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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