilístico, la selección de los elementos depende de factores externos y no todas las posibilidades tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
¿Qué es el muestreo probabilístico simple y cómo se realiza?
-El muestreo probabilístico simple es cuando se obtiene una lista de todos los elementos de una población y se seleccionan aleatoriamente los elementos de la muestra, por ejemplo, mediante una tómbola o software de selección aleatoria.
¿Cómo se realiza el muestreo estratificado y para qué se usa?
-El muestreo estratificado implica dividir la población en grupos más pequeños, llamados estratos, que comparten una característica común, y luego realizar un muestreo probabilístico simple en cada estrato para asegurar una representación equitativa de cada grupo.
¿Qué es el muestreo por conglomerados o clúster y cómo se aplica?
-El muestreo por conglomerados o clúster consiste en dividir la población en racimos y seleccionar aleatoriamente algunos de estos racimos, utilizando todos los elementos dentro de los racimos seleccionados para la muestra.
¿Qué es el muestreo propositivo y cómo se diferencia del muestreo por cuotas?
-El muestreo propositivo se basa en seleccionar elementos de la población que sean adecuados para alcanzar los objetivos del estudio. En cambio, el muestreo por cuotas se basa en seleccionar elementos que representen las características de la población en proporciones similares, como el género o la edad.
¿Qué es el muestreo por conveniencia y cuáles son sus ventajas y desventajas?
-El muestreo por conveniencia implica tomar muestras de aquellos a quienes el investigador tiene acceso fácilmente. Es rápido y económico, pero puede no ser representativo de la población, lo que puede afectar la fiabilidad de los resultados.
¿Qué es el muestreo de referencias o bola de nieve y cómo funciona?
-El muestreo de referencias, también conocido como bola de nieve, se utiliza cuando la población es desconocida. Se selecciona un primer elemento y se le pide que recomiende a otros que cumplan con los criterios del estudio, quienes a su vez recomiendan a más personas, creando una red que aumenta en tamaño.
¿Por qué es importante la elección del tamaño de la muestra en un estudio?
-El tamaño de la muestra es importante porque cuanto mayor sea, menos errores de inferencia tendremos. Sin embargo, también hay un debate sobre el tamaño óptimo, ya que depende del contexto y los recursos disponibles para la investigación.
Outlines
📊 Introducción al Muestreo y Conceptos Básicos
Este primer párrafo introduce el concepto de muestreo en investigación, explicando que es y cómo se utiliza para estudiar poblaciones de manera eficiente. Se menciona que el muestreo es el proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande, y estos elementos pueden ser personas, empresas, organizaciones, escuelas o casos. Se define la población como un grupo de elementos con al menos una característica en común y la muestra como un subconjunto de la población que se estudia para hacer inferencias. Se da un ejemplo de cómo podríamos usar el muestreo para determinar la inteligencia de los estudiantes universitarios latinoamericanos sin tener que evaluar a todos. Además, se menciona que los métodos de muestreo se dividen en probabilístico y no probabilístico, y se discuten brevemente sus ventajas y desventajas. Se enfatiza que el muestreo probabilístico permite que los valores en la muestra sean similares a los de la población, mientras que el muestreo no probabilístico es más rápido pero puede no ser tan representativo.
🔍 Muestreo Probabilístico y No Probabilístico
El segundo párrafo se enfoca en los diferentes tipos de muestreo, particularmente en los muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Se describen tres tipos de muestreo probabilístico: simple, estratificado y por conglomerados o clusters. El muestreo simple se logra seleccionando aleatoriamente elementos de una lista de la población. El muestreo estratificado implica dividir la población en grupos más pequeños (estratos) y luego realizar un muestreo simple en cada estrato. El muestreo por conglomerados implica seleccionar grupos (racimos) de la población de manera aleatoria y usar todos los elementos de esos racimos seleccionados. Por otro lado, se mencionan los muestreos no probabilísticos, que dependen de la habilidad del investigador para seleccionar los elementos de la muestra. Se describen cuatro tipos de muestreo no probabilístico: propositivo, por cuotas, por conveniencia y por referencias. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y se elige en base a los objetivos de la investigación y los recursos disponibles. Finalmente, se hace un llamado a suscribirse al canal y se agradece la atención del espectador.
