Cómo realizar un muestreo de racimo para la cosecha

Esta técnica de muestreo se utiliza en un área o muestreo de clúster geográfico para la investigación de mercado. Un área geográfica amplia puede ser costosa de encuestar en comparación con las encuestas que se envían a grupos que se dividen en función de la región. Los números de muestra deben aumentarse para lograr resultados precisos, pero los ahorros de costos involucrados hacen que este proceso de los grupos en aumento se pueda lograr.

La técnica se usa ampliamente en estadísticas donde el investigador no puede recopilar datos de toda la población en su conjunto. Es la solución más económica y práctica para los estadísticos que investigan. Tome el ejemplo de un investigador que busca comprender el uso de teléfonos inteligentes en Alemania. En este caso, las ciudades de Alemania formarán grupos. Este método de muestreo también se usa en situaciones como guerras y calamidades naturales para dibujar inferencias de una población, donde la recopilación de datos de cada individuo que reside en la población es imposible.

Hay múltiples ventajas en el uso de muestreo de clúster. Aquí están:

  • Consume menos tiempo y costo: el muestreo de grupos geográficamente divididos requiere menos trabajo, tiempo y costo. Es un método altamente económico observar grupos en lugar de hacerlo al azar en una región en particular mediante la asignación de un número limitado de recursos a esos grupos seleccionados.
  • Acceso conveniente: los investigadores pueden elegir muestras grandes con esta técnica de muestreo, y eso aumentará la accesibilidad a varios grupos.
  • Precisión de datos: dado que puede haber grandes muestras en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.
  • Facilidad de implementación: el muestreo de clúster facilita la información de varias áreas y grupos. Los investigadores pueden implementarlo rápidamente en situaciones prácticas en comparación con otros métodos de muestreo de probabilidad.

En comparación con el muestreo aleatorio simple, la técnica de TIS puede ser útil para decidir las características de un grupo como la población, y los investigadores pueden implementarlo sin tener un marco de muestreo para todos los elementos para toda la población.

¿Cuáles son los tipos de muestra?

El principio informativo general de una buena muestra establece el uso del mismo principio que el sorteo, es decir, el de la aleatoriedad absoluta, de modo que cada unidad de la población tiene la misma probabilidad de convertirse en parte de la muestra. En este caso, la muestra se dice «aleatorizada» o «aleatoria».
Al confiar en el caso, la garantía de que la muestra será representativa de la población en sí, es decir, reflejará sus características con cierta aproximación.

Imagine tener una lista de 100,000 animales, y esa mitad de estos son hombres y la otra mitad son hembras. La teoría estadística de la probabilidad dice de antemano que, si extrae al azar mil sujetos de la lista, obtendrá una muestra compuesta la mitad de los hombres y la mitad de las mujeres, con un nivel de aproximación esperada a priori.
Del mismo modo, se suponga que debe repetir muchas veces el lanzamiento de una moneda. El evento «Cabeza» o «Cruz» está condicionado solo por el caso: las primeras veces siempre serán «Cabeza» (o siempre «Cruz»), pero a la larga la proporción de cabezas y cruces en la «población» de los lanzamientos tenderán a equilibrarse.

Un muestreo aleatorio ofrece la ventaja de proporcionar una muestra sin errores sistemáticos (sesgo) y le permite determinar la confiabilidad de los resultados o, por decir, las relaciones entre los resultados proporcionados por la muestra y la verdadera característica de la población.

¿Cómo hacer un muestreo por estratos?

Cuando nosotros
utiliza muestreo laminado, la población se divide en grupos
homogéneo (llamado estratos), que son mutuamente excluyentes, entonces nosotros
Selección de muestras independientes de cada estrato. Podemos
utilizar cualquiera de los métodos de muestreo mencionados en el
presente sección (y hay otros) para seleccionar la muestra para
El interior de cada estrato. El método de muestreo puede variar de un
Stratum a otro. Cuando se usa un muestreo aleatorio simple para
Seleccione la muestra dentro de cada estrato, se llama al plan
Muestreo de un plan de muestreo aleatorio laminado simple. Podemos
estratificar una población antes de muestrear por medio de cualquier variable
que tenemos para todas las unidades incluidas en la base de la encuesta
(Como edad, sexo, lugar de residencia, ingresos, etc.)

Por qué
¿Deberíamos crear estratos? Por muchas razones, la principal es que su
La creación puede hacer que la estrategia de muestreo sea más eficiente. Nosotros tenemos
mencionó anteriormente que necesitábamos una muestra más grande para
obtener una estimación más exacta de una característica que varía mucho
de una unidad a otra. Si cada persona incluye en una población, por
ejemplo, tenía el mismo salario, entonces sería suficiente para una muestra de una sola
unidad para obtener una estimación precisa del salario promedio de los miembros de este
población.

Esto es
la idea que subyace a la ganancia de eficiencia que nos damos cuenta de gracias a la
estratificación. Si creamos estratos dentro de las unidades
tendría características que serían similares (como los ingresos) y que
diferenciar considerablemente de las de las unidades incluidas en otras
estratos (como la profesión y el tipo de alojamiento), entonces tendríamos
Necesita una pequeña muestra extraída de cada estrato para obtener un
Estimación precisa del ingreso total para el estrato en cuestión. Podríamos
luego combine estas estimaciones para obtener una estimación precisa del
Ingresos totales de toda la población. Si tuviéramos que usar un
Muestreo aleatorio simple de toda la población sin realizar
estratificación, necesitaríamos una muestra más grande que la completa
Todas las muestras de estrato para obtener el ingreso total a
Estimación del mismo grado de precisión.

Muestreo
Laminate garantiza que obtengamos un tamaño de muestra suficiente para
subgrupos de la población en la que estamos interesados. Dado que
Cada estrato se convierte en una población independiente cuando estratificamos un
población, tendremos que determinar para cada estrato del tamaño de
la muestra.

los
La estratificación es más útil cuando las variables de estratificación son
: fácil de usar; fácil de observar y estrechamente conectado con el tema de
investigación.

¿Qué es una muestra por estratos?

A menudo se usa en las herramientas de estudio de mercado, el muestreo de clúster es una técnica utilizada cuando la homogeneidad es externa, pero la heterogeneidad es interna dentro de los grupos/agrupaciones. Es un proceso de dividir una población en varios grupos/grupos.

El muestreo de clúster generalmente se usa para reducir el número de entrevistas y el costo, para alcanzar la precisión deseada. Cuando la mayoría de la heterogeneidad es interna dentro del grupo en una muestra fija, se reduce el riesgo de error aleatorio.

Hay métodos de muestreo en un solo paso, en dos pasos o en varias etapas en el muestreo de grupos. Estos métodos dependen del número de pasos necesarios para crear la muestra deseada.

En el muestreo de grupos, la población total se divide en grupos. Se elige una muestra aleatoria simple del clúster (clúster) y luego se muestrean los elementos de cada uno de estos grupos.

Muestreo en grupos en una o más etapas:

En el caso de que se muestreen todos los elementos de cada muestra de clúster.

Cuando en cada uno de estos grupos, se elige un subcantón aleatorio simple de elementos.

Obtenga respuestas a todas sus preguntas en una guía de muestreo en profundidad.

  • El muestreo de clústeres es rentable a diferencia de otras técnicas de muestreo.

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