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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.
En esta técnica de muestreo, el investigador
debe garantizar que cada individuo tenga las
mismas oportunidades de ser seleccionado y esto
se puede lograr si el investigador utiliza la
aleatorización
El muestreo aleatorio simple es la forma más
fácil de muestreo probabilístico. Lo único que el
investigador tiene que hacer es asegurarse de
que todos los miembros de la población sean
incluidos en la lista y luego seleccionar al azar el
número deseado de sujetos.
Existen muchos métodos para hacer esto.
Puede ser tan mecánico como sacar tiras de
papel de un sombrero con nombres escritos
mientras el investigador tiene los ojos vendados.
Muestreo en el que todas las
muestras tienen la misma
probabilidad de ser
seleccionadas y en el que las
unidades obtenidas a lo largo del
muestreo se devuelven a la
población.
Muestreo en el que la muestra
aleatoria está formada por n
variables aleatorias
independientes e idénticamente
distribuidas a la variable aleatoria
poblacional..
• Es aquel en que un elemento puede ser
seleccionado mas de una vez en la
muestra, para ello se extrae un elemento
de la población, se observa y se devuelve a
la población por lo que de esta forma se
puede hacer infinitas extracciones de la
población aun siendo esta finita.
Muestreo
aleatorio con
reemplazo
• No se devuelve los elementos extraídos a la
población hasta que no se hallan extraídos
todos los elementos de la población que
conforma la muestra.
Muestreo sin
reemplazo
Ejemplo:
Con reemplazo:
tomamos una canica
anotas el resultado y la
devuelves a la caja (esa
acción seria el
reemplazo) y tomas la
segunda canica anotas
el resultado y la
devuelves la caja
Supongamos que tenemos una caja con 5 canicas marcadas
con letras a, b, c, d, e y se pide que tome una muestra de dos
canicas y anotes el resultado
a
b
d
e
c
Ejemplo
• Supóngase que se tiene interés en calcular el
peso promedio del grupo de 24 niños pero
solo se cuenta con recursos para 10 estudios y
se decide estudiar una muestra de 10 niños
para a partir de ella, inferir en las
características del grupo en conjunto, para
seleccionar una muestra aleatoria se procede
a la sig. manera
• Obtenemos una lista o relación de los 24
recién nacidos y los numeramos del 1 al 24.
• Para la selección de los 10 niños a estudiar se
debe elegir entre realizar un sorteo o utilizar
números aleatorios
Sin reemplazo: tomas las dos canicas (sin reemplazar) y anotas el
resultado
Conclusión:
• Con reemplazo; te
pueden salir todas
las combinaciones
posibles de
muestras (A,A)
• Sin reemplazo; por
ejemplo no
podrían salir dos
canicas A en una
muestra.
Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados
Las observaciones se realizan con reemplazamiento, de
forma que la población es igual en todas las extracciones.
En el caso de que se renuncie, por azar, a volver a
seleccionar en la muestra al mismo individuo, estaremos
en el caso de método aleatorio sin reemplazamiento
Supongamos que queremos elegir una muestra de n
individuos de una población de N sujetos. Cada elemento
tiene probabilidad n/N de ser elegido en la muestra.
 El método de muestreo aleatorio simple debe utilizarse
cuando los individuos de la población son homogéneos
respecto a las características a estudiar (es decir, a principio
no sabemos si los resultados van a ser muy diferentes por
causa de otras variables).
 Es poco recomendado cuando la población es muy grande y
heterogénea (los individuos presentan características
dispares o diferentes).
Requiere que se posea de antemano un listado
completo de toda la población completa y
actualizada. Esta lista generalmente no está
disponible en poblaciones grandes. En estos
casos, es más prudente utilizar otras técnicas de
muestreo.
Si trabajamos con muestras pequeñas es posible
que no representen a la población
adecuadamente.
Para sacar conclusiones de los resultados de un
estudio son importantes una selección aleatoria
imparcial y una muestra representativa. Recuerda que
uno de los objetivos de la investigación es sacar
conclusiones con relación a la población a partir de los
resultados de una muestra. Debido a la
representatividad de una muestra obtenida mediante
un muestreo aleatorio simple, es razonable hacer
generalizaciones a partir de los resultados de la
muestra con respecto a la población.