Mindmap
Keywords
💡Muestreo
💡Población
💡Muestra
💡Muestreo probabilístico
💡Muestreo no probabilístico
💡Estratificación
💡Muestreo por conglomerados o clúster
💡Muestreo propositivo
💡Muestreo por cuotas
💡Muestreo por conveniencia
💡Muestreo por referencias o bola de nieve
Highlights
Explicación de qué es una muestra y los distintos tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico.
Ventajas y desventajas de las técnicas de muestreo.
Importancia de la representatividad en una muestra para hacer inferencias sobre la población.
Definición de muestreo: proceso de seleccionar un número limitado de elementos de un conjunto más grande.
Definición de población: grupo de elementos con al menos una característica en común.
Definición de muestra: subconjunto de la población estudiada para inferir sobre la población completa.
Ejemplo práctico de muestreo: aplicación de una prueba de inteligencia a estudiantes universitarios latinoamericanos.
Diferenciación entre muestreo probabilístico y no probabilístico basado en la probabilidad de selección de los elementos.
Descripción del muestreo probabilístico simple: selección aleatoria de elementos de una lista de la población.
Muestreo estratificado: división de la población en grupos (estrato) y muestreo aleatorio dentro de cada estrato.
Muestreo por conglomerados o clusters: selección aleatoria de grupos (racimos) y posterior muestreo de todos los elementos dentro de estos.
Muestreo no probabilístico: selección de elementos basada en criterios del investigador y objetivos de la investigación.
Muestreo propositivo: selección de elementos que mejor cumplen con el objetivo del estudio.
Muestreo por cuotas: ajuste de la muestra para que refleje las características conocidas de la población.
Muestreo por conveniencia: uso de elementos accesibles para el investigador, aunque puede no ser representativo.
Muestreo de referencias o bola de nieve: selección de elementos a través de recomendaciones sucesivas.
Importancia de la elección del tamaño de la muestra en la calidad de las inferencias estadísticas.
Discusión sobre la preferencia general por muestras grandes en investigaciones.
Invitación a explorar cursos adicionales sobre metodología, estadística y psicología.
Transcripts
en este vídeo te explico que es una
muestra que es una población y los
distintos tipos de muestreo
probabilístico no probabilístico y te
pongo ejemplos de todas y cada una de
estas técnicas además de sus ventajas y
desventajas
así que habías pensado en el muestreo
recuerda que este vídeo forma parte del
curso metodología básica y no tan básica
para ver el curso completo del clic al
vínculo en la descripción del vídeo de
igual manera ahí vienen otros cursos en
línea y en vivo acerca de metodología y
estadística desde cero cómo hacer una
tesis paso a paso e incluso de
psicología en general existen muchas
situaciones en las que se desea saber
algo acerca de las personas de los
eventos y de las cosas en general pero
no siempre tenemos el tiempo ni el
dinero para investigar a todas las
personas y observar todos los eventos
entonces usamos el muestreo ahora voy a
empezar con las definiciones de muestreo
población y muestra para después
explicar cada una de ellas el muestreo
es el proceso de seleccionar para un
estudio un número limitado de elementos
de un conjunto más grande estos
elementos pueden ser personas empresas
organizaciones escuelas casos o incluso
observaciones para hacer un muestreo se
necesita una población y una muestra una
población es un grupo de elementos que
tienen mínimo una característica en
común y estos elementos pueden ser
personas animales no humanos
instituciones o casi cualquier cosa y de
la población es de donde se extrae la
muestra de un estudio y es hacia donde
los resultados del estudio se
generalizarán o inferir han ahora
es un subconjunto de la población que se
estudia para hacer inferencias hacia la
población por lo que regularmente se
busca que la muestra sea representativa
de la población pongo un ejemplo para
que quede más claro si yo creo que todos
los estudiantes universitarios
latinoamericanos son inteligentes me
costaría mucho tiempo y dinero ir a
todas las universidades de latinoamérica
y aplicarles una prueba de inteligencia
a todos los estudiantes pero lo que sí
