Estamos hablando de muestreo aleatorio en casos en que todos los sujetos que forman parte de una población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra. Los campeones de esta clase son más populares y útiles que las muestras no aleatorias, principalmente porque tienen una alta representatividad y permiten calcular el error de muestra.
En este tipo de muestreo, las variables relevantes como muestra tienen la misma función de probabilidad y son independientes entre sí. La población debe ser infinita o terminar con el restablecimiento de elementos. El muestreo aleatorio simple es el más utilizado en estadísticas inferenciales, pero es menos efectivo en muestras muy grandes.
El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en capas; Un ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción de la vida y el nivel socioeconómico. Por lo tanto, se extrae varios sujetos de cada una de las capas para mantener la proporción de la población de referencia.
En estadísticas inferenciales, los conglomerados son conjuntos de elementos de población, como escuelas o hospitales públicos en un municipio. Al realizar este tipo de muestreo, la población se divide (en ejemplos, una ubicación específica) en diferentes conglomerados y algunos de ellos se eligen al azar para estudiarlos.
En este caso, comenzamos dividiendo el número total de sujetos u observaciones que constituyen la población entre aquellos que queremos usar para la muestra. Posteriormente, se elige un número aleatorio entre el primero y este mismo valor se agrega constantemente; Los elementos seleccionados se convertirán en parte de la muestra.
¿Qué tipos de muestreo hay?
Si los productos son heterogéneos por naturaleza, deben ser homogeneizados por mezcla, agitación o circulación en bombas líquidas, etc. antes de su muestreo. Si no es posible la homogeneización, se debe tomar una gran cantidad de muestras elementales de diferentes profundidades para garantizar la obtención de una muestra representativa.
Los vagones terminales y los camiones cisterna pueden considerarse como tanques cilíndricos horizontales. Si es seguro que todos los compartimentos de un automóvil tanque o un camión tanque contienen el mismo producto (igual calidad), se puede formar una muestra general para el tanque en su conjunto al comienzo de muestras elementales tomadas de cada compartimento. Si no es posible tomar muestras representativas desde la parte superior del tanque, el muestreo debe llevarse a cabo en el momento de la carga o descarga (Herramienta de muestreo L06-01).
Los pequeños petroleros representan un solo volumen.
Si se deben tomar muestras de un solo barril, las muestras finales se pagan directamente desde el dispositivo de muestreo en los contenedores de muestra. Por otro lado, si se deben probar varios barriles y si podemos estar seguros de que contienen el mismo producto, las muestras elementales se toman de varios barriles seleccionados. Luego se mezclan en un receptáculo para obtener una muestra global.
¿Qué es muestreo y tipos de muestreo?
El objetivo del muestreo sistemático es mantener una muestra imparcial. El método para lograr esto es asignar un número a cada participante en la población y luego seleccionar el mismo intervalo definido en la población para crear la muestra.
Por ejemplo, puede elegir cada quinto participante o 20 participantes, pero debe elegir lo mismo en cada población. Este número es seleccionado por muestras sistemáticas.
Por ejemplo, una compañía de duardias crea un nuevo sabor de la pasta de dientes y le gustaría probarla en una población de muestra antes de que se venda al público. La prueba es determinar si el nuevo sabor está bien absorbido por el ensayo o no. La compañía reúne a una población de 50 personas y decide crear una muestra de 10 personas con la ayuda de muestras sistemáticas, cuya opinión existe en la pasta de dientes que tendrán en cuenta.
Primero, el equipo de marketing asigna un número a cada participante en la población. En este caso, tiene una población de 50 en el grupo, por lo que asigna un número entre uno y 50 a cada participante. A continuación, tiene que determinar qué tan grande debe ser una muestra, y tiene un tamaño de muestra definitivamente 10. Por lo tanto, 50/10 = 5. Cinco es su muestreo; Esto significa que cada quinto participante es seleccionado en la población para llegar a su muestra. Esto se enumera en la siguiente tabla, en la que cada quinto participante imprime grasa y el que se selecciona para la muestra.
El muestreo de grupos es un tipo diferente de medición estadística aleatoria. Este método se utiliza cuando hay diferentes subgrupos de grupos en una población más grande. Estos grupos se conocen como grupos. El muestreo de clúster a menudo es utilizado por grupos de marketing y especialistas.
¿Qué tipo de muestreo es el más utilizado?
Luego podemos considerar diferentes tipos de muestras de probabilidad. Aunque hay varios métodos diferentes que podrían usarse para crear una muestra, generalmente se pueden agrupar en una de dos categorías: muestras de probabilidad o muestras de no probabilidad.
