TEORIAS DEL MUESTREO

Población y Muestra 

• Población: es el conjunto de elementos que son objeto de estudio estadístico.
• Individuo: cada uno de los elementos de la población. El número total de individuos de la población se suele representar por la letra N.

• Muestra: es una parte de la población con la que realmente se realiza el estudio.

• Tamaño: es el número de elementos del que se compone la muestra y se suele representar por la letra .

Muestreo probabilístico: se basa en el principio de equiprobabilidad, es decir, todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para una muestra, por lo que se obtiene una muestra representativa.

Muestreo no probabilístico: cuando se requieren sujetos que cumplan ciertas

características, es necesario seleccionarlos siguiendo ciertos criterios, procurando, en lo posible, que la muestra sea representativa.

Muestreo aleatorio simple: El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo estadístico en la que cada miembro de una población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. 

Muestreo estratificado: El muestreo estratificado es una técnica de muestreo en la cual la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos, y luego se realiza un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato. Este método asegura que cada subgrupo relevante de la población esté representado en la muestra, lo cual puede aumentar la precisión y la representatividad de los resultados.

El muestreo por conglomerados: También conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones.

Muestreo por juicio y conveniencia: Tipo de muestreo en el que el investigador elige a su población de acuerdo con sus necesidades y requerimientos, por ejemplo: elige niños, adultos, hombres o mujeres, dependiendo de sus intereses.

Error muestral: El error muestral, también conocido como error de muestreo, es la diferencia entre el valor obtenido a partir de una muestra y el valor real de la población de la que se extrajo la muestra. Este error se produce debido a que no se observa toda la población, sino solo una parte de ella. El error muestral puede ser tanto positivo como negativo y varía en función de varios factores, como el tamaño de la muestra y la variabilidad de la población.