podría hacer es contactar a un
subconjunto de estudiantes de algunas
universidades y aplicar en ese
subconjunto de sus estudiantes la prueba
de inteligencia que necesito para medir
las capacidades cognitivas de los
estudiantes este procedimiento de elegir
el subconjunto de todos los estudiantes
latinoamericanos a los que les voy a
aplicar la prueba de inteligencia es el
muestreo sin embargo una vez que hayamos
aplicado las pruebas de inteligencia a
los estudiantes de la muestra veremos
los resultados y si nuestro muestra es
correcto supondremos que nuestros
resultados aplicarán a todos los demás
estudiantes latinoamericanos a esto se
le llama generalización o inferencia
estadística
entonces si tomas un subconjunto de la
población para tu estudio es muestreo y
si estás interpretando que los
resultados de una muestra aplican a toda
la población es inferior
o generalización ahora como decides qué
elementos qué personas o qué
instituciones se entrarán a tu estudio y
cuáles no es una decisión importante y
por eso existen diversos métodos para
decidir estos métodos se suelen dividir
en muestreo probabilístico y muestreo
probabilístico en el muestreo
probabilístico todos los elementos
tienen la misma probabilidad de ser
elegidos y para obtener una muestra se
definen las características de la
población de interés y de qué tamaño
queremos que sea la muestra mientras que
en los muestreos no probabilísticos los
elementos no tienen la misma
probabilidad de ser elegidos y como se
conforman la muestra depende de otras
causas relacionadas con las
características de la investigación y de
un proceso de decisión por parte de los
investigadores y creo que es un buen
momento para decir que ningún tipo de
muestreo es mejor que otro simplemente
sirven para diferentes cosas y dependen
también de qué tanto tiempo y dinero
tienes para realizar la investigación
aún así las muestras probabilísticas
bien hechas permiten obtener valores en
la muestra que van a ser similares a los
de la población e incluso también
permiten estimar más o menos qué tanta
diferencia hay entre las estadísticas de
la muestra y la población ahora los
muestra
no probabilísticos por otra parte son un
poco más rápidas y por si queda duda en
ambos tipos de muestreo las muestras
grandes suelen ser preferidas por encima
de muestras pequeñas ya que entre más
grande sea la muestra se tendrán menos
errores de inferencia y te adelanto que
en muchos casos se suelen preferir
muestras por encima de los 100 200 o más
elementos pero antes de continuar quiero
decirles que este número no está escrito
en piedra y de hecho causa mucha
discusión y además es un tema medio
complejo entonces mejor dejémoslo para
otro vídeo el cual cuando no sea que lo
podrás encontrar en la descripción del
vídeo por ahora lo importante para
recordar en este momento es que en la
mayoría de los casos se prefieren las
muestras grandes pero bueno hay
distintos tipos de muestreo
probabilístico y no probabilística aquí
hay algunos de los más comunes ahora
vamos a ver primero los muestreos
probabilísticos los cuales son el
muestreo probabilístico simple muestreo
estratificado y por racimos o clúster el
muestreo probabilístico simple se puede
hacer consiguiendo una lista de todos
los elementos de una población y
entonces elegir los utilizando una
tómbola o incluso hay ciertos softwares
que te permiten extraer una muestra
aleatoria de una base de datos
si para mi estudio yo quiero seleccionar
aleatoriamente a 500 estudiantes de una
escuela de 10000 lo que podría hacer es
conseguir me una lista de todos los
estudiantes y colocarlos en papelitos y
colocar esos papelitos en una tómbola
girarla y extraer un papel seleccionar a
esa persona girarla y extraer otro papel
y así 500 veces después seguimos con el
muestreo probabilístico estratificado
para hacer un muestreo estratificado
primero se divide a la población en
grupos más pequeños conocidos como
estratos y entonces en cada estrato
haremos un muestreo probabilístico
simple y los participantes de cada
estrato comparten una característica
dentro de su propio estrato pero son
diferentes en comparación con los demás
estratos pero creo que con un ejemplo
quedará más claro imaginemos que quiero
saber cuánto gastan en libros los
estudiantes universitarios de una
universidad pública por lo tanto
