Proceso metodológico desarrollado para el sector agropecuario
La estimación del tamaño de muestra se puede hacer teniendo en cuenta diversos métodos estándar, para los cuales se requiere un conocimiento previo sobre la población de interés del estudio. Según Caballero Sánchez de Puerta (2016), en el momento de seleccionar una muestra, se deben garantizar d...
| Otros Autores: | |
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| Formato: | Capítulo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12324/40040 |
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RepoAGROSAVIA400402024-09-04T03:01:21Z Proceso metodológico desarrollado para el sector agropecuario Corporación colombiana de investigación agropecuaria, Mosquera (Colombia) Documentación e información - C30 Variación estadística Planificación del trabajo Análisis de datos Encuestas Transversal http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27033 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37437 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_15962 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7537 La estimación del tamaño de muestra se puede hacer teniendo en cuenta diversos métodos estándar, para los cuales se requiere un conocimiento previo sobre la población de interés del estudio. Según Caballero Sánchez de Puerta (2016), en el momento de seleccionar una muestra, se deben garantizar dos condiciones esenciales: 1. Representatividad: la muestra debe reflejar las características de la población de estudio. Esto significa que se deben seleccionar aquellas variables que permiten describir apropiadamente la población. Si una muestra no es representativa, se dice entonces que está sesgada y que no es posible realizar inferencias a partir de los datos colectados. 2. Tamaño: depende del objetivo de la investigación y de la población de estudio y debe ser suficiente para garantizar la representatividad. El número mínimo depende del número de elementos que conforman la población, la heterogeneidad de las variables de interés, el nivel de confianza (probabilidad de que la estimación de la muestra se ajuste a la realidad) y el error máximo con el que se decide realizar el estudio (error de muestreo permitido). 2024-09-03T19:55:09Z 2024-09-03T19:55:09Z 2021 2021 Capítulo http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://hdl.handle.net/20.500.12324/40040 reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA spa Colección Análisis y Reflexiones en torno al Sector Agropecuario 49 54 36700 ; Construir tamaños de muestra a partir de datos del Tercer Censo Nacional Agropecuario (3er CNA): una alternativa ante la ausencia de marco muestral Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf application/pdf C.I Tibaitatá Colombia Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA |
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Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria |
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La estimación del tamaño de muestra se puede hacer teniendo en cuenta
diversos métodos estándar, para los cuales se requiere un conocimiento
previo sobre la población de interés del estudio. Según Caballero Sánchez de
Puerta (2016), en el momento de seleccionar una muestra, se deben garantizar
dos condiciones esenciales:
1. Representatividad: la muestra debe reflejar las características de la
población de estudio. Esto significa que se deben seleccionar aquellas
variables que permiten describir apropiadamente la población. Si una
muestra no es representativa, se dice entonces que está sesgada y que no
es posible realizar inferencias a partir de los datos colectados.
2. Tamaño: depende del objetivo de la investigación y de la población de
estudio y debe ser suficiente para garantizar la representatividad. El
número mínimo depende del número de elementos que conforman
la población, la heterogeneidad de las variables de interés, el nivel de
confianza (probabilidad de que la estimación de la muestra se ajuste a la
realidad) y el error máximo con el que se decide realizar el estudio (error
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