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Si los valores que toma la variable son muy diversos y cada uno de ellos se repite muy pocas veces, entonces
conviene agruparlos por intervalos, ya que de otra manera obtendríamos una tabla de frecuencia muy
extensa que aportaría muy poco valor a efectos de síntesis -
La regla es que mientras
más tramos se uti licen menos información se pierde, pero puede que menos representati va e informativa
sea la tabla. Una distribución agrupada es responsabilidad exclusiva del investigador o analista. -
K=√n. Si n≥25
Donde: n es el tamaño de muestra.
También puede utilizar la fórmula de Sturgen:
K=1-3.22log₁₀(n) -
En probabilidad y estadística, existen diferentes tipos de muestreo que se utilizan para seleccionar una muestra representativa de una población. Estos métodos de muestreo se emplean para obtener conclusiones y realizar inferencias sobre la población en base a la información recopilada en la muestra
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Método en el que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado en la muestra. Cada posible combinación de tamaño de muestra tiene la misma probabilidad de ocurrencia. -
La población se divide en subgrupos llamados estratos. Luego, se selecciona una muestra aleatoria simple de cada estrato en proporción a su tamaño o importancia relativa en la población. Este método garantiza la representación de cada estrato en la muestra
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La población se divide en grupos más grandes llamados conglomerados. Se selecciona una muestra aleatoria de algunos o todos los conglomerados y luego se recopila información de todos los individuos dentro de los conglomerados seleccionados -
Se selecciona aleatoriamente un elemento de la población y luego se seleccionan los elementos subsiguientes con un intervalo constante.
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Se establecen cuotas para diferentes subgrupos de la población según características específicas, como edad, género, nivel educativo, etc. Luego, se selecciona una muestra que cumpla con las cuotas preestablecidas para cada subgrupo.
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Se realizan selecciones sucesivas de subgrupos de la población utilizando diferentes métodos de muestreo en cada etapa. Por ejemplo, se puede seleccionar primero un muestreo por conglomerados y luego realizar un muestreo aleatorio simple dentro de los conglomerados seleccionados en una segunda etapa. Esto permite un enfoque más eficiente y flexible -
Se seleccionan elementos de la población de forma secuencial, utilizando criterios de selección establecidos previamente. La selección continúa hasta que se alcanzan los criterios de finalización, como un tamaño de muestra predefinido o la obtención de información suficiente para cumplir con los objetivos de la investigación -
Se seleccionan elementos de la población basándose en su disponibilidad y accesibilidad para el investigador. Este enfoque no se basa en un proceso aleatorio y puede generar sesgos, ya que los elementos más convenientes pueden no ser representativos de la población en general. Se utiliza cuando no es factible realizar otro tipo de muestreo debido a restricciones de tiempo, recursos o acceso a la población.
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Se seleccionan elementos de la población basándose en la experiencia o el juicio del investigador. Este enfoque se utiliza cuando el investigador tiene conocimiento experto sobre la población y puede identificar elementos clave para la investigación. Sin embargo, existe la posibilidad de sesgo subjetivo en la selección de la muestra.
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Se comienza con una muestra pequeña de individuos que cumplen con ciertos criterios y luego se solicita a esos participantes que recomienden a otros individuos relevantes para la investigación. La muestra crece de manera progresiva a medida que los participantes reclutan a otros participantes. Este método es útil cuando se investigan grupos o características particulares que pueden ser difíciles de alcanzar
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El objetivo del muestreo óptimo es obtener la mejor información posible de una muestra dada una cantidad limitada de recursos. -
Combina elementos del muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio simple. En este enfoque, la población se divide en conglomerados o grupos más grandes, y luego se seleccionan muestras de varios conglomerados para formar la muestra final.
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Los elementos se agrupan en lotes y se seleccionan algunos lotes al azar para
formar la muestra -
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aquí agrego mis datos:
Luis Angel Tellez Beas
2-C T.V. ISC
Probabilidad y estadistica
