Unidad de muestreo: cómo elegir la muestra perfecta para tu estudio

Una unidad de muestreo es el bloque de construcción de un conjunto de datos; Un miembro individual de la población, un grupo de miembros o alguna otra unidad predefinida. Debe definirse concretamente como parte del trabajo basado para cualquier investigación o estudio estadístico. Por lo general, es la unidad mínima de observación la que posee las propiedades que se están estudiando. Mucho depende de quién sea su grupo objetivo y de qué datos tenga sobre la población. Por ejemplo:

  • En las encuestas y la investigación de mercado, las unidades pueden ser hogares o individuos específicos (por ejemplo, niños menores de 18 años, adultos mayores de 60 años).
  • En el análisis de calidad, la unidad podría ser una sola unidad de producción, es decir, un solo procesador de alimentos en fábrica que los hizo, o una sola barra de pan en una panadería.

Un clúster es un grupo que tiene alguna característica en común, como el color. Aquí, hay tres unidades de muestreo: rojo, amarillo y azul.

Una de las razones fundamentales de las estadísticas existe en primer lugar es comparar diferentes conjuntos de datos (por ejemplo, para ver cuál es «mejor»). Las unidades sueltas definidas hacen que sea imposible hacer comparaciones. Por ejemplo, la precisión relativa es la relación de las variaciones de error de dos diseños de muestra diferentes que tienen la misma unidad de muestreo y tamaño de muestra. Si las unidades no estuvieran bien definidas o definidas con un pequeño error, la relación no tendrá sentido.

¿Qué es una unidad de muestreo Wikipedia?

En general, una muestra es una cantidad limitada de algo que pretende ser similar y representa una mayor cantidad de esa (s) cosa (s). [1] Las cosas podrían ser objetos contables, como artículos individuales disponibles como unidades para la venta, o un material incontable. Aunque la palabra «muestra» implica una cantidad menor tomada de una cantidad mayor, a veces se denominan muestras biológicas o mineralógicas completas si se toman para análisis, pruebas o investigaciones como otras muestras. También se consideran muestras en el sentido de que incluso las muestras enteras son «muestras» de la población completa de muchos organismos individuales. [2] El acto de obtener una muestra se llama «muestreo» [3] y puede ser realizado manualmente por una persona o por proceso automático. Se pueden tomar o proporcionar muestras de material para pruebas, análisis, investigación, control de calidad, demostración o uso de ensayos. A veces, el muestreo se puede realizar continuamente. [4] [5]

En la ciencia, una muestra de líquido representativa tomada de una mayor cantidad de líquido a veces se llama alícuota [6] o parte alícuota donde la muestra es un divisor exacto del todo. Por ejemplo, 10 ml sería una parte alícuota de una muestra de 100 ml.

El material puede ser sólido, líquido, gas, un material de algunas características intermedias como gel o esputo, tejido, organismo o una combinación de estas. Incluso si una muestra de material no es contable como elementos individuales, la cantidad de la muestra aún puede ser describible en términos de su volumen, masa, tamaño u otras dimensiones similares. Una muestra sólida puede venir en una o unas pocas piezas discretas, o puede fragmentarse, granular o en polvo. [7] Una sección de una varilla, alambre, cordón, láminas o tubos puede considerarse una muestra. Las muestras que no son una pieza sólida se guardan comúnmente en un recipiente de algún tipo.

¿Qué es una unidad de muestreo?

De hecho, la muestra es un producto de menor cantidad, que se beneficia de un acondicionamiento más pequeño que el producto inicial. Por naturaleza, es gratis. Por lo tanto, las muestras permiten que se den a conocer y, sobre todo, se pruebe un producto para clientes o prospectos. ¿Por qué hacer una muestra? El muestreo es un medio para seleccionar un subconjunto de unidades de una población objetivo para recopilar información. Esta información se utiliza para sacar conclusiones sobre la población general.

El muestreo consiste en tomar los valores de una señal de intervalos definidos, generalmente regulares. Produce una serie de valores discretos llamados muestras. ¿Cuáles son los métodos de constitución de la muestra? Constitución de la muestra

Hay dos categorías de métodos: un método probabilístico en particular la selección por sorteo aleatorio. Cada individuo estadístico (es decir, un individuo, una empresa, una factura, etc.) tiene la misma posibilidad de ingresar a la muestra.

