7/24/2019 Cuadro Comparativo Lando

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CUADRO COMPARATIVO MUESTREO NO PROBABILSTICO

VARIABLES MUESTREO PORCONVENIENCIA

MUESTREO SECUENCIAL MUESTREO POR CUOTAS MUESTREODISCRECIONAL

MUESTREO BOLA NIEVE

DEFINICIN

Es una tcn ica de muest reo no

probabilstico donde los sujetos son

seleccionados dados la conveniente

accesibilidad y proximidad de los sujetos

para el investigador.

Es una tcnica de muestreo no

probabi lst ico en donde el

investigador escoge un sujeto o un

grupo de sujetos en un determinado

intervalo de tiempo, lleva a cabo su

estudio, analiza los resultados, luego

escoge otro grupo de sujetos, si es

necesario, y as sucesivamente.

Es una tcnica de muestreo no

probabilstico en donde la muestra

reunida tiene la misma proporcin de

individuos que toda la poblacin con

respecto al fenmeno enfocado, las

caractersticas o los rasgos

conocidos.

Es una tcnica de muestreo no

probabilstico donde el investigador

selecciona las unidades que sern

muestra en base a su conocimiento

y juicio profesional.

Es una tcnica de muest

probabilstico utilizada po

investigadores para identifica

sujetos potenciales en estud

donde los sujetos son difc

encontrar.

VENTAJAS

enos costoso.

!o requiere muc"o tiempo.

#cil de administrar.

$or lo general asegura alta tasa de

participacin.

$osible generalizacin a sujetos

similares.

El investigador tiene una opcin

ilimitada con respecto al tama%o

de la muestra y al programa de

muestreo. $ermite que el investigador

a jus te sus mtodos de

investigacin y anlisis de

resultados. &ay muy poco esfuerzo por parte

del investigador en esta tcnica

de muestreo.

ofrece resultados 'tiles a un

coste efectivo. (e "an elegido correctamente

las variables sobre las que

segmentar. )os resultados suelen ser

fiables. #cil de ejecutar el trabajo de

campo.

*cnica de muestreo econmica,

conveniente y rpida. )as unidades de muestra son

definidas de acuerdo al criterio

del investigador. (e utilizan con frecuencia en los

proyectos de investigacin demercados comerciales.

El proceso en cadena

que el investigador lle

poblaciones que son difc

probar cuando se utiliza

mtodos de muestreo. El proceso es barato, s

rentable. Esta tcnica de m

necesita poca planifica

menos mano de obr

otras tcnicas de muestre

DESVENTAJAS

+ifcil generalizar a otros sujetos.

enos representativa de una poblacin

especifica. )os resultados depende de las

caractersticas 'nicas de la muestra. ayor probabilidad de error debido al

investigador o influencia de sujetos

sesgos-

Este mtodo de muestreo

difcilmente sea representativo

de toda la poblacin. )a tcnica de muestreo tambin

difcilmente seaaleatoria. Esto

contribuye al poco grado de

representatividad de la tcnica

de muestreo. !o pueden ser utilizados para

desarrollar conclusiones e

interpretaciones con respecto a

toda la poblacin.

(upone mayor error muestral.

!o existe un mtodo valido para

calcular el error. +ificultades para el control del

trabajo de campo. )imitaciones en la

representatividad de la muestra

para las caractersticas no

especificadas en los controles de

cuotas.

Este t ipo de muestreo es

subjetivo y su valor depende por

completo de esta subjetividad. !o son representativas de

ninguna poblacin definida. )a poblacin no est definida de

forma explcita. !o permite generalizaciones a

una poblacin especfica.

El investigador

poco controlsobre el mt

muestreo.. )a representatividad

muestra no est garantiz

investigador no tiene ni ide

verdadera distribucin

poblacin ni de la muestra El sesgo de muestreoes t

un miedo de los investig

cuando se utiliza esta tcn

PROCESO

. El mtodo del muestreo por

conveniencia permite seleccionar

unamuestracon muc"sima facilidad.

(uele uti lizarse en estudiosiniciales para comprobar si se cumplen

las "iptesis que se plantea el

investigador. /na vez realizado el

estudio, si se comprueba que los

resultados son favorables a sus

predicciones, ya se puede plantear la

posibilidad de "acer el estudio

con muestras probabilsticaspara

generalizar el resultado.

