La representatividad en muestras de investigación es crucial para la validez de los estudios. Métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, junto con criterios de selección adecuados, son fundamentales para obtener resultados confiables y aplicables a la población general. Estas técnicas permiten la extrapolación de resultados y la toma de decisiones basadas en evidencia en campos como la investigación clínica, donde la calidad y confiabilidad de los datos son esenciales.
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El muestreo aleatorio simple es un método de muestreo probabilístico que garantiza que cada individuo de la población tenga una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado
El muestreo estratificado es un método de muestreo probabilístico que permite dividir la población en grupos homogéneos y seleccionar muestras de cada grupo proporcionalmente
El muestreo por conglomerados es un método de muestreo probabilístico que divide la población en grupos y selecciona muestras de cada grupo de manera aleatoria
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Métodos de muestreo probabilístico
Técnicas donde cada individuo tiene probabilidad conocida y no nula de ser elegido: aleatorio simple, estratificado, conglomerados.
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Importancia del tamaño de muestra
Debe ser grande para reflejar diversidad poblacional y permitir estimaciones precisas con confianza y error adecuados.
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Muestreo aleatorio simple
Técnica de selección donde todos los individuos tienen igual probabilidad de ser escogidos.
