Muestreo probabilístico
Denominado también muestreo equiprobabilístico, porque si se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.
Ventaja
.: Se desarrolla en software porque se basa en la teoría estadística.
Desventaja
.: Precisa un marco muestral o listado de todas las unidades.
Para determinar una muestra de tamaño n conseguimos una lista de N elementos, definimos un intervalo de salto k=N/n y elegimos un número aleatorio entre 1 y k con el que comenzamos la selección de la muestra.
Ventaja
.: No es necesario tener un marco muéstralo listado de unidades.
Desventaja
.: La constante podría asociarse con el fenómeno de interés.
Como el azar no es una garantía de representatividad, aquí se pretende asegurar la representación de cada grupo en la muestra. Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas resultarán las estimaciones.
Ventaja
.: La muestra es homogénea en función a la variable involucrada.
Desventaja
.: Se debe conocer la distribución en la población de la variable utilizada para la estratificación.
Muestreo por Conglomerados
Denominado también muestreo por clusters aprovecha se caracterizan porque la variación en cada grupo es menor que la variación entre grupos lo cual resulta ventajoso en los estudios comunitarios o poblacionales.
Ventaja
.: Muy eficiente cuando las unidades están muy dispersas.
Desventaja
.: Requiere un manejo estadístico mas complejo que el resto.
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