. (e selecciona un artculo a la vez

y si el n'mero de defectuosos es

mayor que cierto lmite.

2. !o depende del tama%o de lote,aunque la aceptacin del lote se

da "asta despus de revisar

cierto n'mero de unidades.3. 0educe el n'mero de muestras a

inspeccionar.

. El primer paso para el muestreo

por cuotas no probabilsticoes

dividir a la poblacin

ensubgruposexclusivos.1. )uego, el investigador debe

identificar las proporciones de

estos subgrupos en la poblacin.

Esta misma proporcin ser

aplicada al proceso de muestreo.

2. $or 'lt imo, el investigador

selecciona sujetos de los

diversos subgrupos teniendo en

cuenta las proporciones

. Este mtodo de muestreo es

aconsejable cuando el

responsable del estudio conoce

estudios anteriores similares oidnticos y sabe con precisin

que la muestraque utilizaron fue

'til para el estudio.1. (i lapoblacines

muy reducida y conocida por el

investigador.

. +efinir un programa

participacin, en el q

describa el proceso por elindividuo invita o refiere

para que participen.

1. 3denti fi car colect ivos

organizaciones que

facilitar el acceso a

individuos iniciales que c

con el rasgo caracterst

https://explorable.com/es/muestreo-no-probabilisticohttps://explorable.com/es/muestreo-no-probabilisticohttps://explorable.com/es/tecnicas-de-muestreo-estadisticohttps://explorable.com/es/aleatoriedadhttps://explorable.com/es/aleatoriedadhttps://explorable.com/es/poblacion-de-la-investigacionhttps://explorable.com/es/poblacion-de-la-investigacionhttps://explorable.com/es/variables-controladashttps://explorable.com/es/variables-controladashttps://explorable.com/es/error-de-muestreohttp://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-probabilistico/https://explorable.com/es/muestreo-no-probabilisticohttps://explorable.com/es/grupo-de-muestrahttps://explorable.com/es/grupo-de-muestrahttps://explorable.com/es/population-sampling-eshttps://explorable.com/es/population-sampling-eshttp://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poblacion-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poblacion-estadistica/https://explorable.com/es/tecnicas-de-muestreo-estadisticohttps://explorable.com/es/aleatoriedadhttps://explorable.com/es/poblacion-de-la-investigacionhttps://explorable.com/es/variables-controladashttps://explorable.com/es/error-de-muestreohttp://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-probabilistico/https://explorable.com/es/muestreo-no-probabilisticohttps://explorable.com/es/grupo-de-muestrahttps://explorable.com/es/population-sampling-eshttp://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poblacion-estadistica/https://explorable.com/es/muestreo-no-probabilisticohttps://explorable.com/es/muestreo-no-probabilistico

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2. (i se quisieran obtener resultados parageneralizar a toda la poblacin, este

mtodo no es aconsejable.

observadas en el paso anterior.

4. El 'ltimo paso asegura que la

muestra sea representativa de

toda la poblacin.

estudio.

2. 5btener contactos inic

pedirles su participacin.

4. (olicitar a los participant

vez finalizada la entrev

acceso a otros contactos.

6. 7segurar la diversida

contactos mediante una c

seleccin de los ind

iniciales y promoviendo

recomendacin no se l

contactos muy cercanos.

NLISIS DE COMPARACIN:

n el !"#$% "n&e$'%$ (e #'e$%n " %n%e$ ) *!e(&$e%( n% +$%,",'l-(&'%( l% !"l (%n !n" &/n'" #e *!e(&$e% #%n#e l"( *!e(&$"( (e $e%0en en !n +$%e(% 1!e n% ,$'n#" " &%#%( l%( 'n#''#!+%,l"'n '0!"le( %+%$&!n'#"#e( #e (e$ (ele'%n"#%(. T"*,'/n (e +!e#en !&'l'4"$ en !n e(&!#'% 'n''"l 1!e (e$5 lle"#% " ",% n!e"*en&e !&'l'4"n#% !n *!e(&$e% +$%,",'l-(&'% "le"&%$'%.

http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poblacion-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poblacion-estadistica/http://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/poblacion-estadistica/

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