Concepto El proceso por el cual los miembros de una población se seleccionan para una muestra.
Ejemplos que eligen cada quinto votante que deja un lugar de votación para entrevistar, dibujando a las cartas al azar desde un mazo, encuestando cada
Décimo visitante que ve un cierto sitio web hoy.
Interpretación El método por el cual se produce el muestreo, la identificación de todos los elementos en una población y las técnicas utilizadas para seleccionar individuos
Todas las observaciones afectan el muestreo.
Concepto Un proceso de muestreo que tiene en cuenta la posibilidad de que se seleccione cada elemento. Muestreo de probabilidad
Aumenta sus posibilidades de que la muestra sea representativa de la población.
Ejemplos Los votantes registrados seleccionados para participar en una encuesta reciente sobre su intención de votar en las próximas elecciones,
Los pacientes seleccionados para completar un cuestionario de satisfacción del paciente, 100 cajas de cereal seleccionadas de la producción de una fábrica
línea.
Interpretación Debe usar un muestreo de probabilidad siempre que sea posible, porque solo este tipo de muestreo le permite aplicar inferencial
Métodos estadísticos a los datos que recopila. Por el contrario, debe utilizar el muestreo no probabilidad, en el que la posibilidad de ocurrencia
de cada elemento que se selecciona se conoce, para obtener aproximaciones aproximadas de resultados a bajo costo o para pequeña escala, inicial,
o estudios piloto que luego serán seguidos por un análisis más riguroso. Encuestas y encuestas que invitan al público a llamar
En o responder, las preguntas en una página web son ejemplos de muestreo no probabilidad.
¿Qué es una muestra estadística?
El campeón estadístico es una métrica que le permite tener una imagen general sobre la población.
El campeón estadístico nos permite investigar algunas características y preferencias de la referencia objetivo durante la investigación de mercado.
El campeón estadístico se divide en dos tipos: aleatorio o estratificado.
La muestra aleatoria consiste en seleccionar personas con procesos aleatorios.
De esta manera, cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido para representar la muestra.
Es un método muy costoso de Mapiù efectivo.
Además, en algunos, puede ser un proceso lento y complejo.
La elección de la muestra en muestreo aleatorio se confía al azar y no debe ser influenciada por quienes realizan la investigación.
Para operar este muestreo, es importante numerar todas las unidades de la población, poner muchas bolas numeradas en una urna, todo igual entre sí sobre la base de cuántas son las unidades de la población y, por lo tanto, se basan en esta urna las bolas para formar la muestra.
La muestra en capas, por otro lado, es la muestra de extracto dividiendo la población en subgrupos homogéneos de acuerdo con las características elegidas.
Funciona así: una vez que la población en subgrupos llamado «Strati» dividida, la más homogénea para la investigación, se elige como una muestra.
Posteriormente, la muestra relacionada con cada capa se extrae a través de un procedimiento de muestreo aleatorio.
¿Qué es muestra y un ejemplo?
Incluso aunque las palabras «ejemplo» y «muestra» parecen indicar lo mismo en la superficie, hay distinciones sutiles pero cruciales entre ellos.
A pesar del hecho de que el ejemplo y la muestra tienen implicaciones particulares, los dos términos son algunos del tiempo utilizados por el contrario. Es importante tener en cuenta que los ejemplos y las muestras no son intercambiables con respecto al uso y la connotación.
La principal diferencia entre el ejemplo y la muestra es que el término «ejemplo» se usa en el significado de «ilustración», para aclarar o corroborar lo que se establece. Por otro lado, el término «muestra» se usa sinónimo con el modelo de términos y la muestra. El término actual «ejemplo» evolucionó a través de tres etapas. Se originó como la palabra latina «ejempl», luego se convirtió en las viejas palabras francesas «ejemplo» y «essaomble» antes de convertirse en la palabra inglesa media «ejemplo». El término «muestra» se deriva de la frase «ejemplo».
Como su nombre lo indica, un ejemplo es cualquier cosa que demuestre o refleje algo más. Al ilustrar o ejemplificar un punto, a menudo se emplean ejemplos.
La palabra «ejemplo» se usa con frecuencia para explicar y enfatizar un cierto punto. También se pueden utilizar ejemplos para garantizar un cumplimiento riguroso o proporcionar una experiencia planificada para el oyente o el lector.