El CD tiene dos frecuencias de muestreo y bits de 44.1 kHz y 16 bits. El principio operativo de los archivos de audio se describe aquí.

En el sitio EchantillonsClub, los consumidores permanecen en la página, ya sea en términos de muestras gratuitas, pruebas de productos, promociones, concursos y ventas. Para recibir muestras gratuitas, simplemente regístrese en línea y solicite recibirlas. ¿Cómo es una muestra? Muestra de N.M. Pequeña parte de los bienes utilizados como referencia a una fabricación o… muestra justa N.F. Sinónimo de feria.

¿Qué es una unidad de muestreo en que se distingue del elemento de la población?

La población se define por las definiciones exactas de sus objetos. Los objetos de una población están dados por enumeración o por regla explícita (por ejemplo, dada propiedad común) que nos permite decidir por cualquier objeto, ya sea pertenece a la población dada o no (por ejemplo: todos en una ciudad, todos los trabajadores masculinos en una fábrica, todos con hipertensión).

Una población puede ser finita o infinita. Las poblaciones finitas son, por ejemplo, poblaciones demográficas. La población también puede considerarse como una idea abstracta de una colección de objetos. Estos objetos se describen mediante variables:

  • Variables cualitativas: propiedades que no se pueden medir pero solo se describen en palabras (estado de la familia, nivel de dolor).
  • Variables cuantitativas: se pueden medir y expresarse como un número (peso, BP, IMC).

El muestreo es un proceso que nos permite hacer una declaración del todo al examinar solo una parte de la población, a un cierto grado de validez. Es por eso que es importante hacer que su grupo sea representativo de toda la población. Antes de que uno pueda comenzar a muestrear, las preguntas importantes para hacer son:

  • Variables cualitativas: propiedades que no se pueden medir pero solo se describen en palabras (estado de la familia, nivel de dolor).
  • Variables cuantitativas: se pueden medir y expresarse como un número (peso, BP, IMC).
  • ¿Quién está incluido/excluido?
  • Consideraciones geográficas?
  • ¿Periodo de tiempo?
  • ¿Tamaño de la muestra?
  • Otro paso es examinar si existen listas de las unidades de población (marcos de muestreo), como un hogar o una persona, dependiendo de la encuesta. Un marco de muestreo es una lista de todos los elementos de la población. Lleva mucho tiempo construir un marco de novo y, por lo tanto, generalmente usamos el mismo enfoque que estudios previos utilizados para una población específica. Un marco de muestreo común son las listas de registros electorales.

