El muestreo de área implica el muestreo de un mapa, una fotografía aérea o un marco de área similar. A menudo es el método de muestreo de elección cuando no está disponible un marco de muestreo.
Por ejemplo, un mapa de la ciudad se puede dividir en bloques de igual tamaño, de los cuales se pueden extraer muestras aleatorias. Aunque el muestreo de área se asocia con mayor frecuencia con mapas, a veces las muestras pueden extraerse de listas (Särndal y Swensson, 2003).
Dos métodos de muestreo aleatorio comunes utilizados para muestrear dentro de las áreas son el muestreo aleatorio y el muestreo estratificado con una probabilidad proporcional al tamaño del área.
Las muestras extraídas de un marco de área a menudo se denominan grupos. Estos grupos pueden ser submuestreados varias veces más.
Por ejemplo, supongamos que quería probar de una población de estudiantes de secundaria. La primera muestra podría extraerse de una lista de distritos escolares, la segunda muestra de una lista de escuelas, la tercera lista de clases y finalmente una lista de estudiantes dentro de esas clases. El «marco» en este ejemplo son las cuatro capas sucesivas.
Aunque el muestreo de área con marcos de área es a menudo el método de último recurso, tiene algunas ventajas distintas:
- Los marcos de área se pueden usar para múltiples variables al mismo tiempo. Por ejemplo, una muestra de área en una ciudad puede recopilar datos sobre el uso de la tierra, la población y las estadísticas de ingresos.
- No hay superposición entre las unidades de muestreo; Cada unidad tiene la misma posibilidad de ser seleccionado. Esta cobertura completa da como resultado estimaciones imparciales.
¿Qué es el muestreo por agrupamiento?
Hay numerosas formas de seleccionar una muestra. Debe elegir el método más fuerte posible que sea práctico dentro de sus recursos y la experiencia del equipo de evaluación.
Las muestras aleatorias, como se explica en la primera tabla, son las más fuertes, pero generalmente requieren la mayor experiencia en recursos y evaluación. Las muestras no aleatorias, como se explica en la segunda tabla, no son tan fuertes pero pueden ser más prácticas.
Idealmente, obtenga ayuda de un estadístico para determinar el número de personas para participar en su evaluación. Si esto no es posible, las siguientes cifras se pueden usar como una guía aproximada.
Para cuestionarios o encuestas (preguntas principalmente cerradas) intente que participen al menos 50 personas. Si se comparan diferentes grupos, necesitará a 50 personas por grupo, p. 50 hombres y 50 hembras.
En grupos focales (principalmente preguntas abiertas) debe tener entre 4 y 12 personas por grupo focal. Puede hacer uno o más grupos focales. El número total de participantes, en todos los grupos, es menos estricto que los cuestionarios porque los grupos focales se utilizan para obtener detalles ricos en lugar de tener como objetivo ser representativo de la población (alumnos en una escuela o grupo de año, por ejemplo).
Cada miembro de la población que le interesa tiene la misma oportunidad de ser seleccionados. Para usar esta técnica, necesitará una lista completa de todos en la población. Esta lista se llama marco de muestreo.
Por ejemplo, se entregó una presentación de teatro en educación a 3.000 estudiantes. Para obtener una muestra aleatoria simple, necesitará los nombres de los 3.000 estudiantes que asistieron. Con los nombres en ningún orden particular (asegúrese de que no estén en la lista alfabética), haga una selección aleatoria hasta que haya alcanzado la cantidad de personas que desea para su muestra.
¿Qué es el muestreo grupal?
Los investigadores realizan encuestas en línea para comprender las opiniones relevantes para su público objetivo (la población que interactúa con el producto u ofertas). Pero no todos forman parte del público objetivo y, por lo tanto, para mejorar la calidad de la información generada por la encuesta, es importante que los investigadores comprendan quién incluye en la investigación de encuestas.
Antes de realizar encuestas con el software de encuestas en línea, los investigadores pueden usar herramientas de investigación de mercado que hacen que los administradores de paneles de encuestas creen muestras para garantizar las tasas de respuesta.
El muestreo en clústeres es un tipo de muestreo probabilístico. Esto significa que el muestreo en grupos, cuando se usa, le da a cada unidad/persona de la población una oportunidad igual y conocida de ser seleccionados en el grupo de muestra.
Para este método de muestreo, los investigadores dividen a la población en subpoblaciones heterogéneas en el interior y el exterior homogéneo, llamados «grupos». Los grupos son externamente homogéneos porque parecen estar agrupados por un criterio característico/común, pero son internamente heterogéneos porque las subpoblaciones dentro de los grupos tienen diferentes composiciones.
Los grupos pueden dividirse por diferentes ciudades en un país, diferentes distritos de una ciudad, diferentes organizaciones, diferentes universidades, diferentes zonas industriales, etc. Una vez que se han decidido estos grupos, los investigadores seleccionan algunos y eliminan otros.
¿Qué es muestreo conglomerado ejemplo?
Las rocas sedimentarias son una familia de gran diversidad de apariencia. Los más comunes son arenisca, calizas o brasas. Pueden ser muebles (arena) o consolidados (arenisca). En el suelo, están (en su mayor parte) dispuestos en capas horizontales que luego podrían ser plisadas o fracturadas. En el mapa geológico, están asociados con otras rocas sedimentarias. En el nivel de muestra, las capas rara vez son visibles. Por lo tanto, debemos recurrir a otros criterios de determinación; Estos son en orden de importancia, la presencia de fósiles (piezas de conchas…), minerales especiales como calcita (efervescencia con ácido) o sal, granos (a menudo cuarzo) o piezas de rocas tomadas en un cemento. El color de las rocas sedimentarias varía mucho, de gris a rojo y de blanco a amarillo; Incluso si el color de las rocas nunca es un elemento neutral, no es un criterio de determinación. Ejemplo de rocas sedimentarias: arena, areniscas, arkose, conglomerado, piedra caliza (s), carbón.
