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MUESTREO PROBABILISTICO

LOS ITEMS EN LA MUESTRA SON ELEGIDOS BASADOS EN UNA PROBABILIDAD CONOCIDA, TE OFRECE LA MEJOR OPORTUNIDAD DE CREAR UNA MUESTRA REPRESENTATIVA DE LA POBLACION, LE DOY CIERTO NUMERO A LAS PERSONAS

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MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (M.A.S)

SE USA UN PROCESO DE EXTRACCION ALEATORIA SOBRE LA POBLACION.

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MUESTREO SISTEMATICO

LA PRIMERA EXTRACCION ES AL AZAR Y LUEGO ME BASO EN LO QUE SALIO PRIMERO Y CONTINUO UN CRITERIO MARCADO DE ANTE MANO , POR EJ ( 3.6.9),SALIO EL 3 PRIMERO AL AZAR, POR LO TANTO, LUEGO ELIJO EL 6 Y 9 PARA CONTINUAR.

3

MUESTREO ESTRATIFICADO

ANTES DE INICIAR EL PROCESO DE MUESTREO SE DIVIDE A TODA LA POBLACION DE OBJETO DE ESTUDIO EN SUBGRUPOS O ESTRATOS, DE MANERA QUE UN INDIVIDUO SOLO PUEDE PERMANECER A UN SOLO ESTRATO ,SE LOS AGRUPA POR ALGUNA CARACTERISTICA

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MUESTREO POR CONGLOMERADO

SE TOMA MUESTRA DE CADA CIUDAD, ES UNA TECNICA QUE APROVECHA LA EXISTENCIA DE GRUPOS EN LA POBLACION QUE REPRESENTAN  CORRECTAMENTE EL TOTAL DE LA POBLACION EN RELACION A LAS CARACTERISTICAS QUE QUEREMOS MEDIR

MUESTREO NO PROBABILISTICO

EL INVESTIGADOR ELIGE A LOS INDIVIDUOS PARA LA TOMA DE LA MUESTRA, NO SE EXTRAE LA POBLACION DE FORMA ALEATORIA, LAS PERONAS NO TIENEN LAS MISMAS OPORTUNIADES DE SER ELEGIDAS.

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JUICIO O DISCRECIONAL

 EL INVESTIGADOR SELECCIONA A LOS INDIVIDUOS A TRAVES DE SU CRITERIO PROFESIONAL, ES DECIR, A TRAVEZ DE SU CONOCIMIENTO Y JUICIO.

2

BOLA DE NIEVE

ES UN MUESTREO EN CADENA, EL INVESTIGADOR EXIJE AL PRIMER SUJETO DE LA MUESTRA A ELEGIR A OTRA PERSONA QUE CON LOS REQUISITOS DE LA INVESTIGACION

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CUOTA

CONSISTE EN DIVIDIR A LA POBLACION BAJO ESTUDIO EN SUBGRUPOS O CUOTAS SEGUN CIERTAS CARACTERISTICAS: EDAD-SEXO-ESTADO CIVIL-ETC                                  

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CONVENIENCIA

SE APLICA CUANDO LA MUESTRA ESTADISTICA ES SELECCIONADA EN EL ENTORNO PROXIMO AL INVESTIGADOR SIN QUE MEDIEN REQUISITOS EXPECIFICOS, SE TRATA DE FACILITAR EL TRABAJO DE QUIEN VA REALIZAR EL ESTUDIO



MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (M.A.S)
-CADA ITEM O INDIVIDUIO DEL MARCO MUESTRAL TIENE LA MISMA OPORTUNIDAD DE SER ELEGIDO.

-LA SELECCION PUEDE SER ELEGIDA CON REEMPLAZO O SIN REEMPLAZO.

-LAS MUESTRAS PUEDE SER OBTENIDAS POR UNA TABLA DE NUMEROS ALEATORIOS O DE UN LISTADO DE NUMEROS ALEAT.ORIOS DETERMIADOS POR UN SOFTWARE.




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MUESTREO CON REPOSICION-MUESTREO SIN REPOSICION:


En el proceso de selección de una muestra, puede suceder que, una vez seleccionado y computado un elemento, este sea devuelto a la población, pudiendo ser seleccionado de nuevo para formar parte de la misma muestra, en este caso hablamos de muestreo con reposicion. (en este caso las probabilidades de ocurrencia de cada elemento se van a mantener constantes, es decir, la poblacion no se va a ver afectada).

Si una vez seleccionado un elemento, no puede volver a formar parte de la misma muestra, se habla de muestreo sin reposicion.

POBLACION FINITA O INFINITA:

 
Las poblaciones de las cuales son extraídas las muestras pueden ser finitas o infinitas. También existen los casos en que una población finita es considerada infinita a la hora del análisis de sus respectivas muestras. Esto ocurre cuando una muestra contiene un número de individuos menor o igual al 5% de los individuos de la poblacion.

Este supuesto se utiliza solo cuando el muestreo es sin reposición, y la población es finita. (probabilidad de ocurrencia constante). En el caso en el que apliquemos un muestreo sin reposición a una población finita, donde 𝑛/𝑁>0,05, el resultado de una extracción va a depender de los resultados anteriores.

PERMUTATIVAS O CONMUTATIVAS



Las muestras permutativas son aquellas en las que importa el orden de extracción, por lo tanto, dos muestras que estén conformadas por los mismos elementos, pero extraídos en distinto orden serán consideradas muestras distintas.
Mientras que las muestras conmutativas son aquellas en las que no importa el orden de extracción, es decir que dos muestras serán consideradas iguales siempre que tengan los mismos elementos, aunque estos hayan sido extraídos en distinto orden.

DISTRIBUCIONES MUESTRALES:

Una distribución muestral es una distribución de todos los posibles valores de un estadístico, para un tamaño muestral dado, seleccionado aleatoria e independientemente de una población.

VALOR-Z PARA LAS DISTRIBUCIONES MUESTRALES DE :

   donde :

ERROR ESTANDAR DE LA MEDIA:

Diferentes muestras del mismo tamaño de la misma población arrojaran diferentes medias muestrales 

Una medida de la variabilidad de la media (de muestra a muestra) está dada por el Error estándar de la Media: (Se supone que la muestra es con reemplazo o, muestreo sin reemplazo de una población infinita) 


El error estándar de la media decrece cuando el tamaño de la muestra se incrementa.

SI LA POBLACION ES NORMAL:

Si la población sigue una ley normal con media μ y desviación estándar σ, la distribución muestral de la media sigue también una distribución normal con:

           

CUANDO N ES GRANDE:

Para las distribuciones mas comunes cuando N es mayor a 30, nos proporcionara una distribucion aproximadamente normal.

Para distribuciones simetricas, N es mayor a 15 y para poblaciones normalmente distribuidas la distribucion de la media muestral esta normalmente distribuida.

Conclusion: Una variable aleatoria x, sigue una distribucion normal de parametros μ=0 ;σ=1
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