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Es un procedimiento de seleccin en el quedesconoce la probabilidad que tienen loselementos de la poblacin para integrar lamuestra:
Muestreo No Probabilst
Muestreo porCuotas
Muestreopor
conveniencia
Mde
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Se selecciona elementos para la muestrabasndose en hiptesis relativas a la
probacin de inters.
!iba"a#
Seleccionar una muestrabuscando individuos por la tratando que sean mitad ho$ mitad mu"eres% coincidiecon la distribucin que se sen la poblacin.
Ejemplo:
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MuestreProbabil No Estimacin de error &ntervalo de con'an(a Margen de error
)i'cultades: *lto costo en Muestreo
probabilstico )isponer de marco muestral +ograr que todos los individuos
tengan probabilidad no nula de serelegidos pues e,isten tambinunidades -uera de cobertura#
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onsiste en seleccionar una muestra de la poblacin
por el hecho de que sea accesible. Es decir% los individuos empleados en la investigacin
se seleccionan porque estn -cilmente disponibles.
Muestreo poronveniencia
Supongamos que queremos conocer la opinin de losestudiantes universitarios peruanos acerca de la
poltica.
0na muestra probabilsticarequerira acceder a un censo deltotal de estudiantes de todas lasuniversidades chilenas con el 'nde seleccionar al a(ar un grupo de
individuos $ encuestarlos.
0na muestra por convconsistir en dirigirme a cercanas% simplemente pla poblacin en la encuestador% $ encuestaindividuos que acepten pde las aulas por la ma2an
Ejemplo:
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VENTAJAS
+a principal virtuddelmuestreo por convenienciaes
3cil deadministr
ar
Menoscostoso
No
demanda muchotiempo
Nos puede darinformacin vamuchas circun
especialmentee!isten ra"onefundamentalesdiferencien a lindividuos #ueaccesi%les de lforman el tota
po%lacin&
*lta tasa departicipaci
n
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'NC(NVEN'ENTES
En el peor d
mi muestrapuede presses$o sisterespecto al po%lacin lproducir*a rdistorsiona
+aimposibilidadde haceraseveracionesestadsticassobre losresultados )i-cil
generali(ar aotros su"etos
+os resultadosdependen de
las
caractersticas4nicas de lamuestra
Ma$orprobabilidad deerror debido alinvestigador oin5uencia de
su"etos sesgo#
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+a primera mues
piedras que tomaastronautas en launa muestra por porque el primer
que piso la luna eaquellas piedras ms a la mano
E"emplo
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M0ES67E8 P87 086*
9ersin no probabilstica del muestreo estrati'cado.
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13*SES
SE+MENTAC',N
)ividimos la poblacinob"eto de estudio engrupos.
Se hace empleandoalguna variablesociodemogr'ca.
TAMA-( .E /AS
C0(TAS
3i"amos el ob"etivo deindividuos a encuestarpara cada uno de estosgrupos.
)e -orma proporcional altama2o del grupo en la
poblacin. Estos ob"etivos se conocencomo cuotas.
En ocasiones se de'nencuotas no proporcionales ala poblacin.
SE/EC1A2T'C
C(M12(C0
Se buscan para cubrirlas cuotas d
Puede ser umediante mconvenienc
+a di-erencmuestreo emuestreo pen la -ormaselecciono
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E+E&N )E9*7&*;+ES
3inalidad: lo$rar#ue la muestra
sea lo m)srepresentativa
posi%le&
)ebemos elevariables qcumplan dcondicione
=ue mspuedan verse
alteradas
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M0ES67E8 P87 086*? 7EP7ESEN6*6&9&)*)
Seguiremos sin poder calcular el margen de error $ el nivel decon'an(a sobre los resultados.
El uso de cuotas no nos permite medir el $rado de precisinnuestros resultados.
ierto control a los sesgos que pueden producirse por el mseleccin empleado.
No vamos a poder a'rmar cuan representativa es nue
+as cuotas me"oran la representatividad% pero no sab
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Este tipo de muestreo se utili(acuando la poblacin es mu$peque2a o di-cil de seleccionar. Elinvestigador pide al primer su"etoque identi'que a otro su"etopotencial que tambin cumpla con
los criterios de la investigacin%consiguiendo el crecimiento de lamuestra mediante la agrupacin deindividuos que comparten un rasgodistintivo.
Muepor %
n
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Tipos
+ineal
E,ponencial no discriminatorio
E,ponencial discriminatorio
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VentajasEl proceso en cadena
permite que elinvestigador llegue apoblaciones que son
di-ciles de probarcuando se utili(anotros mtodos de
muestreo.
El proceso es barato% sirentable.
Esta tcnica de muestreo necesitapoca plani'cacin $ menos mano dobra que otras tcnicas de muestre
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3alta de control sobre cmo se constitu$e la muestra%
$a que est en manos de los propios encuestados $su criterio para seleccionar nuevos individuos.
No garanti(a representatividad% ni permite conocer elgrado de precisin que o-recer.
Esta tcnica es especialmente sensible al sesgo demuestreo. )ado que los individuos participantes seobtienen por invitacin de individuos $a
seleccionados% podra suceder que todos losindividuos compartan ciertas caractersticas orasgos% independientemente del rasgo ob"eto deestudio% por lo que el muestreo estara accediendoslo a un subgrupo de la poblacin a estudiar.
6ama2o de muestra incontrolado: la tcnica nopermite '"ar a priori con precisin el tama2o de
muestra que vamos a obtener.
.esventajas
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uando se requiersu"etos para un estude alguna en-ermerara% el investigad
utili(a el muestreobola de nieve $a q
los casos queencuentre sern
mnimos. 6ambinposible que el su"et
pertene(ca a alg4grupo de apo$o e
donde sus miembrsean su"etos
potenciales para muestra.
Ejemplo