En el museo, las rocas sedimentarias tienen etiquetas amarillas. Vienen de la cuenca de Brive; Encontrará varios tipos de arenisca, dos tipos de calizas y dos hermosas guijarros (aproximadamente 300 kg cada una) de Dordoña.
Las rocas sedimentarias se forman en la superficie de la tierra o en el agua.
Las rocas sedimentarias provienen de la destrucción de otras rocas; A menudo incluyen rastros de vida. Las piezas (por ejemplo, guijarros) de estas otras rocas o los elementos químicos que las compusieron son transportadas por los ríos, los glaciares o el viento más o menos lejos de su origen hasta su medio de depósito. El contexto de este depósito es variado: entorno marino, flviatile (aluvio de ríos), continental (dunas construidas por el viento) u otro. Por lo general, después de su depósito, las rocas sedimentarias se consolidaron (piedra caliza, arenisca) por un proceso llamado diagénesis y que consiste en un compasivo seguido de un endurecimiento. Sin embargo, los muebles (arenas) o incluso las rocas líquidas (aceite) son rocas sedimentarias. La composición, la apariencia, el color de estas rocas nos informan sobre sus condiciones de depósito, por ejemplo, piedra caliza oolítica a continuación = depósito en clima caliente en un mar pero en las inmediaciones de la orilla.
¿Cuándo se debe usar el muestreo por conglomerados?
Otro tipo de muestreo espacial se lleva a cabo a través del muestreo jerárquico de múltiples etapas de ubicaciones espaciales. Por ejemplo, se puede elegir una muestra de los tractos censales en un área urbana en la fase inicial (por ejemplo, a través de la selección aleatoria de tractos, o mediante estratificación espacial o no espacial de tractos de diferentes tipos). Entonces, los bloques se pueden tomar muestras de los tractos muestreados, y finalmente se pueden encuestar algunos o todos los hogares dentro de los tractos elegidos. El principal beneficio de esta forma de muestreo se agrega conveniencia, ya que el costo de la recopilación de datos puede ser sustancialmente más bajo que los diseños alternativos. Para un tamaño de muestra dado, los estimadores resultantes carecerán de precisión cuando, como suele ser el caso, la variable de interés exhibe dependencia espacial. Si el muestreo de clúster es efectivo para un presupuesto fijo depende de si el muestreo adicional que es posible (debido al menor costo de la recopilación de datos) puede aumentar la precisión de las estimaciones suficientemente.
El muestreo espacial es el proceso de tomar un subconjunto de datos dibujados de acuerdo con alguna regla especificada y sobre la base de este subconjunto que hace inferencias sobre la población espacial a partir de la cual se han extraído los datos. Considere el caso en el que el objetivo es estimar la proporción de un área cubierta por un tipo particular de uso de la tierra. En este caso, no adoptamos una visión de «superpoblación» del problema, sino que nos enfocamos en la «aquí y ahora» de la geografía del uso de la tierra. Un estimador convencional para la cantidad es la media de la muestra:
donde n es el tamaño de la muestra e y (i) es 1 si el sitio de muestra I está ocupado por el uso particular de la tierra, cero de lo contrario. El problema es elegir el diseño de muestra más eficiente del muestreo aleatorio, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo sistemático. La autocorrelación espacial en la superficie del uso de la tierra tiene una influencia importante en la eficiencia relativa de estos tres diseños porque, como se señaló anteriormente, la presencia de señales de autocorrelación espacial que los valores de los datos registrados en una ubicación llevan información sobre los valores de datos en ubicaciones cercanas. Cuanto más fuerte sea la autocorrelación espacial en la superficie, más importante es seleccionar sitios de muestra que garanticen que cada punto de muestra no esté duplicando la información contenida en el resto de la muestra. El muestreo aleatorio es el diseño de muestra menos eficiente porque no hay garantía de que los puntos de muestra no se agrupen en áreas particulares del mapa. El muestreo aleatorio estratificado supera las peores características del muestreo aleatorio asegurando la cobertura, pero los sitios de muestra aún pueden estar adyacentes entre sí a cada lado de un límite de estratos. El muestreo sistemático es con frecuencia el mejor porque garantiza una distancia mínima de separación entre los sitios de muestra (Dunn y Harrison 1993).
¿Qué debe tomar en cuenta para realizar una muestra por conglomerados?
¡Las personas más importantes detrás de la investigación de mercado son los encuestados! Proporcionan sus opiniones, pensamientos e ideas para estudios de investigación y encuestas. A veces puede ser difícil encontrar a los consumidores adecuados y necesita proveedores de muestra para ayudarlo en su búsqueda.
Los proveedores de muestras pueden ayudarlo a encontrar el grupo representativo adecuado de consumidores para sus proyectos de investigación. Estas compañías pueden proporcionarle las herramientas y técnicas necesarias para encontrar el tamaño de muestra correcto, así como reducir su muestra a ubicaciones específicas y demografía. A través de canales como Internet, teléfono e incluso correo, los proveedores de muestras pueden comunicarse con los encuestados apropiados que le proporcionarán la mayor visión para su investigación. Estas compañías pueden reducir la muestra en función de la edad, el origen étnico, el género o cualquier otro grupo demográfico para cualquier segmento de investigación, incluso los encuestados de difícil acceso. Muchos proveedores de muestras también tienen un alcance internacional, proporcionando encuestados de todo el mundo. Para sus futuras necesidades de muestreo, considere estas empresas.
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