Como resultado, se anticipa que el ejemplo será emulado por los demás que lo escuchan.
Una muestra es una pequeña porción de un todo mucho más grande. En contraste con un ejemplo, una muestra es una recopilación aleatoria y no específica de datos. Las muestras a menudo se emplean para transmitir información sobre la calidad o el carácter de un todo particular.
¿Cómo describir la muestra?
Cuando trabaja con poblaciones y muestras (un subconjunto de una población) en las estadísticas comerciales, puede usar tres tipos comunes de medidas para describir el conjunto de datos: tendencia central, dispersión y asociación.
Por convención, las fórmulas estadísticas utilizadas para describir las medidas de población contienen letras griegas, mientras que las fórmulas utilizadas para describir las medidas de muestra contienen letras latinas.
En estadísticas, la media, mediana y el modo se conocen como medidas de tendencia central; Se utilizan para identificar el centro de un conjunto de datos:
Media: el valor entre los valores más grandes y más pequeños de un conjunto de datos, obtenido por un método prescrito.
Mediana: el valor que divide un conjunto de datos en dos mitades iguales
Modo: el valor más comúnmente observado en un conjunto de datos
Las muestras se eligen al azar de las poblaciones. Si este proceso se lleva a cabo correctamente, cada muestra debe reflejar con precisión las características de la población. Entonces, una medida de muestra, como la media, debería ser una buena estimación de la medida de población correspondiente. Considere los siguientes ejemplos de media:
Esta fórmula simplemente le dice que agregue todos los elementos de la población y se divida por el tamaño de la población.
El proceso para calcular esto es exactamente el mismo; Agrega todos los elementos en la muestra y se divide por el tamaño de la muestra.
Además de las medidas de tendencia central, otros dos tipos clave de medidas son medidas de dispersión (dispersión) y medidas de asociación.
¿Cómo se describe una muestra?
Una característica de la población es una estadística calculada en toda la población.
Una estadística de una muestra es una estadística calculada en una muestra de población.
Tome un ejemplo en el que determinemos si un valor dado es una característica de la población o una estadística de una muestra.
Lise conoce muy bien a todas las familias que viven en su vecindario. Ella dice que descubrió que el número promedio de niños por familia es de 2.3. ¿Es una estadística de una muestra o una característica de la población?
Recuerde que una característica de la población es una estadística calculada en toda la población y que una estadística de una muestra se calcula a partir de una muestra.
En este ejemplo, la población es el grupo de familias que viven en el distrito de Lise. Como Lise conoce muy bien a todas las familias de su región, probablemente conoce la cantidad de niños en cada familia. Por lo tanto, podemos suponer que el número promedio de niños se ha calculado utilizando los datos de cada familia en el vecindario. En otras palabras, el valor 2.3 es una estadística calculada en toda la población.
El parámetro 2.3 es, por lo tanto, una característica de la población.
Considere otro ejemplo en el que distinguemos la característica de la población de una estadística de una muestra.
¿Cómo se describe la población y muestra?
La diferencia entre la población y la muestra puede establecerse claramente por las siguientes razones:
- La colección de todos los elementos con características comunes que componen el universo se llama población. Un subgrupo de miembros de la población elegidos para participar en el estudio se llama muestra.
- La población está compuesta por cada elemento de todo el grupo. Por otro lado, solo un puñado de elementos de la población se incluyen en una muestra.
- La característica de la población basada en todas las unidades se llama parámetro, mientras que la medición de observación de la muestra se llama estadísticas.
- Cuando se recopila información de todas las unidades de población, el proceso se llama censo o enumeración completa. Por el contrario, la encuesta por encuesta se lleva a cabo para recopilar información de la muestra utilizando el método de muestreo.
- En la población, se hace hincapié en la identificación de las características de los elementos, mientras que en el caso de la muestra; El énfasis se pone en la generalización de las características de la población original de la muestra.
A pesar de las diferencias anteriores, también es cierto que la muestra y la población están vinculadas, es decir que la muestra se toma de la población. Por lo tanto, sin una muestra de población, puede no existir. Además, el objetivo principal de la muestra es hacer inferencias estadísticas en la población, lo que sería lo más preciso posible. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será el nivel de precisión de la generalización.
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