tanto en el centro social o de la UNED en Sevilla como los presentes con
internet, training o como se diga y aquellos que veáis este vídeo en
diciembre. Bueno, vamos a intentar hoy el muestreo, el tema del muestreo.
La semana pasada estuvimos viendo todo el tipo de muestreo, los tipos de
muestras aleatorios y tal y hoy nos toca finalizar el muestreo con algunos
ejemplos y las diferentes formas de extracción de muestras que podemos
obtener. Concretamente la clase anterior que hemos estado dando, el curso
siguiente en segundo hemos estado dando este tema, la extracción de
muestras y si tengo unos criterios, los criterios de probabilidad, los
criterios de probabilidad, los criterios de probabilidad, los criterios de
probabilidad, los criterios de probabilidad, los criterios matemáticos
para la extracción de muestras, ¿está bueno? Bueno, yo voy a compartir
pantalla, ánimo, a compartir pantalla. Ustedes tenéis que ver unas mil
pantallas así aproximadamente, ¿vale?, ¿me decís que sí? y ahora nos
vamos a ir os he mandado un correo electrónico con un acceso por correo
electrónico siempre suelen ocurrir que aunque no tengo el intento que no
podáis evitar porque siempre suele ocurrir que hay algún pirata
informático que suele facilitar por qué ocurre pero pero no os
preocupéis porque si algún tirante informático problemas porque así que
si algún día bueno en concreto es este esta carpeta de técnicas de
investigación social y en concreto eres la carpeta de muestreo en este
tema y en este de esta carpeta he puesto power point de los muestreos
probabilísticos no probabilísticos ratificados aleatorios y en el
técnico de investigación social 1 son las diapositiva y tal de bueno los
típicos y en el 2 las diapositivas y tal de y si os sirve de ayuda además
del libro y el temario si son los correos pero con que tengas el último
pero lo que lo que quiero es que te quedes con el enlace pero bueno al
mandarlos el enlace os digo al mandar en el siguiente paso también me da
un poco gracioso graciosa pero suelen hacer todo la tontería a ver si
detectáis algo similar me lo decís a formatear algo y cambiarlo entero de
nuevo incluso intentar ver viene haciendo simpático pero bueno esperemos
que este año no ocurra ocurre cierto pero bueno esperemos que este año no
ocurra el 1 2 el 25 36 47 54 se selecciona la población de forma que tiene
la misma probabilidad no saco de la bomba de los 64 números del tipo todos
los números este método garantiza que cada combinación posible de
elementos tiene igual de probabilidad de constituir la muestra o sea que yo
saco tres elementos que los tres elementos sean impares tienen la misma
probabilidad cada vez que confesionamos diferentes en otras palabras
cualquier puesta de tamaño n tiene la misma oportunidad de seleccionar
cualquier otra muestra del mismo tamaño esto lo que tiene que tener claro
es que cuando yo hago un muestre aleatorio simple es que todas las bolas de
voto y cualquier combinación de las bolas de todo tiene la misma
probabilidad si no existe esa misma probabilidad hay sesgo habéis visto
alguna vez la película de los claros no hay muchos años podría aplicar
de cuando la época de la época de los primeros grupos pues con sus hijos
en la película obtuvieron se dedicaron a reventar casi no sabéis lo que
hacían él y sus hijos y van a los casinos y a la reta y van anotando
sistemáticamente los números y van a salir de la ruleta las nuevas que
las hay de la reta porque al apuntar sistemáticamente los números que nos
hallaban la probabilidad no sé pero podría ser el tengo de que cada x
cierto por la propia inercia la verdad salió un impacto entonces como la
nota se veía y había en los casinos viendo cuál era el sesgo de la
ruleta y veían que en un sesgo determinado hasta que ya el dueño de la
acción se ha dado cuenta de que las leyes tenían la máquina de los
engranajes de cualquier cosa tenía un sesgo y pues y claro porque anotaban
todos los números anotando el número y el que un número determinado de
la ruleta tuviera esa inclinación o ese sesgo invalidaba el que el nuestro
era aleatorio porque había una probabilidad de que el elemento obtuviera
más posibilidades que los otros un ejemplo pero que veáis como se puede
ejemplificar en el maestro aleatorio simple en los exámenes no suelen
preguntarlo pero lo tenéis que más o menos saber el nivel de confianza
refleja la certeza del investigador de querer remontar no supera un valor
específico normalmente el 95% siguió a los 45 millones de españoles o
sea con una muestra de mil y les pregunto cuál es vuestro salario y el
salario medio o como ejemplo sea 1435 por deciros un número a esa muestra
de mil españoles que yo le he preguntado conforme a esa muestra de mil que
