EJEMPLOS:

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Se requiere conocer el comportamiento de una población conformada por  trabajadores  del área de marketing de la empresa Apple, para extraer la muestra aleatoria de 10 trabajadores, el gerente de vale de un listado, el cual a cada elemento de la población se le asigna un número.


MUESTREO SISTEMÁTICO

Se tiene una población de 50 trabajadores de una empresa y se desea tomar una muestra de 10 personas.


MUESTREO ESTRATIFICADO


MUESTREO CONGLOMERADO

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

Ventajas 

• Sirve para cantidades, cuantifica.

 

• Todos los casos presentes en el marco muestral tienen la probabilidad de estar en el marco final.

• Es ciego a la hora de seleccionar elementos de las muestras finales 

• No requiere un conocimiento elevado de la población a estudiar Permite inferencias estadísticas 

Desventajas 

• Elementos perdidos 

• Marco muestral inadecuado

• No cubrir toda la población 

•  Elementos extraños 

• Agrupaciones 

• Duplicaciones Muestreo No Probabilístico 

CARACTERÍSTICAS

CARACTERISTICAS

Cuantitativo

Todos los casos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados

Es ciego a la hora de seleccionar los casos

No requiere un conocimiento de la población a estudiar

Persigue la inferencia estadística

Requiere una muestra con mayor número de casos

MUESTREO PROBABILÍSTICO

          

 MUESTREO PROBABILÍSTICO

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.

INTEGRANTES

INTEGRANTES

• MILAGROS SANCHEZ SALDAÑA
• MARIA CASTILLO LEON
• FRANCO PONCE RAMIREZ
• DIEGO JULCA RODRIGUEZ

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS:

• Menos costoso
• No requiere mucho tiempo
• Fácil de administrar
• Por lo general asegura alta tasa departicipación
• Posible generalización a sujetos similares

DESVENTAJAS:

• Difícil generalizar a otros  sujetos.
• Menos representativa de una población específic
• Los resultados dependen de las características únicas de la muestra.
• Mayor probabilidad de error debido al investigador o influencia de sujetos

EJEMPLOS

EJEMPLOS:

MUESTREO PROBABILÍSTICO POR CONVENIENCIA:

Un doctor tiene que realizar un estudio de pacientes que tengan hepatitis en Trujillo, pero como él trabaja en un hospital y allí le es más accesible decide realizarlo allí.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO POR JUICIO

A un jefe de estudios le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de los alumnos con un determinado profesor. El investigador, que conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionando a los alumnos que cree que serán los más representativos.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO POR CUOTA

Se requiere realizar un control de calidad a un lote de producción, que cumpla con los estándares de producción determinados por la Compañía.

Solución:
En este caso el especialista supongamos que decide tomar una unidad por cada 100 producidas, por un tiempo de 30 min. Considerando que de esta forma tomara una muestra representativa en relación a la población producida por el tiempo estipulado de producción.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO BOLA DE NIEVE

Un investigador quiere hacer un estudio sobre el comportamiento de los individuos de una secta secreta. Empieza estudiando a tres integrantes de misma que conoce y ellos le van presentando a otros sujetos para incluirlos en su estudio.