La idea detrás de este tipo es la selección aleatoria. Más específicamente, cada muestra de la población de interés tiene una probabilidad conocida de selección bajo un esquema de muestreo dado. Hay cuatro categorías de muestras de probabilidad que se describen a continuación.
El tipo más conocido de una muestra aleatoria es la muestra aleatoria simple (SRS). Esto se caracteriza por el hecho de que la probabilidad de selección es la misma para cada caso de la población. El muestreo aleatorio simple es un método para seleccionar N unidades de una población de tamaño N, de modo que cada muestra posible de tamaño y tiene la misma posibilidad de ser dibujado.
Un ejemplo puede hacer que esto sea más fácil de entender. Imagine que quiere llevar a cabo una encuesta de 100 votantes en una pequeña ciudad con una población de 1,000 votantes elegibles. Con una ciudad de este tamaño, hay formas «anticuadas» de dibujar una muestra. Por ejemplo, podríamos escribir los nombres de todos los votantes en una hoja de papel, poner todas las piezas de papel en una caja y dibujar 100 boletos al azar. Sacudes la caja, dibuja un trozo de papel y lo dejas a un lado, agita de nuevo, dibujas otro, la dejas a un lado, etc. hasta que tuviéramos 100 deslizamientos de papel. Estos 100 forman nuestra muestra. Y esta muestra se dibujaría a través de un procedimiento de muestreo aleatorio simple: en cada sorteo, cada nombre en el cuadro tenía la misma probabilidad de ser elegido.
En la investigación social del mundo real, los diseños que emplean un muestreo aleatorio simple son difíciles de conseguir. Podemos imaginar algunas situaciones en las que sea posible: desea entrevistar a una muestra de médicos en un hospital sobre condiciones de trabajo. Así que obtienes una lista de todos los médicos que trabajan en el hospital, escriben sus nombres en un trozo de papel, pones esos pedazos de papel en la caja, batir y dibujar. Pero en la mayoría de los casos del mundo real, es imposible enumerar todo en una hoja de papel y ponerlo en una caja, luego dibujar al azar los números hasta que se alcance el tamaño de la muestra deseado.
¿Qué tipo de muestreo es más económico y fácil de realizar?
Las conversaciones sobre los métodos de muestreo y el sesgo de muestreo a menudo tienen lugar a 60,000 pies. Es decir, a los investigadores les gusta hablar sobre las implicaciones teóricas del sesgo de muestreo y señalar las formas potenciales en que el sesgo puede socavar las conclusiones de un estudio. Aunque estas conversaciones son importantes, es bueno hablar ocasionalmente sobre cómo se ve el muestreo en el suelo. En un nivel práctico, ¿qué métodos usan los investigadores para probar a las personas y cuáles son los pros y los contras de cada uno?
Las técnicas de muestreo no aleatorio llevan a los investigadores a reunir lo que comúnmente se conoce como muestras de conveniencia. Las muestras de conveniencia a menudo se basan en a quién es fácil para los investigadores contactar. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones en línea no califican como un muestreo de conveniencia pura. A menudo, los investigadores usan métodos de muestreo de conveniencia no aleatoria, pero se esfuerzan por controlar las posibles fuentes de sesgo. Aquí hay algunas formas diferentes en que los investigadores pueden probar:
El muestreo voluntario ocurre cuando los investigadores buscan voluntarios para participar en los estudios. Los voluntarios se pueden solicitar en persona, a través de Internet, a través de publicaciones públicas y una variedad de otros métodos. Un investigador que usa muestreo voluntario generalmente hace poco esfuerzo para controlar la composición de la muestra.
- Viabilidad: Encontrar voluntarios a menudo es una forma relativamente rápida y asequible de recopilar datos.
- Sujeto a sesgo: el muestreo voluntario es altamente susceptible al sesgo, porque los investigadores hacen poco esfuerzo para controlar la composición de la muestra. Las personas que se ofrecen como voluntarias para el estudio pueden ser muy diferentes a las que no se ofrecen como voluntarios.
Una forma común de muestreo voluntario es la encuesta de satisfacción del cliente. Después de que una empresa proporciona un servicio o bien, a menudo les piden a los clientes que informen sobre su satisfacción. Debido a que el negocio está pidiendo a todos los clientes que ofrecen sus pensamientos voluntarios, la muestra es voluntaria y susceptible al sesgo.
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