Marco de muestreo: definición, ejemplos

Actualizado por ultima vez el 13 de marzo de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es un marco de muestreo?

Mire el video para obtener una descripción general y ejemplos, o lea a continuación:

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Un marco de muestreo es una lista de todos los elementos de su población . Es una lista completa de todos o todo lo que quieres estudiar. La diferencia entre una población y un marco muestral es que la población es general y el marco es específico. Por ejemplo, la población podría ser «Personas que viven en Jacksonville, Florida». El marco nombraría a todas esas personas, desde Adrian Abba hasta Felicity Zappa. Un par de ejemplos más:

Población : Personas en STAT101.
Marco de muestreo : Adrian, Anna, Bob, Billy, Howie, Jess, Jin, Kate, Kaley, Lin, Manuel, Norah, Paul, Roger, Stu, Tim, Vanessa, Yasmin.

Población : Aves que son rosadas.
Marco de muestreo :

  • Rosy-Finch de cabeza marrón.
  • Piquituerto de alas blancas.
  • flamenco americano.
  • Espátula Rosada.
  • Rosy-Finch negro.
  • Pinzón de Cassin.

Cuando extrae una muestra en estadística, necesita una lista de elementos para extraer la muestra. Tome una población muy simple: bolas de bingo numeradas del 1 al 99. Su marco sería una lista de todas esas bolas: 1, 2, 3…99. Una vez que tenga su lista, puede seguir adelante y sacar su muestra.

Un marco de muestreo puede ser una lista de casi cualquier cosa. Por ejemplo, la población podría ser «Todas las enfermedades infecciosas en los Estados Unidos». El marco es el siguiente:
marco de muestreo

Cualidades de un buen marco de muestreo

¡No puedes simplemente usar cualquier lista que encuentres! Se debe tener cuidado para asegurarse de que su marco de muestreo sea adecuado para sus necesidades. Por ejemplo, según la Universidad de Alaska , un buen marco de muestra para un proyecto sobre condiciones de vida sería:

  1. Incluir a todos los individuos en la población objetivo .
  2. Excluya a todos los individuos que no estén en la población objetivo.
  3. Incluye información precisa que se puede utilizar para ponerse en contacto con personas seleccionadas.

Otros factores generales que le gustaría asegurarse de tener:

  • Un identificador único para cada miembro. Este podría ser un identificador numérico simple (por ejemplo, de 1 a 1000). Verifique que no haya duplicados en el marco.
  • Una organización lógica a la lista. Por ejemplo, póngalos en orden alfabético.
  • Actualizar informacion. Es posible que esto deba verificarse periódicamente (por ejemplo, para cambios de dirección).

En algunos casos, puede ser imposible, o muy difícil, obtener un marco de muestreo. Por ejemplo, no es probable que consigas una lista de prostitutas en tu ciudad (principalmente por el hecho de que la mayoría de las prostitutas no querrán que las encuentren). A veces, se deben utilizar técnicas como el muestreo de bola de nieve para compensar la falta de un marco de muestreo. El muestreo de bola de nieve es donde encuentra una persona (o algunas personas) para su encuesta o experimento. Luego, pídales que busquen a otra persona que esté dispuesta a participar. Luego esa persona busca a otra, y así sucesivamente, hasta que tengas suficientes personas para tus necesidades.

Marco muestral versus espacio muestral

Un marco de muestreo es una lista de cosas de las que toma una muestra. Un espacio muestral es una lista de todos los posibles resultados de un experimento. Por ejemplo, puede tener un marco de muestreo de nombres de personas en una determinada ciudad para una encuesta que va a realizar sobre el tamaño de la familia. El espacio muestral son todos los resultados posibles de su encuesta: 1 persona, 2 personas, 3 personas… 10 o más.

Referencias

Agresti A. (1990) Análisis de datos categóricos. John Wiley and Sons, Nueva York.
Everitt, BS; Skrondal, A. (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics , Cambridge University Press.
Gonick, L. (1993). La guía de dibujos animados de estadísticas . Harper Perennial.
Kotz, S.; et al., editores. (2006), Enciclopedia de Ciencias Estadísticas , Wiley.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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