Publicado en
19 de septiembre de 2019
por
Shona McCombes.
Revisado en
19 de agosto de 2022.
Cuando realiza investigaciones sobre un grupo de personas, rara vez es posible recopilar datos de cada persona en ese grupo. En su lugar, selecciona una muestra. La muestra es el grupo de personas que realmente participarán en la investigación.
Para sacar conclusiones válidas de sus resultados, debe decidir cuidadosamente cómo seleccionará una muestra que sea representativa del grupo en su conjunto. Hay dos tipos de métodos de muestreo:
- El muestreo de probabilidad implica una selección aleatoria, lo que le permite hacer fuertes inferencias estadísticas sobre todo el grupo.
- El muestreo no probabilidad implica una selección no aleatoria basada en la conveniencia u otros criterios, lo que le permite recopilar datos fácilmente.
Debe explicar claramente cómo seleccionó su muestra en la sección de metodología de su documento o tesis.
Primero, debe comprender la diferencia entre una población y una muestra, e identificar la población objetivo de su investigación.
- El muestreo de probabilidad implica una selección aleatoria, lo que le permite hacer fuertes inferencias estadísticas sobre todo el grupo.
- El muestreo no probabilidad implica una selección no aleatoria basada en la conveniencia u otros criterios, lo que le permite recopilar datos fácilmente.
La población se puede definir en términos de ubicación geográfica, edad, ingresos y muchas otras características.
Puede ser muy amplio o bastante estrecho: tal vez desee hacer inferencias sobre toda la población adulta de su país; Tal vez su investigación se centra en los clientes de una determinada compañía, pacientes con una condición de salud específica o estudiantes en una sola escuela.
¿Qué es el muestreo y cuáles son sus tipos?
Un archivo de audio en el disco duro, como un archivo WAV, está compuesto por un encabezado corto que indica la frecuencia de muestreo y la profundidad de bits, seguida de una larga serie de números, uno para cada muestreo. Estos archivos pueden ser muy grandes. Por ejemplo, a 44,100 muestras por segundo y con 16 bits por muestra, un archivo mono ocupa 86 kb por segundo, igual a aproximadamente 5 MB por minuto. Esta figura se duplica a 10 MB por minuto para un archivo estéreo, que tiene dos canales.
Cuando registra un audio en Adobe Audition, la tarjeta de audio comienza el proceso de grabación y especifica como frecuencia de muestreo y uso de la profundidad de bits. La tarjeta de audio recibe audio analógico a través de la entrada de línea o puertas de entrada de micrófono y las muestras digitalmente a la frecuencia especificada. Adobe Audition almacena cualquier muestreo en secuencia hasta que detenga la grabación.
Cuando reproduce un archivo en Adobe Audition, el procedimiento tiene lugar en la dirección opuesta. Adobe Audition envía una serie de muestras digitales a la tarjeta de sonido. La tarjeta reconstruye la forma de onda original y la envía como una señal analógica a través de las puertas o altavoces de salida de línea.
En resumen, el procedimiento de digitalización de audio comienza con una onda de presión en el aire. Un micrófono convierte esta onda de presión en variaciones de voltaje. Una tarjeta de sonido convierte estas variaciones en el voltaje en el muestreo digital. Después de que un sonido analógico se ha convertido en audio digital, Adobe Audition puede grabarlo, modificarlo, procesarlo y mezclarlo de manera ilimitada.
¿Cómo se clasifican los tipos de muestreo?
Las técnicas de muestreo pueden clasificarse ampliamente como no probabilidad y probabilidad El muestreo no probabilidad se basa en el juicio personal del investigador en lugar de la posibilidad de seleccionar elementos de muestra, el investigador puede decidir arbitrariamente o conscientemente qué elementos incluir en la muestra, no probabilidad Las muestras pueden producir buenas estimaciones de las características de la población, sin embargo, no permiten una evaluación objetiva de la precisión de los resultados de la muestra.
Debido a que no hay forma de determinar la probabilidad de seleccionar ningún elemento particular para su inclusión en la muestra, las estimaciones obtenidas no se pueden proyectar estadísticamente para la población.
Las técnicas de muestreo de no probabilidad comúnmente utilizadas incluyen muestreo de conveniencia, muestreo de juicio, muestreo de cuotas y muestreo de bolas de nieve, en muestreo de probabilidad, las unidades de muestreo se seleccionan por casualidad. Es posible especificar previamente cada muestra potencial de un tamaño dado que podría extraerse de la población, así como la probabilidad de seleccionar cada muestra, cada muestra potencial no necesita tener la misma probabilidad de selección, pero es posible especificar La probabilidad de seleccionar cualquier muestra particular de un tamaño dado. Esto requiere no solo una definición precisa de la población objetivo, sino también una especificación general del marco de muestreo. Debido a que los elementos de muestra se seleccionan por casualidad, es posible determinar la precisión de las estimaciones de la muestra de las características de interés, se puede calcular los intervalos de confianza, que contienen el valor de la población verdadero con un nivel dado de certeza, esto permite al investigador hacerlo Hacer inferencias o proyecciones sobre la población objetivo desde la cual se dibujó la muestra, las técnicas de muestreo de probabilidad se clasifican en función de:
Todas las combinaciones posibles de estos cinco aspectos dan como resultado 32 técnicas de muestreo de probabilidad diferentes, de estas técnicas, consideramos un muestreo aleatorio simple, un muestreo sistemático, un muestreo estratificado y un muestreo de clúster en profundidad y tocamos brevemente a otros, primero, primero discutimos que discutimos no Técnicas de muestreo de probabilidad.
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