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Marco muestral. (Probabilístico)

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by

Yuritzy Andrea Ramos Moreno

on 17 February 2014

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Transcript of Marco muestral. (Probabilístico)

Marco muestral
*Probabilístico

design by Dóri Sirály for Prezi
>Error muestral: se debe a que hemos extraído una muestra en vez de un censo. Ese error es inevitable en el proceso de muestreo.
>Error no muestral: a veces llamado “sesgo” o tendencia a un error direccional.
>Exactitud: a veces denominada “precisión” representa la aproximación más cercana de nuestra muestra al valor verdadero del parámetro de la población, expresándose a menudo como un intervalo.


Por lo que ahora si podemos definir que es un marco muestral....
El marco muestral es una representación de todos los elementos de la población objetivo que consta de una lista de características que permitan identificar dicha población.
Procedimiento muestral
1) Definir la población:
a) Elementos
b) Unidades
c) Alcance
d) Tiempo
2) Identificar el marco muestral.
3) Determinar el tamaño de la muestra.
4) Seleccionar un procedimiento de muestreo.
5) Seleccionar la muestra.

Marco muestral
(Probabilístico)
> Los métodos de muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad.
>Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.
Sólo estos métodos de muestreo probabilístico nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

Marco muestral.

Para saber que es un marco muestral debemos definir primero los siguientes conceptos:
>Población: Es el total de elementos sobre la cual queremos hacer inferencia basándonos en la información relativa de la muestra.
> Muestra: parte de la población que seleccionamos, medimos y observamos.
>Estimación: medición que resulta de la muestra escogida, es nuestra mejor estimación del verdadero valor de la característica de la población. Hay muchas probabilidades de que la estimación difiera del verdadero valor, según el grado de presencia del error muestral y no muestral.



Ventajas (marco probabilístico)

>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 (marco probabilístico)
>Elementos perdidos
>Marco muestral inadecuado
>No cubrir toda la población
>Elementos extraños
>Agrupaciones
>Duplicaciones
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