El muestreo de probabilidad es un sistema de pruebas en el que se escogen pruebas de una población más grande utilizando una estrategia dependiente de la hipótesis de la probabilidad

El muestreo de probabilidad es un sistema de pruebas en el que se escogen
pruebas de una población más grande utilizando una estrategia dependiente de
la hipótesis de la probabilidad. Para que un miembro sea considerado como
una prueba de probabilidad, debe ser elegido utilizando una elección arbitraria.
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las
muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la
población iguales oportunidades de ser seleccionados.
Ventajas del muestreo estadístico:
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Es más económico de realizar
Da mayor exactitud (resultados más confiables)
Proporciona más información
Proporciona mejor información oportunamente
Permite mejor supervisión
Muestreo con remplazo: Es aquel en que un elemento puede ser
seleccionado más de una vez en la muestra para ello se extrae un elemento de
la población se observa y se devuelve a la población, por lo que de esta forma
se pueden hacer infinitas extracciones de la población aun siendo finita.
Muestreo sin remplazo: No se devuelve los elementos extraídos a la
población hasta que no se hallan extraídos todos los elementos de la población
que conforman la muestra.
Cuando uno habla de error muestral, está hablando de la "precisión" del
cálculo. Mientras más alto es el error, hay más imprecisión, más grande es el
intervalo en el cual se encuentra el parámetro con cierto % de confianza. Todas
las muestras poseen error muestral.
El error no muestral: Es el tipo de error que se relaciona con problemas
prácticos. Problemas a la hora de la encuesta (que el encuestador invente
datos, que los anote mal, que el encuestado responda mintiendo, etc.), errores
a la hora de codificar los datos, errores a la hora de cargarlos en el sistema
informático, etc.
Diseños de muestreo:
1. Muestreo aleatorio simple
En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la
misma función de probabilidad y son independientes entre ellas. La población
tiene que ser infinita o bien finita con reposición de elementos. El muestreo
aleatorio simple es el que más se utiliza en la estadística inferencial, pero
es menos eficaz en muestras muy grandes.
2. Estratificado
El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en estratos;
un ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción vital
y el nivel socioeconómico. A continuación, se extrae un número determinado de
sujetos de cada uno de los estratos por tal de mantener la proporción de la
población de referencia.
3. De conglomerados
En estadística inferencial los conglomerados son conjuntos de elementos
poblacionales, como pueden ser las escuelas o los centros hospitalarios
públicos de un municipio. Al llevar a cabo este tipo de muestreo se divide la
población (en los ejemplos, una localidad concreta) en varios conglomerados y
se elige de forma aleatoria algunos de ellos para estudiarlos.
4. Sistemático
En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones
que conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra.
Posteriormente se escoge un número al azar de entre los primeros y se va
sumando de forma constante este mismo valor; los elementos seleccionados
pasarán a formar parte de la muestra.