Comparando los tipos de muestreo

Comparando los tipos de muestreo

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

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ARMANDO MELÉNDEZ NAVA NUMERO DE CUENTA: 425141791 1253 METODOLOGIA Y ESTADISTICA I GRUPO: 9213

Referencias bibliográficas

Muestreo por conglomerados

Muestreo por conveniencia

Muestreo por cuotas

Muestreo errático

Referencias bibliográficas

Hernández Sampieri, R., Mendoza, C. P., & Fernández Collado, C. (2018). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill. Kerlinger, F. N., & Lee, H. B. (2002). Investigación del comportamiento: Métodos de investigación en ciencias sociales. McGraw-Hill. Malhotra, N. K. (2008). Investigación de mercados (5.ª ed.). Pearson Educación. Scheaffer, R. L., Mendenhall, W., Ott, L., & Gerow, K. G. (2012). Elementary survey sampling (7th ed.). Brooks/Cole.

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Estamos en la era de la explosión de información digital. Esto provoca que nuestra forma de obtener información haya cambiado, pasamos de la lectura tradicional a una estrategia cognitiva basada en la navegación.

Pasos: 1. Definir el criterio de accesibilidad (ej. alumnos de un salón, clientes de una tienda). 2. Seleccionar a los participantes accesibles. 3. Recolectar datos.

Muestreo por conveniencia

Es del tipo no probabilístico y se caracteriza porque se eligen los elementos de la muestra por su fácil acceso, cercanía o disponibilidad. Fortalezas: Rápido, barato, práctico para estudios exploratorios. Limitaciones: Alto sesgo, baja representatividad, los resultados no pueden generalizarse.

Pasos: 1. El investigador elige a los sujetos sin método. 2. Recolecta la información según disponibilidad.

Muestreo errático

Es del tipo no probabilístico y se caracteriza porque se seleccionan elementos de manera desordenada, sin técnica ni criterio definido, según la accesibilidad o intuición del investigador. Fortalezas: Muy rápido, sin necesidad de planeación. Limitaciones: Poco confiable, alto sesgo, no representativo, difícil de justificar científicamente.

Pasos: 1. Definir cuotas representativas de la población. 2. Establecer número de participantes en cada cuota. 3. Seleccionar sujetos disponibles hasta completar las cuotas.

Muestreo por cuotas

Es del tipo no probabilístico y se caracteriza porque se establecen cuotas de acuerdo con características de la población (edad, sexo, ocupación, etc.), y se seleccionan sujetos hasta completar cada cuota. Fortalezas: Económico, rápido, asegura representación de grupos relevantes. Limitaciones: No garantiza aleatoriedad, puede haber sesgo del encuestador.

Pasos: 1. Dividir la población en conglomerados. 2. Seleccionar aleatoriamente los conglomerados. 3. Incluir a todos o a una muestra dentro de los conglomerados seleccionados.

Muestreo por conglomerados

Es del tipo Probabilístico y se caracteriza porque se divide la población en conglomerados (grupos naturales, como escuelas, barrios, empresas) y se seleccionan algunos grupos completos al azar. Fortalezas: Menor costo y tiempo, útil para poblaciones muy grandes o dispersas. Limitaciones: Menor precisión que el estratificado, posible sesgo si los conglomerados no son homogéneos.

Pasos: 1. Identificar la población y sus variables de estratificación. 2. Dividir en estratos. 3. Seleccionar aleatoriamente la muestra en cada estrato. 4. Combinar los resultados. .

Muestreo estratificado

Es del tipo Probabilístico y se caracteriza porque la población se divide en estratos homogéneos (edad, sexo, nivel educativo, etc.) y de cada estrato se selecciona una muestra aleatoria. Fortalezas: Garantiza representación de subgrupos importantes, mayor precisión. Limitaciones: Requiere información previa de la población, puede complicarse con muchos estratos.

Pasos: 1. Definir la población. 2. Elaborar un listado de todos los elementos. 3. Asignar un número a cada elemento. 4. Seleccionar los elementos mediante tabla de números aleatorios o software.

Muestreo aleatorio simple

Es del tipo: Probabilístico, se caracteriza porque todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Se usa una lista completa de la población. Fortalezas: Representatividad alta, elimina sesgos de selección, fácil de entender. Limitaciones: Requiere conocer toda la población, puede ser costoso y complicado en poblaciones grandes.