En estadísticas, el muestreo aleatorio corresponde a una extracción de una población distribuida de acuerdo con su ley (función de densidad) de un cierto número de individuos/objetos.
La elección de la muestra en muestreo aleatorio se confía al azar y no debe ser influenciada, más o menos conscientemente, por aquellos que realizan la investigación.
Las características esenciales de un muestreo aleatorio simple son:
a) Todas las unidades de la población son la misma probabilidad de ser parte de la muestra;
b) Cada muestra de amplitud n tiene la misma probabilidad de formarse.
Una forma simple de operar este muestreo consiste en numerar todas las unidades de la población, poner en una urna como muchas bolas numeradas, todas iguales entre sí, cuántas son las unidades de la población y, por lo tanto, dibujan de esta urna las bolas para que se formen las bolas para que se formen las bolas para que se formen las bolas. la muestra.
En lugar de la urna, se prefiere hoy recurrir a una tabla de números aleatorios. Las tablas de números aleatorios alguna vez se construyeron con métodos empíricos; Actualmente se utilizan computadoras electrónicas; Para usar las tablas de números aleatorios, comenzamos desde cualquier punto, generalmente extraído por lote, y procedemos horizontalmente, o verticalmente o diagonalmente.
En la extracción a granel, las unidades estadísticas que componen la muestra se extraen simultáneamente y, en consecuencia, el orden con el que se presentan los elementos n { displaystyle n} presentados. Entonces, por ejemplo, en este caso, la muestra «A B C D» se considera igual que la muestra «A C B D».
Mientras que el muestreo sin responder consiste en la extracción de un elemento a la vez sin reintegración en la población de la misma. En este caso, el orden con el que se eligen los elementos son importantes. El número de muestras posibles es:
La muestra también podría formarse extrayendo posteriormente la unidad n { splawyle n} sin reinmisión, pero teniendo en cuenta el orden en que se extraen las unidades individuales. En este caso, el número de muestras de elementos n { splatyle n} que se pueden extraer de la población de elementos n { splawyle n} se dan por las disposiciones simples d (n, n) { dongeystyle d (n,, n)} de los elementos n { DisplayStyle n} de la clase n { splatyle n}, pero este procedimiento es muy difícil de encontrar.
¿Qué son los metodos de muestreo aleatorio?
Por lo general, no es posible recopilar datos de todos los sujetos de prueba (= población) importantes para una pregunta específica, pero solo en una selección, una muestra, de esta población. La muestra y la población, así como la conclusión de la primera en la segunda, forman el tema central de todas las estadísticas de inferencia.
Las encuestas están cerradas cuando las muestras
la población en todas las características lo más posible
reflexionar, es decir, si son representativos. Todos
Este es el siguiente proceso de selección
Esforzarse por ser encontrado, un alto grado de
Para lograr la representatividad. Puede ser 3
Distinguir formas de proceso de selección:
Dado que siempre hay malentendidos con respecto al concepto de representatividad, algunas notas fundamentales:
Una encuesta proporciona resultados confiables si a) el en general, espacial y fácticamente claro y b) las personas participantes fueron reclutadas aleatoriamente (selección aleatoria).
La representación es un término que solo tiene sentido en relación con las muestras. La representación es una cuestión de igualdad estructural entre la muestra y la población.
A veces puede cubrir la población mediante la supervivencia de la encuesta, pero este rara vez es el caso. Si es posible especificar una carga de encuesta o población, una muestra para la población puede ser representativa.
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