El muestreo total de la población es un tipo de técnica de muestreo intencional que implica examinar toda la población (es decir, la población total) que tienen un conjunto particular de características (por ejemplo, atributos/rasgos específicos, experiencia, conocimiento, habilidades, exposición a un evento, etc. .). Si bien el muestreo total de la población se usa con poca frecuencia, existen tipos específicos de investigación donde el muestreo total de población puede ser muy útil. Este artículo (a) explica qué es el muestreo total de población y cuándo puede ser apropiado usarlo, (b) establece algunos ejemplos de muestreo de población total, (c) muestra cómo crear una muestra de población total y (d) analiza Las ventajas y desventajas del muestreo de población total.
El muestreo total de la población es un tipo de técnica de muestreo intencional donde elige examinar toda la población (es decir, la población total) que tiene un conjunto particular de características.
En el muestreo, las unidades son las cosas que constituyen la población. Las unidades pueden ser personas, casos (por ejemplo, organizaciones, instituciones, países, etc.), datos, etc. Al usar el muestreo de población total, es muy probable que estas unidades sean personas.
En cualquier pieza de investigación, las unidades tienen ciertas características que ayudan a definirlas. Por ejemplo, si las unidades de interés son personas, pueden definirse por ciertos atributos/rasgos (por ejemplo, edad, género, ocupación, estado de salud, etc.), experiencias (por ejemplo, un asalto, la ruptura de un Matrimonio, un viaje a un concierto, etc.), actitudes (por ejemplo, partidarios de un cierto partido político, pro-elección en el debate del aborto, etc.), y así sucesivamente. Una muestra puede definirse por un pequeño/ gran número de características, una gama estrecha/ amplia de características, etc.
¿Qué es el muestreo población?
¿Cuántas personas tienen que ser entrevistadas para que la muestra y el resultado se consideren representativos? No hay respuesta general. Por supuesto, el lema «Cuanto más, mejor», pero especialmente para encuestas a gran escala y elaboradas, el alcance de la muestra puede ser un factor de costo que no debe subestimarse. Por lo tanto, el objetivo no debe ser cuestionar tantas personas como sea posible, sino tantas como sea necesario. En el caso de las encuestas que afectan a la República Federal de Alemania, se usan 1,000 personas que actúan como diputados para los aproximadamente 80 millones de habitantes. Hay dos formas para que todas las otras encuestas calculen el tamaño de muestra correcto: el uso de una fórmula adecuada o el uso de una calculadora en línea.
Sin embargo lo és
Una cosa a considerar: el problema del sesgo también se puede usar con uno más grande
No elimine el tamaño de la muestra. Para hacer esto, el correspondiente
Los tornillos de ajuste se giran en la metodología.
Para calcular el tamaño necesario de la muestra, algunos valores y números deben estar disponibles.
- El tamaño o la población (s) de la población incluyen a todas las personas adecuadas para la muestra.
- El rango de error o el intervalo de confianza (e) indica cuán alta es la probabilidad de que las respuestas de las muestras correspondan a las de la población.
- El nivel de confianza muestra la probabilidad de la muestra que representa la población. Cuanto mayor sea el nivel de confianza, mayor es la precisión.
- El valor z se puede derivar del nivel de confianza. El cálculo del valor Z es complicado, por lo que debe recurrirse a las tablas existentes.
- El último valor requerido es la desviación estándar (P). Indica qué tan grande será probablemente la varianza de los resultados. Dado que este factor generalmente no se conoce antes de la encuesta, se utiliza una desviación estándar del 50 %. Esto plantea el «peor de los casos».
Son todos estos valores
Disponible, puede en una fórmula estándar para más pequeño y mediano
Se utilizan las poblaciones:
Para poblaciones más grandes o si se desconoce el tamaño de la población, solo la parte superior de la fórmula puede usarse para el cálculo.
¿Qué es el muestreo de población?
El muestreo de población se refiere al proceso a través del cual un grupo de individuos representativos se selecciona de una población con el propósito del análisis estadístico. Realizar el muestreo de población correctamente es extremadamente importante, ya que los errores pueden conducir a datos no válidos o engañosos. Hay una serie de técnicas utilizadas en el muestreo de población para garantizar que los individuos puedan usarse para generar datos que a su vez pueden usarse para hacer generalizaciones sobre una población más grande.
El muestreo estadístico es una herramienta de investigación importante para una serie de disciplinas, ya que permite a las personas aprender más sobre una población sin estudiar a cada individuo en la población. Sin embargo, debido a que el muestreo estadístico no examina de cerca a cada individuo, es propenso a los errores. Por lo tanto, muchos investigadores dedican una parte significativa de su tiempo al muestreo de la población para garantizar que se realice de una manera que resistirá el escrutinio por otros investigadores y científicos.
El primer paso en el muestreo de la población es identificar la población que los investigadores desean aprender más. Si, por ejemplo, alguien quiere averiguar cuántos afroamericanos tienen gatos, los investigadores saben que la población bajo escrutinio es la comunidad afroamericana. El muestreo de población se utiliza para seleccionar individuos representativos de esta vasta comunidad para que se pueda extrapolar una estimación sobre la propiedad de CAT entre otros miembros de esta comunidad.
Una de las técnicas de muestreo de población más comunes es el muestreo aleatorio, en el que un investigador esencialmente extrae nombres de un sombrero. Un científico también puede usar el muestreo de clúster, una técnica en la que una población más grande se divide en grupos más pequeños; Varios de estos grupos se seleccionan al azar para el estudio. Otra técnica común es el muestreo sistemático, en el que un investigador elige a cada enésimo individuo de la población que está estudiando para recopilar información.
¿Qué es población y muestra y muestreo?
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Las personas a menudo descuidan reconocer adecuadamente a la población en relación con la muestra. Esto es en cualquier caso fundamental en cualquier investigación medible, comenzando con medidas de compromiso con diferentes fórmulas de fluctuación y desviaciones estándar dependiendo de si uno se enfrenta a una muestra o una población.
Además, la parte de las medidas llamadas conocimiento inferencial se caracteriza en muchos casos como el estudio de inferencias en una población de percepciones hechas en una muestra de agentes de esta población. Por lo tanto, es esencial reconocer las dos ideas de manera adecuada. En resumen, ¿cuál es precisamente la distinción entre población y muestra?
Una muestra es un subconjunto (grupo más pequeño) de una población o población objetivo. Cualquier estudio incluye una pregunta y, para responderla, se toma y estudia una muestra de población. Se supone que la muestra es representativa de la población y debe hacer posible obtener información sobre la población en su conjunto. Las muestras deben usarse porque a menudo es extremadamente difícil, si no imposible en algunos casos, estudiar una población completa.
En la investigación, la población se define como un conjunto de elementos que responden a un parámetro estándar. En la investigación, el término «población» no necesariamente se refiere a la población humana, sino a ningún parámetro de datos que tenga una línea común.
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