Dentro de este tema es importante saber estas definiciones antes de
continuar con el tema:
Población de estudio: conjunto
de personas sobre los que queremos estudiar alguna cuestión
Muestra: conjunto de individuos
concretos que participan en el estudio
Tamaño muestral: número de individuos de la
muestra
Inferencia estadística: conjunto
de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra,
a lo general, la población
Técnica de muestreo: conjunto
de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que estas reflejen
las características de la población
Muestreo probabilístico o aleatorio: si la
muestra se elige por un procedimiento al azar
En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los
muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable
Error estándar: es la medida que trata de
captar la variabilidad de los valores del estimador. Cuanto más pequeño es el
error estándar de un estimador, mas nos podemos fiar del valor de una muestra
concreta.
Intervalos de confianza: son un
medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que
ver con el azar. Se trata de un par de número tales que, con un nivel de
confianza determinados, podemos asegurar que el valor del parámetro es mayor o
menor que ambos números.
Una vez conocidos estas definiciones, nos centraremos en los tipos de
muestreos que existen:
Probabilístico: todos los
sujetos de la población tienen una probabilidad distinta de cero en la selección
de la muestra:
1. Aleatorio simple
2. Aleatorio sistemático
3. Estratificado
4. Conglomerados
No probabilístico
o de conveniencia de investigador: puede haber personas en la población
que no tengan probabilidad o que se desconozca, de ser seleccionado en la
muestra:
1. Accidental
2. Por cuotas
Hay que tener también en cuenta el tamaño de la muestra a la hora de la
investigación
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