me dicen que su salario es 1435 euros conforme al salario de los 45 47
millones de españoles tiene que existir un margen de error que no debe
superar el 95 por ciento o sea que aproximadamente entre el salario de la
ni muestra y el salario real haya no más de un 5% para que lo comprendáis
pero en el examen nos van a preguntar qué es el tamaño y pero esto
significa que sólo se espera que 5 de cada 100 muestras será este el
margen de error nos ayuda a determinar si los datos son estables y a
distinguir entre las opiniones similares o diferentes dentro de la mano
cuando las diferencias están dentro del margen de error pueden no ser
significativas aunque se pueden realizar pruebas o la prueba de chico
cuadrado este concepto es esencial en criminología donde la precisión y
la detectividad de los datos son fundamentales para obtener conclusiones
reales hasta aquí lo que tenéis que saber es que el muestreo aleatorio
simple tiene un margen de error y un nivel de confianza y que se basa en
que todos los elementos o combinaciones de n elementos tienen la misma
posibilidad de ser elegidos eso es lo que tenéis que poner en el examen de
canetilla aquí aquí hay dos cosas cuando te vas a mirar una asignatura
que si no lo comprendes estudia memoria pero de momento hola para si os
preguntan en un examen siempre ejemplo número uno estudio de la
prevalencia de un delito específico supongamos que quiere estudiar la
prevalencia del fraude en línea en una gran ciudad con más de un millón
de habitantes Se decide tomar una muestra aleatoria simple de 2.500
residentes para realizar una encuesta sobre su experiencia con el fraude en
línea, usando una tabla de números aleatorios o un software estadístico,
seleccionamos aleatoriamente 2.500 personas, números que corresponden a
los habitantes en su registro profesional. Cada persona seleccionada
recibirá una encuesta para completar. ¿Vale? ¿Os parece bien este
ejemplo? ¿Qué tiene que tener el software o el número aleatorio? Que
todos los habitantes tengan la misma posibilidad de ser elegidos. ¿Vale?
Para este estudio debe permanecer a un mérito especial. ¿Bien? Y que cada
combinación de residentes tenga la misma posibilidad de ser escogido y
estos 2.500 residentes, ¿Vale? Tendrán un nivel de confianza determinado.
Normalmente el 95%. ¿Vale? Bueno, para aquí tenéis ya un ejemplito.
¿Eh? Ponéis esa oledilla al principio del examen y aquí tenéis este
ejemplito que os voy a enseñar. Lo descargáis y le dais una vuelta,
¿Vale? Y lo preparáis un poco. Ejemplo número 2. Análisis del perfil de
los delincuentes juveniles. Si un investigador de criminología es el de
gente del mejor, el perfil de los delincuentes juveniles en la región,
podría seleccionar una muestra de archivos policiales. Si hay 10.000
archivos de delincuentes juveniles disponibles y el investigador decide que
necesita una muestra de 500 archivos, para su estudio podría hacer un
generador de números aleatorios para seleccionar 500 archivos, de manera
que cada archivo tenga la misma oportunidad de ser seleccionado. pero que
tiene que tener la muestra de números aleatorios informático por ejemplo
habéis visto que está todo el mundo como loco buscando el décimo de la
teoría que ha hecho de probabilidad de la misma posiblemente puede que
esté un poco lo mismo siempre si ponéis eso está bien y nadie os puede
decir que está mal el programa de rehabilitación para evaluar la
efectividad de un número se podía seleccionar una muestra aleatoria de
internos de diferentes prisiones si hay 50 prisiones y cada una tiene
alrededor de 1000 internos y se busca una muestra de 2500 internos o sea de
50.000 internos se seleccionaría 2500 internos de manera aleatoria y se
puede ver que hay un número de 500 internos de una lista total de internos
utilizando un proceso aleatorio si está preso en la clase de guadalajara
tiene la misma probabilidad de ser elegido que está preso en la cárcel de
todo bien pero estamos haciendo lo estamos haciendo en un 4 investigación
de actitud hacia la ley el orden para comprender las actitudes del orden
los términos luego pueden crear una encuesta representativa de la
población si la población del área estudia desde 500.000 se hace una
muestra de medio dios o puede ser este nuevo software para seleccionar mi
persona de manera que la misma la cabeza de la misma realidad para esto
para comprender una muestra de aleatoria simple verdad para un tipo de juez
y a partir de aquí podría ser vuestra relación como están también a tu
forma yo aconsejo que los exámenes y vamos a intentar realizar exámenes y
escriban no ahora vamos por él aleatorios sistemáticos ¿qué diferencia
hay entre aleatorios simples y aleatorios sistemáticos? ¿os acordáis?