necesito sacar una muestra de
estudiantes universitarios de esa
universidad pública sin embargo en dicha
universidad
hay tres carreras filosofía psicología e
ingeniería y por otros estudios yo sé
que los alumnos de filosofía gastan más
en libros que todos los demás por lo
tanto divido mi población en tres
estratos
estudiantes de filosofía otros de
estudiantes de psicología y uno de
ingeniería y entonces dentro de cada
estrato hago un muestreo aleatorio
simple ahora en cuanto al muestreo por
conglomerados racimos o clusters la
población se divide en racimos y
entonces esos racimos se seleccionan
aleatoriamente y de esos racimos
seleccionados aleatoriamente se utilizan
todos los elementos los racimos se
pueden hacer por características de los
participantes como edad sexo ubicación
salario ganancias o casi cualquier
característica y de igual manera se
puede ser muestreo por racimos en dos
etapas en la primera etapa seleccionamos
aleatoriamente los racimos y luego
seleccionamos aleatoriamente a los
participantes de cada ración ahora en el
muestreo probabilístico se pueden hacer
muestreos más complejos y o combinar
distintas técnicas y hacer muestreos
probabilísticos bastante complejos pero
por ahora le voy a parar con el muestreo
probabilístico porque siguen los
muestreos no probabilísticos en los
muestreos no probabilísticos no todos
los elementos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos por lo que
este tipo de muestreo depende de la
habilidad del investigador para
seleccionar los elementos de la muestra
y los muestreos no probabilísticos
suelen dividirse en
el muestreo propositivo por cuotas por
conveniencia y por referencias el
muestreo propositivo se hace con base en
el objetivo del estudio y se
seleccionarán solo aquellos elementos de
la población que sean mejores para
cumplir el objetivo del estudio por
ejemplo puede ser que una investigación
de mercado quiera personas de 25 a 40
años que hagan las compras de su casa
que usen aceite para cocinar y que vivan
en ciertas colonias de la ciudad de
mexico y eligen ese perfil porque va a
acordar el objetivo que se tiene en la
investigación por ejemplo puede ser que
quieran la opinión de dichas personas
acerca de un nuevo producto de aceite
para cocinar muestra por cuotas depende
de que tengamos un conocimiento previo
de la población que vamos a estudiar y
usemos ese conocimiento para conformar
nuestra muestra por ejemplo si nuestra
población tiene 45% hombres y 55 por
ciento de mujeres nuestra muestra debe
de tener 45% hombres y 55% mujeres es
decir en el muestreo por cuotas las
características o rasgos de una muestra
deben de ser las mismas que en la
población y por lo tanto los elementos
de la muestra son seleccionados tomando
en cuenta estas características en el
muestreo por conveniencia se toman
muestras a las cuales el investigador
tiene
y acceso por ejemplo puede ser que los
estudiantes tengan acceso a sus
compañeros por lo que se muestra va a
estar conformada por sus compañeros la
gran ventaja de este muestreo es que es
muy rápido ya que puede dar resultados
en muy poco tiempo y por lo mismo suele
ser barato y muy usado pero la gran
desventaja es que es muy probable que la
muestra sea poco representativa de la
población en general por lo que los
resultados se deben de interpretar con
mucha precaución el último tipo de
muestreo probabilístico es el de
referencias también conocido como bola
de nieve el cual suele ser usado cuando
la población es totalmente desconocida
en este tipo de muestreo de referencias
o de bola de nieve se le pide el primer
elemento de la población que recomiende
a alguien más que cumpla las
características requeridas para el
estudio y a esas personas referidas se
les pide que recomienden a otras
personas y así sucesivamente por lo
tanto el tamaño de gente referida va
creciendo poco a poco como una bola de
nieve entonces en resumen en los
muestreos probabilísticos todos los
elementos tienen la misma probabilidad
de ser elegidos para la muestra mientras
que en los no probabilísticos la
elección de los elementos que
conformarán la muestra suele ser a
criterio del investigador y de acuerdo
objetivos de la investigación recuerda
que este vídeo forma parte del curso
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