Un método de muestreo de probabilidad es cualquier método de muestreo que utilice alguna forma de selección aleatoria. Para tener un método de selección aleatoria, debe configurar algún proceso o procedimiento que asegure que las diferentes unidades de su población tengan probabilidades iguales de ser elegido. Los humanos han practicado durante mucho tiempo varias formas de selección aleatoria, como elegir un nombre de un sombrero o elegir la pajita corta. En estos días, tendemos a usar las computadoras como mecanismo para generar números aleatorios como base para la selección aleatoria.
Antes de que pueda explicar los diversos métodos de probabilidad, tenemos que definir algunos términos básicos. Estos son:
- N es el número de casos en el marco de muestreo
- n es el número de casos en la muestra
- Ncn = el número de combinaciones (subconjuntos) de n de n
- f = n/n es la fracción de muestreo
Eso es todo. Con los términos definidos, podemos comenzar a definir los diferentes métodos de muestreo de probabilidad.
La forma más simple de muestreo aleatorio se llama muestreo aleatorio simple. Bastante complicado, ¿eh? Aquí está la descripción rápida del muestreo aleatorio simple:
- N es el número de casos en el marco de muestreo
- n es el número de casos en la muestra
- Ncn = el número de combinaciones (subconjuntos) de n de n
- f = n/n es la fracción de muestreo
Una definición algo vigente, aunque precisa. Veamos si podemos hacerlo un poco más real.
¿Qué es un muestreo probabilístico?
Las diferencias significativas entre el muestreo probabilístico y no profesional
- La técnica de muestreo, en la que los sujetos de la población tienen la misma posibilidad de elegir una muestra representativa, se conoce como muestreo probabilístico. Un método de muestreo en el que no sabemos qué individuo de la población se eligirá como muestra se denomina muestreo de no iluminación.
- La base del muestreo probabilístico es la aleatorización o el azar; También se llama muestreo aleatorio. Por el contrario, la técnica de aleatorización de muestreo no probabilístico no se aplica para la selección de una muestra. Por lo tanto, se considera un muestreo no aleatorio.
- En el muestreo probabilístico, el muestreador elige el representante para que él sea parte de la muestra de manera aleatoria, mientras que en el muestreo no probabilístico, el sujeto se elige arbitrariamente para pertenecer a la muestra del investigador.
- Las posibilidades de selección en el muestreo probabilístico son fijas y conocidas. A diferencia del muestreo no probabilístico, la probabilidad de selección es igual a cero, es decir, no se especifica ni se conoce.
- El muestreo probabilístico se usa cuando la investigación es concluyente. Por otro lado, cuando la búsqueda es exploratoria, es necesario usar un muestreo poco probable.
- Los resultados generados por el muestreo probabilístico están exentos de los sesgos, mientras que los resultados de muestreo no probabilístico son más o menos sesgados.
- Como los sujetos son seleccionados al azar por el investigador como parte de un muestreo probabilístico, el grado de representación de toda la población es, por lo tanto, mayor que el obtenido con una muestra no probabilística. Es por eso que la extrapolación de los resultados en toda la población es posible en el muestreo probabilístico pero no en el muestreo no probabilístico.
- La suposición de prueba de muestreo probabilístico pero el muestreo no probabilístico no genera.
Aunque el muestreo probabilístico se basa en el principio de aleatorización según el cual cada entidad tiene la oportunidad de ser parte de la muestra, el muestreo no probabilístico se basa en la hipótesis de que las características se distribuyen por igual en la población, lo que sugiere el muestreador que el muestreador es que el muestre La muestra así seleccionada representaría a toda la población y los resultados serían precisos.
¿Qué es un muestreo probabilistico?
El muestreo de probabilidad es ideal para estudios cuantitativos donde el objetivo es utilizar el análisis estadístico para sacar conclusiones sobre una gran población. Cuando sería demasiado difícil o costoso encuestar a toda la población, los investigadores pueden usar esta estrategia de muestreo para recopilar datos representativos.
El muestreo de probabilidad se utiliza en una gran cantidad de investigación de mercado para obtener información sobre una gran población. Esto incluye proyectos como:
- Descubrir el uso del consumidor para informar el desarrollo de productos
- Comprender qué factores tienen el mayor impacto en las decisiones de compra
Digamos, por ejemplo, una cadena de cafeterías tiene 15,000 tiendas en varias ubicaciones geográficas en los Estados Unidos. La compañía está buscando expandir su programa de fidelización de clientes con opciones de pago adicionales y nuevas formas para que los clientes obtengan recompensas. Sin embargo, antes de realizar actualizaciones significativas, quiere saber si los clientes responderán bien a los cambios propuestos.
Alcanzar a todos los clientes en sus 15,000 cafeterías no es factible, pero la compañía podría usar un enfoque de muestreo de probabilidad para crear una muestra que represente con precisión a esa población más grande. Las respuestas recibidas revelarán cómo los clientes en su conjunto sienten sobre la actualización del programa de fidelización. A su vez, todos, desde el departamento de marketing de la compañía hasta sus representantes de servicio al cliente, pueden usar los datos para comprender mejor qué cambios adicionales deben realizarse o cómo promover efectivamente el nuevo programa de fidelización. Y si la compañía quiere asegurarse de que su muestra refleje subgrupos dentro de la población, como el género, los rangos de edad o los niveles de ingresos, puede usar ciertos tipos de métodos de muestreo de probabilidad como muestreo estratificado o muestreo de clúster (más en ambos más adelante).
¿Cuándo se utiliza el muestreo probabilistico?
La visión más extendida de la observación es la observación selectiva, en la que no se examinan todas las unidades de la unidad común, pero solo de cierta manera su parte seleccionada.
El conjunto está destinado a examinar la oración de objetos (observaciones) se llama en la unidad general. Conjunto selectivo o muestras.
La selección de la población general tiene lugar de tal manera que, en base a la muestra, una visión bastante precisa de los parámetros básicos del todo en su conjunto podría preservar. En este caso, hablamos de una punción que se toma como el valor correspondiente del promedio, compartir, etc. como resultado de la muestra y la estimación del intervalo, es decir H. Los valores límite en los que el valor del parámetro deseado puede estar en una cierta probabilidad en la población general. El requisito principal al que debe responderse el agregado selectivo es el requisito de su representatividad, es decir ,. H. Representividad.
En estadísticas, los resultados de la observación firme a veces se valoran como propiedades selectivas. Tal interpretación de los datos obtenidos tiene lugar en los casos en que el número de unidades de unidades es pequeña y no existe una confianza sólida de que las propiedades examinadas no puedan aceptar otros valores, con la excepción de las personas identificadas como resultado de la observación. Al realizar experimentos, el número de valores puede ser infinito, por lo que se deben formular las conclusiones basadas en su número, los datos obtenidos como propiedades selectivas deben tenerse en cuenta.
Al distribuir los resultados de la encuesta de muestra sobre la población general, se debe suponer que no hay desviación entre las características de la unidad general y selectiva, ya que no es examinado por todo el todo, sino solo su parte
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