Procedimientos básicos para el muestreo

El muestreo es un método comúnmente utilizado en estadística para inferir las características de la población seleccionando algunas muestras de la población.

El procedimiento básico para el muestreo incluye los siguientes pasos:

Definir la población y el marco muestral. Primero, es necesario aclarar el alcance general del objeto de investigación, establecer un marco de muestreo y determinar la fuente y el método de muestreo.

Determinar método de muestreo. De acuerdo con las características del objeto de investigación, el propósito de la investigación y el tamaño de la muestra, seleccione métodos de muestreo apropiados, como muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.

Determinar el tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra afecta directamente la precisión de la estimación y el nivel de confianza, y debe determinarse en función de factores como el tamaño de la población, la varianza y el método de muestreo.

Toma una muestra. De acuerdo con el método de muestreo y los requisitos del tamaño de la muestra, se extraen muestras del marco de muestreo y se registra su información relevante, como el número de muestra, sexo, edad, etc. , todo grabado.

Recopilar datos de muestra. Los datos de muestra se recopilaron a través de encuestas de campo, cuestionarios y experimentos.

Análisis e inferencia de datos. Realice análisis estadísticos de los datos de muestra recopilados, infiera características generales y proporcione conclusiones estadísticas como valores estimados, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

Conclusión e informe. Saque conclusiones basadas en el análisis de datos y los resultados de la inferencia, y escriba un informe o artículo para explicar las preguntas, los métodos, los resultados y la importancia de la investigación.

En resumen, el muestreo es un proceso sistemático, que debe realizarse en estricta conformidad con los procedimientos básicos, y se debe prestar atención al control de los errores de muestreo y la calidad de los datos para mejorar la confiabilidad y validez de la investigación. .

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