diapos mid final.pptx

7/25/2019 diapos mid final.pptx

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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

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