🎲📈Tipos de Muestreo Probabilistico 🎲📈 ALEATORIO SIMPLE, ESTRATIFICADO.

Compendio de Clases

28 Jun 202007:57

Summary

TLDREste video explica de manera clara los métodos de muestreo probabilístico utilizados en la estadística inferencial para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Se abordan tres técnicas principales: el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado. Cada método se ilustra con ejemplos prácticos para facilitar su comprensión. Además, se menciona la posibilidad de realizar el muestreo con o sin reposición y la importancia de seleccionar una muestra representativa. El video invita a suscribirse y comentar para obtener más contenido sobre muestreos avanzados.

Takeaways

😀 La estadística inferencial permite hacer generalizaciones sobre toda una población a partir de una muestra, evaluando la fiabilidad de los resultados obtenidos.
😀 El muestreo es fundamental en la estadística inferencial, ya que permite seleccionar un conjunto de datos representativo de la población.
😀 El muestreo probabilístico implica seleccionar muestras de manera aleatoria, asegurando que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
😀 El muestreo aleatorio simple consiste en enumerar todos los elementos de la población y seleccionar al azar un número específico de ellos.
😀 En el muestreo aleatorio sistemático, se selecciona un individuo aleatoriamente y luego se eligen los siguientes a intervalos constantes.
😀 Para el muestreo aleatorio sistemático, si tenemos 100 elementos y queremos una muestra de 25, se divide 100 entre 25, lo que da un intervalo de 4.
😀 El muestreo aleatorio estratificado divide a la población en subgrupos (estratos) y selecciona aleatoriamente una proporción de cada estrato para que la muestra sea representativa.
😀 En el muestreo estratificado, se calcula el número de elementos a tomar de cada estrato según la proporción de ese estrato en la población total.
😀 En el ejemplo de un grupo de 600 trabajadores, se calculan las proporciones necesarias para obtener una muestra representativa de cada estrato (grupo de trabajadores).
😀 El muestreo estratificado puede hacerse con o sin reposición, y la población puede ser finita o infinita, dependiendo del contexto del estudio.

Q & A

¿Qué es la estadística inferencial?
-La estadística inferencial estudia cómo sacar conclusiones generales sobre una población a partir de una muestra. Se enfoca en determinar el grado de fiabilidad o significancia de los resultados obtenidos.
¿Qué es el muestreo probabilístico?
-El muestreo probabilístico es una técnica en la que se elige una muestra de una población de forma aleatoria, asegurando que cada elemento tenga una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado.
¿Cuáles son los tipos de muestreo probabilístico mencionados en el video?
-En el video se mencionan tres tipos principales de muestreo probabilístico: el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado.
¿Cómo funciona el muestreo aleatorio simple?
-En el muestreo aleatorio simple, se asignan números a los elementos de la población y luego se seleccionan al azar los elementos que forman parte de la muestra, utilizando un generador aleatorio.
¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?
-El muestreo aleatorio sistemático consiste en seleccionar un individuo al azar y luego elegir a los demás a intervalos regulares. Por ejemplo, si tienes una población de 100 elementos y quieres seleccionar 25, dividirías 100 entre 25 (lo que da un intervalo de 4), y seleccionarías cada 4to elemento de manera sistemática.
¿Cómo se realiza el muestreo aleatorio estratificado?
-El muestreo aleatorio estratificado divide la población en diferentes estratos (subgrupos) y luego selecciona una muestra aleatoria de cada estrato en proporción a su tamaño dentro de la población. Esto asegura que cada subgrupo esté representado en la muestra.
¿Qué se debe hacer cuando el cálculo de la muestra da un número no entero en el muestreo estratificado?
-Cuando el cálculo da un número no entero, como 3.3, se redondea al número entero más cercano. Esto asegura que no se seleccionen fracciones de individuos, lo cual no es posible en la práctica.
¿Por qué es importante el muestreo aleatorio estratificado?
-El muestreo aleatorio estratificado es importante porque asegura que todos los subgrupos de la población estén representados en la muestra, lo que mejora la precisión y la representatividad de los resultados obtenidos.
¿Qué es el principio de proporcionalidad en el muestreo estratificado?
-El principio de proporcionalidad en el muestreo estratificado implica seleccionar una muestra de cada estrato en proporción a su tamaño dentro de la población total. Esto garantiza que las muestras de cada grupo sean representativas.
¿Qué otras técnicas de muestreo probabilístico existen además de las mencionadas?
-Además del muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, existen otras técnicas como el muestreo de áreas y el muestreo polietápico, aunque estas no fueron tratadas en detalle en el video.