El muestreo estadístico es esencial para la inferencia en investigaciones, utilizando técnicas probabilísticas y no probabilísticas para recoger datos representativos. Se detallan métodos como el muestreo aleatorio simple y estratificado, y la importancia de un tamaño de muestra adecuado para la precisión y fiabilidad de los resultados.
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El muestreo probabilístico permite seleccionar elementos de una población con una probabilidad conocida y no nula
El muestreo no probabilístico no garantiza la igualdad de oportunidades para todos los elementos de la población
El muestreo aleatorio asegura la igualdad de oportunidades para todos los elementos de la población, favoreciendo la obtención de muestras representativas y la realización de inferencias estadísticas robustas
El muestreo aleatorio simple selecciona elementos al azar de la población
El muestreo aleatorio sistemático elige elementos a intervalos constantes tras determinar un punto de inicio aleatorio
El muestreo aleatorio estratificado divide la población en grupos homogéneos y realiza un muestreo aleatorio dentro de cada uno para mejorar la precisión de las estimaciones
El tamaño de la muestra es determinante en la precisión de los resultados estadísticos
El cálculo del tamaño de la muestra se basa en el nivel de confianza deseado, el error máximo permisible y la variabilidad esperada de los datos
Existen fórmulas y métodos estadísticos que ayudan a estimar un tamaño de muestra óptimo, equilibrando la precisión de las estimaciones con la viabilidad práctica del estudio
La estimación de diferencias entre medias o proporciones es común en la comparación de grupos
Se pueden aplicar fórmulas específicas para calcular el tamaño de muestra necesario que permita detectar una diferencia con un nivel de confianza y un error tipo I preestablecidos
Se utilizan estimaciones de las proporciones poblacionales y el error deseado para determinar el tamaño de muestra adecuado en la comparación de proporciones