bueno, que el aleatorio simple todas las bolas del bombo siguen un patrón
no siguen patrón y el aleatorio sistemático no sigue ningún patrón
¿vale? voy a ir un poco más rapidito el muestreo aleatorio sistemático
es una técnica de muestreo en la cual se selecciona una muestra de
individuos en una población mediante un proceso sistemático comienza con
un listado completo de la población y se elige al azar la primera unidad
de muestreo son prisiones que hablábamos anteriormente elegimos el
primero, al azar a partir de ahí se determina un intervalo de muestreo
conocido como el coeficiente de elevación, que se calcula dividiendo el
tamaño total de la población por el número deseado de la muestra es
decir, k igual a n partido por n y se genera un algoritmo a partir del cual
vamos generando las siguientes unidades ¿vale? una forma podrá haber
miles, ¿no? o otras formas a falso, le pide chú generame un una muestra
de aleatorio sistemático a partir del listado de prisiones y el software
informático te lo genera diferencia con el aleatorio simple y el
sistemático es simplemente que para la elección de las muestras en el
sistemático seguimos un patrón normalmente algoritmos matemáticos que no
los tenéis que conocer ¿vale? pero que hay un patrón no sé, por
ejemplo, se lide la primera unidad y luego se lide la primera unidad más
cuatro y el hijo, la primera vida me sale el 16 más 4 es 20, es 24, 28, 25
y tal. Sin embargo, es importante evitar el uso de muestreo aleatorio y
sistema bíblico cuando hay una naturaleza periódica en el orden de los
datos de investigación. Esto significa que si los datos están ordenados
de tal manera que el intervalo de muestreo pueda coincidir con este
patrón, podría dar lugar a una muestra no representativa, o sea, que los
datos intrínsecamente tengan algún tipo de patrón determinado que
podamos reproducir con el algoritmo de extracción de muestras. Pero bueno,
estos son criterios muy técnicos que no creo que tampoco os... ¿Cómo? No
creo no, es que no lo van a preguntar. Pero bueno, ¿hasta aquí bien? Más
o menos, ¿no? ¿Sí o no? Sí, vale, sigo. Muestreo aleatorio y sistema
bíblico, investigación de delitos. Los que miraron estudios patrones del
robo en una ciudad con la lista completa de todos los robos durante un año
podían emplear un muestreo aleatorio y sistema bíblico para seleccionar
ciertos casos para un análisis detallado, ¿vale? Pues ya son ejemplitos.
Estudio de perfiles de delincuentes. Una base de datos de perfiles de
delincuentes va a utilizar el muestreo aleatorio y sistema bíblico para
seleccionar un conjunto de perfiles y si les existen características
comunes asociadas a ellos. Encuentra delitismo. Acción para comprender
mejor las experiencias y perspectivas de las víctimas de crimen y los
criminólogos y criminólogas pueden todos aplicar el muestreo sistemático
de la encuesta en el hogar, seleccionando sistemáticamente cuál encuesta
a partir de un directorio completo. Vale, estos son ejemplitos, así para
que os den idea. nos ayude un poquito para esa pequeña imaginación y
lógica que hemos visto el muestreo aleatorio simple y el sistemático de
la única diferencia entre uno y otro en que en el sistemático para la
elección de las muestras se sigue un patrón normalmente un software o
algún algoritmo que nos permita seguir algún tipo de patrón hemos visto
el muestreo al azar y el muestreo a las artes temáticos son muy similares
el muestreo estratificado es una técnica estadística esencial que busca
optimizar la representatividad de la muestra reduciendo el error muestra
que era el error la diferencia que hay entre el dato que nos pueda dar la
muestra y el dato del conjunto de la cosa los errores conforme vamos
aumentando el nivel de la muestra en los errores van disminuyendo si
quería apuntarlo por ahí el error conforme se aumenta el el error
disminuye y el error si lo querían tener apuntado es la diferencia entre
el parámetro o el dato que nos pueda ofrecer la muestra y el dato real de
la población total. La divergencia que puede haber entre el dato que me
ofrece o el parámetro que me ofrece la muestra y el dato o parámetro de
la población en su conjunto. Bueno, el muestreo estratificado es una
técnica especialmente útil cuando se trata de universos muy
heterogéneos, cuando se pretende aplicar diferentes tipos de muestreo
probabilístico a diferentes o distintos estratos de población. La premisa
fundamental es que las subpoblaciones homogéneas generan muestra con menor
error, ya que los elementos en selección de segmentos biológicos son bien
definidos y representativos de la población total. Bien, ahora lo explico.
