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¿Qué es la teoría de muestreo en la estadística?

El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población.

El tamaño de la muestra debe ser ideal, ni demasiado grande ni demasiado pequeño. Luego, una vez que haya decidido el tamaño de la muestra, debe usar una técnica sólida para recolectar la muestra de la población:

  • El muestreo probabilístico utiliza la aleatorización para seleccionar miembros de la muestra. Conoce la probabilidad de inclusión de cada miembro potencial en la muestra. Por ejemplo, 1/100. Sin embargo, no es necesario que las probabilidades sean iguales. Algunos miembros pueden tener una probabilidad de 1/100 de ser elegidos, otros pueden tener 1/50.
  • El muestreo no probabilístico utiliza técnicas no aleatorias (es decir, el juicio del investigador). No puede calcular las probabilidades de que se incluya un artículo, persona o cosa en particular en su muestra.

Tipos comunes

Las técnicas más comunes que probablemente encontrará en estadísticas elementales o estadísticas AP incluyen tomar una muestra con y sin reemplazo . Las técnicas específicas incluyen:

  • Las muestras de Bernoulli tienen ensayos independientes de Bernoulli sobre elementos de población. Los ensayos deciden si el elemento pasa a formar parte de la muestra . Todos los elementos de la población tienen las mismas posibilidades de ser incluidos en cada elección de una sola muestra. Los tamaños de muestra en las muestras de Bernoulli siguen una distribución binomial . Muestras de Poisson (menos común): un ensayo de Bernoulli independiente decide si cada elemento de la población llega a la muestra.
  • Los sampes de clúster dividen a la población en grupos (clusters). Luego,se elige una muestra aleatoria de los grupos. Se utiliza cuando los investigadores no conocen a los individuos de una población, pero sí conocen los subconjuntos o grupos de población.
  • En el muestreo sistemático , selecciona elementos de muestra de un marco ordenado. Un marco de muestreo es solo una lista de participantes de los que desea obtener una muestra. Por ejemplo, en el método de igual probabilidad, elija un elemento de una lista y luego elija cada k-ésimo elemento usando la ecuación k = N \ n. La “n” pequeña indica el tamaño de la muestra y la “N” mayúscula es igual al tamaño de la población.
  • SRS : Seleccionar elementos de forma completamente aleatoria, de modo que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido que cualquier otro elemento. Cada subconjunto de elementos tiene la misma probabilidad de ser elegido que cualquier otro subconjunto de k elementos.
  • En el muestreo estratificado , muestree cada subpoblación de forma independiente. Primero, divida la población en subgrupos homogéneos (muy similares) antes de obtener la muestra. Cada miembro de la población pertenece a un solo grupo. Luego aplique un método simple aleatorio o sistemático dentro de cada grupo para elegir la muestra. Aleatorización estratificada : un subtipo de estratificado utilizado en ensayos clínicos. Primero, divida a los pacientes en estratos, luego aleatorice con la aleatorización de bloques permutados .

Referencias

  • Everitt, BS; Skrondal, A. (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics , Cambridge University Press.
  • Klein, G. (2013). Introducción a la estadística en dibujos animados. Hill y Wamg.
  • Kotz, S .; et al., eds. (2006), Enciclopedia de Ciencias Estadísticas , Wiley.
  • Vogt, WP (2005). Diccionario de estadística y metodología: una guía no técnica para las ciencias sociales . SABIO.

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