Infografía Conectores Akihabara Móvil

REFERENCIAS:scobedo, L., Estrada, M. Á., Lima, D. N., Romero, M. L. y Muñoz, M. G. (2023). Distribución normal estandarizada. Metodología y Estadística I, Licenciatura en Psicología. CUAIEED/Facultad de Estudios Superiores Iztacala-UNAM.Gema, G. (2020). ¿Qué es el muestreo por cuotas y cómo utilizarlo?.[Entrada Blog] https://encuesta.com/blog/muestreo-por-cuotas/tamara O. y Carlos M.. (2017). Técnicas de muestreo sobre una poblacióna estudio. Universidad de Tarapacá. Arica. Chile https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037Betsy, M.. (2018). Ventajas y desventajas del muestreo probabilístico y no probabilístico en investigaciones científicas. UTMACH. Machala https://repositorio.utmachala.edu.ec/bitstream/48000/12838/1/ECUACE-2018-CA-DE00859.pdf

ALEATORIO SIMPLE

POR CUOTAS

ERRÁTICO

POR CONVENIENCIA

POR CONGLOMERADOS

ALEATORIO ESTRATIFICADO

Tipos de muestreo

PROBABILÍSTICOS

NO PROBABILÍSTICOS

ELABORADO POR: ITZAMARAY GARCIA CANUL GRUPO: 9213 METODOLOGÍA Y ESTADÍSTICA

Implica que todos los sujetos que conforman la población elegida tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra y se seleccionan por tablas o cuadros de números o sorteo. Ventajas: es de comprensión sencilla, las medidas de varianza se calculan rápidamente y se basa en datos estadísticos para el análisis de resultados. Desventajas: requiere un listado previo de toda la población y sí la muestra es pequeña puede no resultar representativa

Selecciona a los sujetos por la división de la población en estratos o categorías de los sujetos. Selección de una muestra aleatoria para cada estrato. Ventajas: Pretende representar la población en función de las variables de estudio. Las estimaciones tienen alto nivel de precisión. Desventajas: Se debe conocer la distribución de la población para realizar la estratificación. A veces se requiere la ponderación y complica el análisis

La población se divide en agrupaciones de individuos (escuelas, hospitales, provincias, etc.) Se obtiene la muestra seleccionando algunas de estas agrupaciones de manera aleatoria. La muestra se obtiene con la totalidad de las unidades de cada agrupación seleccionada.Ventajas: Resulta sumamente útil cuando la población es dispersa y grande, implica costos reducidos y no tiene un nivel de precisión de la población en general solo de las muestras. Desventajas: Puede existir mayor error estándar que en el muestreo estratificado o simple y existe complejidad en identificar el cálculo de error

Se fijan determinadas proporciones de sujetos de acuerdo con ciertas variables demográficas, es decir, los investigadores seleccionan una muestra que representa a la población según determinados rasgos o cualidades y esta selección puede ser por conveniencia y a elección libre del propio investigador. Ventajas: Proceso de muestreo rápido y sencillo. de fácil interpretación, estudia a la población por estratos.Desventajas: Al definir estratos se pueden dejar fuera de la muestra a ciertos sectores de la población. Dificulta la estimación de un error encontrado durante el muestreo y se puede llegar a producir distorción de resultados.

Se obtiene de cualquier forma por comodidad o por circunstancia sin aplicar ningún criterio, puede ser recurrente en estudios exploratorios o estudios de temas no estudiados. Ventajas: Se puede obtener de cualquier manera. Desventajas: Existe el riesgo de que no sea representativa de la población a menos de que la población sea muy homogénea.

Selecciona ciertos casos que aceptan ser incluidos, con base en la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador. Este muestreo esta determinado por las características del estudio. Ventajas: Selecciona a aquellos casos a los que se tiene acceso y que permitan ser incluidos. Desventajas: Solamente es conveniente el acceso y la proximidad en este caso solo al investigador.

De tipo probabilístico: proporcionan estimaciones precisas y generalizables, mediante la aleatorización se controla el sesgo y permite inferencias sólidas sobre la población objetivo y todos los elementos de esta tienen una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionados en la muestra.

De tipo no probabilístico: Los elementos no tienen una probabilidad conocida de ser incluidos en la muestra.