Diseño de muestreo

En la teoría del muestreo de población finita , un diseño de muestreo especifica para cada muestra posible su probabilidad de ser extraída.

Formulación matemática

Matemáticamente , un diseño de muestreo se denota por la función que da la probabilidad de extraer una muestra. ${\displaystyle P(S)}$ ${\displaystyle S.}$

Un ejemplo de un diseño de muestreo

Durante el muestreo de Bernoulli , se da por ${\displaystyle P(S)}$

${\displaystyle P(S)=q^{N_{\text{sample}}(S)}\times (1-q)^{(N_{\text{pop}}-N_{\text{sample}}(S))}}$

donde para cada elemento es la probabilidad de ser incluido en la muestra y es el número total de elementos en la muestra y es el número total de elementos en la población (antes de que comenzara el muestreo). ${\displaystyle q}$ ${\displaystyle N_{\text{sample}}(S)}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle N_{\text{pop}}}$

Diseño de muestra para investigación gerencial

En la investigación empresarial, las empresas a menudo deben generar muestras de clientes, empleados, etc., para recabar sus opiniones. El diseño de muestras también es un componente fundamental de la investigación de marketing y de los empleados para muchas organizaciones. Durante el diseño de muestras, las empresas deben responder a preguntas como:

• ¿Cuál es la población relevante, el marco de muestreo y la unidad de muestreo?
• ¿Cuál es el margen de error apropiado que debe lograrse?
• ¿Cómo se deben evaluar y equilibrar los errores de muestreo y los errores no muestrales?

Estas cuestiones requieren una consideración muy cuidadosa y se ofrecen buenos comentarios en varias fuentes. ^{[1] [2]}

Véase también

• Muestreo de Bernoulli
• Probabilidad de muestreo
• Muestreo (estadísticas)

Referencias

1. Salant, Priscilla, I. Dillman y A. Don. Cómo realizar su propia encuesta. N.º 300.723 S3. 1994.
2. Hansen, Morris H., William N. Hurwitz y William G. Madow. "Métodos y teoría de encuestas por muestreo" (1953).

Lectura adicional

• Sarndal, Swenson y Wretman (1992), Muestreo de encuestas asistido por modelos, Springer-Verlag, ISBN  0-387-40620-4