Resumen de la unidad
Muestreo estratificado
La población se reparte en grupos que tengan una característica específica.
Se trabaja con población heterogenia
Tenemos tres tipos: Afijación uniforme, Afijación proporcional, afijación optima
Afijación Optima: toma el grado de dispersión, de los datos para cada estrato establecido.
Afijación proporcional: los estratos están representados proporcionalmente de acuerdo a su tamaño
Afijación uniforme: la muestra total de divide para el número de estratos
También llamado muestreo aleatorio restringido, existe la homogeneidad.
Tamaño de la muestra
Permite al investigador saber la cantidad de individuos es necesaria estudiar para estimar un parámetro de confianza
No probabilsitico
El nivel de validez es bajo,
Probabilístico
permite todos participen en la muestra
Tipos de muestreo
Muestreo aleatorio simple
Se maneja de forma cuantitativa, no tiene ciencia, se extrae una muestra representativa al azar.
Muestreo aleatorio sistemático
técnica de muestreo probabilístico, se toma la muestra de forma directa y ordenada.
Se escoge un individuo al azar. y selecciona para el marco muestral.
Muestreo no aleatorio
Es causal , se trabaja con juicio de
Muestreo aleatorio
Es sistemática, muestreo conglomerado y por etapas.
Según los autores
Hesser biber (2010) Y Onwuegbuzie y Collins (2007)
Mertens (2010) y Borg y Gall (1989)
Muestreo
Tiene parte prescindible
E = margen de error
q = probabilidad de fracaso
P = porbabilidad de éxito
Z = nivel de confianza
N = población
n = muestra
Clasificación de la población
población Diana
Elementos al cual se pretende inferir resultados
Población accesible
Numero de individuos facilita el estudio
Población de estudio
Donde se recoge los datos
Población
Población Infinita
cuando no se conoce el número
Población Finita
cuando se conoce su número
conjunto de elementos, individuos o fenómenos
