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Muestreo aleatorio simple fórmula

Muestreo aleatorio simple fórmula
El muestreo aleatorio simple es un proceso en el que cada artículo u objeto de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado y, al utilizar este modelo, hay menos posibilidades de que haya un sesgo hacia algunos objetos concretos. Hay dos formas de muestreo en este método: a) Con reemplazo y b) Sin reemplazo.

Muestreo aleatorio simple fórmula

El muestreo aleatorio simple se define como una técnica de muestreo en la que cada elemento de la población tiene una oportunidad y una probabilidad iguales de ser seleccionado en la muestra. En este caso, la selección de los elementos depende totalmente de la suerte o la probabilidad, por lo que esta técnica de muestreo también se conoce a veces como método de azar.

El muestreo aleatorio simple es un método de muestreo fundamental y puede ser fácilmente un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma probabilidad de ser elegida.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo debería ser idealmente de más de unos pocos cientos para que el muestreo aleatorio simple pueda aplicarse adecuadamente. Se dice que este método es teóricamente sencillo de entender pero difícil de aplicar en la práctica. Trabajar con un tamaño de muestra grande no es una tarea fácil, y a veces puede ser un reto encontrar un marco de muestreo realista.

Métodos de muestreo aleatorio simple

Los investigadores siguen estos métodos para seleccionar una muestra aleatoria simple:

  • Preparan una lista de todos los miembros de la población inicialmente, y luego cada miembro se marca con un número específico (por ejemplo, hay n miembros, entonces se numerarán del 1 al N).
  • A partir de esta población, los investigadores eligen muestras aleatorias utilizando dos formas: tablas de números aleatorios y software generador de números aleatorios. Los investigadores prefieren un software generador de números aleatorios, ya que no es necesaria la intervención humana para generar las muestras.
  • Los dos enfoques pretenden minimizar cualquier sesgo en el proceso de muestreo aleatorio simple:
    • Método de la lotería
      El método de la lotería es una de las formas más antiguas y es un ejemplo mecánico de muestreo aleatorio. En este método, el investigador da a cada miembro de la población un número. Los investigadores extraen los números de la caja al azar para elegir las muestras.
    • Uso de números aleatorios
      El uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población. El uso de una tabla de números similar a la que se muestra a continuación puede ayudar con esta técnica de muestreo.
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Fórmula de muestreo aleatorio simple

Considere que un hospital tiene 1.000 empleados y necesita asignar un turno de noche a 100 miembros. Todos sus nombres se pondrán en un cubo para ser seleccionados al azar. Como cada persona tiene la misma probabilidad de ser seleccionada, y como conocemos el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n), el cálculo puede ser el siguiente

P=1- N-1/N.N-2/N-1….N-n/N-(n-1)

Cancelación=1-N-n/N

=n/N

=100/1000

=10%

Ventajas del muestreo aleatorio simple

  • Es un método de muestreo justo y, si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo en comparación con cualquier otro método de muestreo.
  • Al tratarse de un marco muestral amplio, suele ser fácil elegir un tamaño de muestra menor de la población mayor existente.
  • La persona que realiza la investigación no necesita tener un conocimiento previo de los datos que está recogiendo. Se puede hacer una pregunta para recoger el investigador, no necesita ser un experto en la materia.
  • Este método de muestreo es un método fundamental de recogida de datos. No se necesitan conocimientos técnicos. Solo se requiere la capacidad esencial de escuchar y grabar.
  • Dado que el tamaño de la población es muy amplio en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en cuanto al tamaño de la muestra que el investigador debe crear. A partir de una población mayor, se puede obtener una muestra pequeña con bastante rapidez.
  • Los datos recogidos mediante este método de muestreo están bien informados; cuantas más muestras mejor es la calidad de los datos.

Vídeos de Muestreo aleatorio simple fórmula

https://www.youtube.com/watch?v=r15pcxPYllo

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