Muestreo Aleatorio Simple (m.a.s.)(m.i.a)

Muestreo aleatorio simple (M.A.S.)(M.I.A)

Técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que, por lo tanto, están descritos en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra (Cortés Cortés & Iglesias León, 2004) (Jaramillo Arango & Martínez Maya, 2010) (FAO, 2012)

Sorteo: (Cortés Cortés & Iglesias León, 2004) (Thrusfield, 2007)

Tabla de números aleatorios

desean escoger 5 número s del 1 al 653

Tablas de numero aleatorio:

Programas calculadora:

Ejemplo: Se pretende determinar la prevalencia de Maedi en una explotación de 250 ovejas: para ello se deben examinar 61 animales (se supone una prevalencia del 30% y se desea una precisión del 10% para un nivel de confianza del 95%): se obtienen 61 números entre el 1 y el 250 de una tabla de números aleatorios y se toman los animales correspondientes (en función del número de total o según el orden por el que se hacen pasar por una manga).

Fortalezas

Debilidades

En comparación con otros procedimientos de muestreo En comparación con otros procedimientos de muestreo probabilístico: probabilístico

Cada combinación posible de muestreo tiene igual probabilidad de ser seleccionado.

No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.

Más fácil de entender y comunicar a otros.

Puede tener errores de muestreo más grandes y menos precisión que otros diseños de muestreo probabilístico con el mismo tamaño de la muestra.

Tiende a producir muestras representativas.

Si subgrupos de la población tienen intereses particulares no pueden ser incluidos con un número suficiente en la muestra.

Los procedimientos estadísticos necesarios para Si la población está muy dispersa, los costos por analizar errores de datos y de software de estadísticas recolección de datos pueden ser más altos que los de son más fáciles. otros diseños de la muestra de probabilidad.

Muestreo sistemático

Técnica que requiere tener un control preciso del marco muestral de individuos seleccionables junto con la probabilidad de que sean seleccionados. Consiste en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y, a continuación, seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.

Procedimiento (Ochoa, 2015) • 1. Elaboramos una lista ordenada de los N individuos de la población • 2. Dividimos el marco muestral en n fragmentos, donde n es el tamaño de muestra que deseamos: K=N/n • 3. Número de inicio • 4.Selección de los n-1 individuos restantes

Fortalezas A diferencia de un muestreo aleatorio simple:

Debilidades A diferencia de un muestreo aleatorio simple:

Si el proceso de selección es manual, el muestreo Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y periódico de los elementos en el marco de muestreo, más económico. puede resultar una mayor variabilidad.

La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asignaron al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad ya que para las selecciones posteriores, habrán elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados.

El muestreo sistemático elimina la posibilidad de autocorrelación.

La estimación de las variaciones es más complejo que en el muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático asegura que la muestra es extendida a toda la población.

• Poner 2 diferencias del muestreo aleatorio simple en relación con el muestreo sistemático.

Bibliografía: • Casal, J., & Mateu, E. (2003). Tipos de muestreo. Revista Epidemiología y Medicina Preventiva, 1(1), 3–7. https://doi.org/10.1111/j.15410064.2008.00202.x • Cortés, M. E. C., & León, M. I. (2004). Generalidades sobre Metodología de la Investigación. Universidad Autónoma del Carmen (Primera). Ciudad del Carmen, Campeche. Retrieved from http://www.unacar.mx/contenido/gaceta/ediciones/contenido2.pdf • Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. Journal of Chemical Information and Modeling (Sexta, Vol. 53). México, DF: McGraw-Hill Interamericana. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 pag 183,184185 • Jaramillo, C. (2010). Epidemiologia Veterinaria. (J. L. Saavedra, Ed.) (Primera). México, DF: El Manual Moderno. pag 91,92 93,94 • Ochoa, C. (2015). Muestreo probabilístico: muestreo sistemático. Retrieved from https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreosistematico • Thrusfield, M. (2003). Veterinary Epidemiology. Equine Internal Medicine: Second Edition (Tercera). Midlothian: Blackwell. https://doi.org/10.1016/B0-72-169777-1/50023-8 pag 245