Ventajas Del Muestreo Aleatorio Simplificado.docx

Nuestra variable a analizar en este caso es la de los Litros de los autos, se nos pide que utilicemos el Muestreo Aleatorio Estratificado el cual su principal función es la de dividir por subgrupos o subpoblaciones una en especifica la cual este caso son los 804 autos anteriormente mencionados , de tal forma nuestra variable queda dividida de la siguiente forma : Liter ( litros)

muestra 1,6 1,8 2 2,2 2,3 2,5 2,8 3 3,1 3,4 3,5 3,6 3,8 4,6 5,7 6

Total

60 30 60 190 50 4 10 10 10 10 80 30 160 60 20 20 804

Porcentaje 7,5% 3,7% 7,5% 23,6% 6,2% 0,5% 1,2% 1,2% 1,2% 1,2% 10,0% 3,7% 19,9% 7,5% 2,5% 2,5% 100%

Muestreo Estratificado 6 3 6 18 5 0 1 1 1 1 8 3 15 6 2 2 77

Nuestros 804 autos quedan organizados en 16 subgrupos. Nuestra variable cuenta con unos litros establecidos en los cuales se repiten para cierta cantidad de autos de esta misma manera podemos organizar de manera más eficiente nuestra variable Nuestro principal objetivo es de cada subgrupo sacar de cada muestra una muestra considerablemente pequeña a evaluar, para ello comenzamos calculando el tamaño de muestra en general que queremos evaluar en este caso , utilizamos la siguiente ecuación para calcular el tamaño de la muestra para los 804 autos :

n

Z 2  x2 N e2 ( N  1)  Z 2 x2

Conocemos los valores de las variables las cuales vienen definidas por nuestra tabla descriptiva , y al nosotros establecer un nivel de confianza del 90% la cual nos da un Z de 1,644853627

Columna1 Media 3,03731343 Error típico 0,03899016 Mediana 2,8 Moda 2,2 Desviación estándar 1,10556196 Varianza de la 1,22226724 muestra Curtosis -0,09749853 Coeficiente de0,71792252 asimetría Rango 4,4 Mínimo 1,6 Máximo 6 Suma 2442 Cuenta 804 Nivel de confianza(90,0%) 0,06420719

En este caso nuestro tamaño de muestra es 77 autos, ya al tener este valor lo dividimos con el número total de autos y su resultado lo multiplicamos con el número de muestra de cada subgrupos y obtenemos la cantidad de muestras aleatorias por cada subgrupo

Ventajas del Muestreo Aleatorio Simplificado  

   

Puede hacer uso de distintos marcos muéstrales para cada estrato Minimizar el sesgo de selección de muestra y asegurar que ciertos segmentos de la población no estén sobrerrepresentados o poco representados. Ayuda a garantizar una muestra que refleje con precisión la población estudiada en términos de los criterios utilizados para la estratificación. Todos los subconjuntos de la población a analizar se encuentran representados en la muestra Permite organizar de manera eficiente el trabajo de campo Saca un mayor provecho de los conocimientos que tiene el investigador sobre la población

Desventajas   

Cálculos estadísticos complejos La selección de las variables de estratificación puede ser difícil si un estudio implica un gran número de variables. Los investigadores deben identificar a cada miembro de una población estudiada y clasificar cada uno de ellos en una, y solo una, subpoblación



Es más caro y consume más tiempo