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Muestreo aleatorio simple en enfermería

  • 1.
  • 2. 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. En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización
  • 3. El muestreo aleatorio simple es la forma más fácil de muestreo probabilístico. Lo único que el investigador tiene que hacer es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista y luego seleccionar al azar el número deseado de sujetos. Existen muchos métodos para hacer esto. Puede ser tan mecánico como sacar tiras de papel de un sombrero con nombres escritos mientras el investigador tiene los ojos vendados.
  • 4. Muestreo en el que todas las muestras tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas y en el que las unidades obtenidas a lo largo del muestreo se devuelven a la población. Muestreo en el que la muestra aleatoria está formada por n variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas a la variable aleatoria poblacional..
  • 5. • Es aquel en que un elemento puede ser seleccionado mas de una vez en la muestra, para ello se extrae un elemento de la población, se observa y se devuelve a la población por lo que de esta forma se puede hacer infinitas extracciones de la población aun siendo esta finita. Muestreo aleatorio con reemplazo • No se devuelve los elementos extraídos a la población hasta que no se hallan extraídos todos los elementos de la población que conforma la muestra. Muestreo sin reemplazo
  • 6. Ejemplo: Con reemplazo: tomamos una canica anotas el resultado y la devuelves a la caja (esa acción seria el reemplazo) y tomas la segunda canica anotas el resultado y la devuelves la caja Supongamos que tenemos una caja con 5 canicas marcadas con letras a, b, c, d, e y se pide que tome una muestra de dos canicas y anotes el resultado a b d e c
  • 7. Ejemplo • Supóngase que se tiene interés en calcular el peso promedio del grupo de 24 niños pero solo se cuenta con recursos para 10 estudios y se decide estudiar una muestra de 10 niños para a partir de ella, inferir en las características del grupo en conjunto, para seleccionar una muestra aleatoria se procede a la sig. manera
  • 8. • Obtenemos una lista o relación de los 24 recién nacidos y los numeramos del 1 al 24. • Para la selección de los 10 niños a estudiar se debe elegir entre realizar un sorteo o utilizar números aleatorios
  • 9. Sin reemplazo: tomas las dos canicas (sin reemplazar) y anotas el resultado Conclusión: • Con reemplazo; te pueden salir todas las combinaciones posibles de muestras (A,A) • Sin reemplazo; por ejemplo no podrían salir dos canicas A en una muestra.
  • 10. Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados Las observaciones se realizan con reemplazamiento, de forma que la población es igual en todas las extracciones. En el caso de que se renuncie, por azar, a volver a seleccionar en la muestra al mismo individuo, estaremos en el caso de método aleatorio sin reemplazamiento Supongamos que queremos elegir una muestra de n individuos de una población de N sujetos. Cada elemento tiene probabilidad n/N de ser elegido en la muestra.
  • 11.  El método de muestreo aleatorio simple debe utilizarse cuando los individuos de la población son homogéneos respecto a las características a estudiar (es decir, a principio no sabemos si los resultados van a ser muy diferentes por causa de otras variables).  Es poco recomendado cuando la población es muy grande y heterogénea (los individuos presentan características dispares o diferentes).
  • 12.
  • 13. Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población completa y actualizada. Esta lista generalmente no está disponible en poblaciones grandes. En estos casos, es más prudente utilizar otras técnicas de muestreo. Si trabajamos con muestras pequeñas es posible que no representen a la población adecuadamente.
  • 14. Para sacar conclusiones de los resultados de un estudio son importantes una selección aleatoria imparcial y una muestra representativa. Recuerda que uno de los objetivos de la investigación es sacar conclusiones con relación a la población a partir de los resultados de una muestra. Debido a la representatividad de una muestra obtenida mediante un muestreo aleatorio simple, es razonable hacer generalizaciones a partir de los resultados de la muestra con respecto a la población.