muestreo

El muestreo es una herramienta esencial en el ámbito de la investigación y recopilación de datos. A través de diferentes técnicas y metodologías, permite obtener una muestra representativa de una población con el fin de realizar inferencias y generalizaciones sobre la misma. En este artículo, exploraremos en detalle qué es el muestreo, sus tipos más comunes y su importancia en diversas áreas del conocimiento. Si deseas ampliar tus conocimientos sobre esta fascinante técnica, ¡sigue leyendo y descubre todo lo que necesitas saber sobre el muestreo!

Término estadístico en el que se selecciona una pequeña porción de una población para tomar una decisión.

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¿Qué es el muestreo?

El muestreo implica seleccionar una pequeña porción de un grupo más grande para estimar las características de todo el grupo. Recuperar información de un gran conjunto de datos puede llevar mucho tiempo, por lo que el muestreo de datos se puede realizar más rápido y producir resultados similares.

Por ejemplo, si una empresa quisiera saber qué tipo de zapatos les gustaría usar a las mujeres de entre 25 y 30 años en la oficina, podría analizar un conjunto de datos de muestra de un vecindario más pequeño en lugar de extraer datos de toda la ciudad. El resultado podría ser similar.

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Resumen

  • El muestreo es una técnica en la que se selecciona aleatoriamente una pequeña porción de datos de una población y se utiliza para estimar las características de toda la población.
  • El resultado de la muestra puede ser cercano o similar al resultado del uso del conjunto de datos de población. La diferencia entre resultados se llama error de muestreo.
  • La desventaja es el sesgo inherente en la selección de la muestra. Una muestra incorrecta puede producir un resultado diferente, lo que puede inutilizar el proceso.

Error de muestreo

El muestreo es un método de selección aleatoria de datos de una población que produce un resultado cercano o similar al resultado que habría producido toda la población. La diferencia entre los dos resultados se llama error de muestreo. La mejor manera de evitar errores de muestreo es no derivar una muestra y, en cambio, observar el conjunto. Población Oración.

Muestreo de probabilidad

Con el método de muestreo probabilístico, cada individuo de la población tiene posibilidades de ser incluido en la muestra. Esto ayudará a producir un resultado que sea más significativo para todo el grupo.

Estos son los tipos de muestreo probabilístico:

1. Método aleatorio simple

Con el método aleatorio simple, cada individuo del grupo tiene las mismas posibilidades de ser incluido en la muestra. Por ejemplo, si tiras un dado, la probabilidad de que el resultado sea el número cuatro es 1/6, una de seis posibilidades.

2. Método sistemático

El método sistemático implica asignar números a individuos y seleccionarlos en función de esos números a intervalos regulares. Por ejemplo, los empleados de una empresa se alinean en orden alfabético, cada 10Th La persona es seleccionada a partir del día 6.Th Empleados. significa el 6ThdieciséisTh26Th36Thetc. están seleccionados.

3. Método estratificado

En la técnica estratificada, las personas se dividen en estratos o subgrupos en función de ciertos criterios como género, edad, ingresos u ocupación.. El método estratificado asegura que cada subgrupo esté representado en la muestra.

Por ejemplo, si hay 100 empleadas y 50 empleados y la empresa quiere determinar la proporción de género, dividirá a los empleados en dos subgrupos según el género. Luego pueden seleccionar alrededor de 50 empleadas y 25 hombres de los turnos.

4. Método de conglomerado

Al igual que el método estratificado, la técnica de conglomerados implica dividir el grupo en subgrupos. La única diferencia es que en la técnica estratificada todo el subgrupo se selecciona aleatoriamente. Supongamos que hay varias oficinas en todo el país con una cantidad similar de empleados en cada una. En lugar de visitar todas las oficinas, sólo se seleccionan al azar tres o cuatro oficinas para lograr los resultados deseados.

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Muestreo no probabilístico

A diferencia del método de probabilidad, este método no implica selección aleatoria, lo que significa que no se pueden seleccionar todas las personas.

Estos son los tipos de muestreo no probabilístico:

1. Método de conveniencia

El método de conveniencia incluye personas en la muestra que están fácilmente disponibles para el investigador. La tecnología es una forma sencilla, rápida y rentable de obtener datos. Por ejemplo, un profesor podría pedir a los estudiantes que completen una encuesta inmediatamente después de la conferencia, ya que esta es la forma más conveniente de recopilar información de todos los participantes.

2. Método de muestreo voluntario

En el método de muestreo voluntario, las personas participan en la encuesta voluntariamente en lugar de que el investigador seleccione a los participantes. Por ejemplo, un periodista pidió a los espectadores que visitaran el sitio web de la estación de noticias y completaran una encuesta en línea.

3. Método dirigido

En el método dirigido, el investigador selecciona a los encuestados que se relacionan específicamente con el tema de investigación. Por ejemplo, un investigador quiere saber cómo trata la universidad a los estudiantes con discapacidad y, por lo tanto, selecciona solo estudiantes con discapacidad para participar en la encuesta.

4. Método de bola de nieve

El método de bola de nieve se utiliza cuando resulta difícil encontrar encuestados. En este caso, un encuestado ayuda al investigador a conectarse con otras personas que pueden ayudar con la encuesta. Por ejemplo, si el investigador quiere saber qué problemas padecen las personas sin hogar, busca una persona que pueda ponerlo en contacto con otras personas sin hogar.

Ventajas del muestreo

  • Si el investigador tuviera que recopilar datos para toda la población, los costos serían significativamente altos. El muestreo ayuda al investigador a reducir los costos asociados con el proceso.
  • Si es necesario que los resultados estén disponibles más rápidamente, es posible que no sea posible considerar a toda la población. Por tanto, el muestreo puede ayudar a obtener un resultado aproximado en un menor tiempo.

Desventajas del muestreo

  • Dependiendo de la mentalidad del investigador, este puede estar sesgado al seleccionar una muestra, lo que lleva a resultados sesgados.
  • Seleccionar una muestra adecuada de una población puede ser una tarea difícil. Puede interrumpir todo el proceso si se seleccionan datos de muestra incorrectos de la población.

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