    • Variables cualitativas: propiedades que no se pueden medir pero solo se describen en palabras (estado de la familia, nivel de dolor).
    • Variables cuantitativas: se pueden medir y expresarse como un número (peso, BP, IMC).
  • ¿Quién está incluido/excluido?
  • Consideraciones geográficas?
  • ¿Periodo de tiempo?
  • ¿Tamaño de la muestra?
  • Probabilidad (aleatorio) de muestreo
  • Muestreo de no probabilidad
  • Muestreo conveniente, por ejemplo: seleccionar cerca de usted.
  • Muestreo intencional, es decir subjetivamente a las personas que se ajustan a su estudio.
  • Seleccionando los extremos de la normal (caso desviado).
  • Cada objeto de la población tiene una probabilidad no cero conocida de ser seleccionada, en contraste con la elección de muestreo de no probabilidad de la selección de unidades de muestreo depende completamente de la decisión de la muestra. Por lo tanto, las estadísticas inductivas se basan solo en métodos de muestreo de probabilidad (aleatoria).
  • Cómo seleccionar una muestra aleatoria:
  • Defina la población.
  • Construya un marco de muestra si aún no existe.
  • Dé a cada elemento una ID única que comienza desde 1 hasta el número de elementos en la población N. Use solo el número mínimo de dígitos.
  • Seleccione a las personas al azar usando tablas de números aleatorios o números aleatorios generados por computadora.
  • Muestreo aleatorio simple (SRS): cada objeto tiene la misma posibilidad de ser seleccionado. Este es el tipo de muestreo asumido por la mayoría de los paquetes estadísticos y es el estándar con el que se comparan todos los métodos.
  • Muestreo de múltiples etapas: como su nombre sugiere, la muestra se selecciona en las etapas. Este tipo de muestreo se usa de alguna manera en la gran mayoría de todas las encuestas sociales, que involucran entrevistas.
  • Proceso:
  • La población se divide en unidades jerárquicas. Los grupos de los elementos que ocurren naturalmente en la población generalmente forman estas unidades, p. Viven cerca el uno del otro.
  • Luego seleccionamos un clúster y luego en el clúster seleccionado seleccionamos a las personas (al azar).
  • Ventajas:
  • Reducción en el costo en relación con un muestreo aleatorio simple.
  • Cuando no hay marcos de muestreo adecuados para toda la población, podemos construir una lista de todas las áreas de la población, pero no necesitamos construir un marco de muestreo (lista de todos los elementos para las áreas seleccionadas), por lo tanto, sustancialmente. reduciendo el costo de elaborar un marco de muestreo. Un área a menudo se llama una unidad de muestreo primaria (PSU).
  • Desventajas:
  • Para el mismo tamaño de muestra, el valor (medido en términos de precisión) para la etapa múltiple suele ser menor que un simple muestreo aleatorio.
  • Muestreo aleatorio estratificado: la población se divide en grupos (no jerárquicos) antes de seleccionar la muestra, p. Por estado o teléfono, los códigos de área y las muestras separadas se seleccionan de cada grupo, al azar.
  • Ventajas:
  • Debido al desglose de los datos, puede conducir a una conveniencia administrativa, como organizar y asignar recursos cercanos a los estratos (por ejemplo: ciudades) o complacir a las necesidades específicas de cada estrato.
  • Se pueden usar diferentes técnicas de muestreo en cada uno de los estratos, de acuerdo con sus distintas características y problemas naturales. Esto eventualmente dará como resultado errores estándar y errores de muestreo más pequeños, en comparación con SRC.
  • Todos los grupos de una población están adecuadamente representados, independientemente de si son minorías.
  • Obtenemos una mejor sección transversal de la población.
  • Muestreo aleatorio sistemático: esta es una técnica de muestreo ampliamente utilizada. Consiste en tomar cada enésima unidad de muestreo después de un inicio aleatorio, de una lista de miembros de la población de identificación únicos.
  • Ventajas:
  • Un método fácil, casi infalible y flexible para probar.
  • Si la lista se estratifica de antemano, la muestra reflejará este orden y, como tal, puede dar fácilmente una muestra aleatoria sistemática y estratificada.
  • Desventaja: si hay algún pedido previo (clasificación) en la lista y es desconocido para el investigador, esto puede sesgar las estimaciones resultantes.
  • ¿Qué es la Unidad de Analisis población y muestra?

    El papel de la población juega un papel importante en las estadísticas y la ciencia de los datos. Además, sin dibujar poblaciones y muestras, el mundo entero de la construcción de estadísticas y la ciencia de datos no podría haber existido en la existencia.

    Los datos son el bloque de construcción más fundamental de todo el análisis, es importante saber cómo se segregan, recopilan y muestrean los datos antes de mover el análisis estadístico. En este artículo, discutiré la población y la muestra desde la perspectiva de las estadísticas y la ciencia de los datos.

    Es la recopilación de un grupo específico de objetos, individuos o entidades similares que tienen algunas características observables comunes en ellos. De la cual, cada objeto se denomina «Unidad Elemental».

    Ejemplo: consideremos que tenemos una lista que consiste en el nombre de todos los empleados en una empresa, no es más que una población. De la cual cada empleado será considerado como una unidad primaria.

    Este es un tipo de población en el que el número de unidades elementales es exactamente cuantificable.

    En este tipo de población, el recuento de unidades elementales no es cuantificable para la mayoría de la certeza.

    Ejemplo: población de un país. La población de un país no es ciertamente cuantificable la mayor parte del tiempo, mientras que se puede hacer una aproximación. Esto se debe a que cada segundo el número de muertes y nacimientos está cambiando con el tiempo.

    Este es un tipo de población que se basa principalmente en datos en tiempo real y la información es concreta y confiable. Esta población no requiere aproximación o datos hipotéticos.

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