¿Qué es un estrato? ¿Sabe usted qué es un estrato geológico? ¿Qué es
un estrato geológico? Una capa. ¿Una capa? ¿A que sí? A ver, cuando se
utilizan los estratos geológicamente hasta el núcleo de la Tierra está
en diferentes estratos y que cada uno tiene un tamaño diferente en
kilómetros. ¿Eh? Tener esa idea en la mente, ¿vale? Sigo. Para
determinar el tamaño de los estratos, claro, no es lo mismo que la corteza
terrestre hasta donde lleva un pozo que la segunda, que la más cerca del
núcleo, que el núcleo. ¿Vale? Son diferentes porque son más amplios,
¿no? Pues los estratos de la población, de ahí toma su nombre, pues
serán mayores o menores. Se puede determinar el tamaño de la gestación
por un enfoque proporcional donde cada segmento es representativo del
tamaño del universo poblacional o uno no proporcional donde se asignan
tamaños distintos a los estratos para satisfacer las necesidades
específicas de representación. Primero, los hombres y las mujeres.
Decíamos en la semana basa que en el conjunto de una población cualquiera
basa, cualquier población, los hombres y las mujeres son lo mismo. O sea,
hay 50% de hombres y 50% de mujeres. Pero en las poblaciones más ancianas
hay más mujeres que hombres porque las mujeres sobreviven más que los
hombres biológicamente. Si yo voy a hacer una muestra representativa de la
población, estratificada, tendré que coger el mismo tamaño de hombre que
el mismo tamaño de mujer. Pero si hago una muestra para estudiar la
población mayor que vive sola, para estudiar la soledad de los ancianos o
similar, ¿debería escoger el mismo número de hombres que el mismo
número de mujeres? No. Tendría que estratificarlo, ¿verdad? Seleccionar
más mujeres que... ¡Hombre! Para que mi muestra sea representativa del
conjunto de la población, ¿verdad? Pues eso es, en resumidas cuentas, lo
que es el muestreo estratificado. Otro ejemplo. Las clases alta, baja,
media, los niveles de ingresos, ¿no? Habrá Elon Musk, Bill Gates, John
Bezos, etcétera, etcétera, que ganen... los salarios comunales pero
habrá otros que tengan unos salarios más altos otros salarios más medios
más bajos y otros que no tengan ni salario yo voy a hacer una muestra
representativa de la población tendréis que imaginaos que hago una
muestra y cojo a Bill Gates de esos y a los más no es bueno no está la
población verdad conforme a cómo está distribuida tendréis que coger el
mínimo de clases altas más clase media clases bajas y lo que os voy a
decir es que las clases no tienen ya nada vale conforme a la distribución
que vayamos teniendo eso es el certificado por lo tanto se asignarán
diferentes tamaños a los estratos de la población para satisfacer las
necesidades específicas de la representación porque una muestra no es
más que una parte pequeña del conjunto de la población que tiene que
representar las mismas características del conjunto de la población pero
en una muestra tendréis que aplicar los criterios de estratificación de
capas acordes a la elección de la muestra además el procedimiento de
ponderación de la muestra asigna pesos a cada estrato para compensar las
desigualdades en la probabilidad de selección de la cualidad de la muestra
imaginaos que en la población anciana que vive sola tenemos un 65% de
mujeres y un 35% de hombres, por deciros por ejemplo, ¿cuál será el peso
de la mujer? 65, ¿y el de los hombres? 35, entonces si yo voy a coger mil
mujeres, mil personas de la muestra, ¿cuántas mujeres cogeré? 650, 350,
ese es el peso, a ver, vale, ¿habéis comprendido? sigo, 750, no, 650,
hemos dicho 65, pero bueno, sé que lo sabías, estoy completamente seguro
de que lo sabías este no es, ¿eh? lo ves nada, me llevo dos horas a que
la cierro venga, fíjate, ¿vale? pues te certificamos, ¿tienes? ¿te
quedas de acuerdo? existen tres métodos de afijación esto es pregunta de
examen, ¿eh? de la muestra global una afijación simple, se afinda un
tamaño muestral idéntico a cada estrato favoreciendo los estratos más
pequeños ¿vale? afijación proporcional la muestra se distribuye de
manera proporcional al peso de cada estado en la población afilación
óptima se considera el peso de cada trato y se ajusta por la variabilidad
del trato respecto a una variable claro cuando la suma de productos de la
varianza para la distinción más precisa y esto es un poco pero bueno lo
que tenéis que tener en cuenta de aquí hay diferentes criterios de
fijación y luego matemáticamente a los criterios creación de neymar el
criterio de aplicación proporcional y diferentes criterios una creación
simple promocional óptima las tres más pero bueno a día de hoy no han
preguntado ningún ejemplo así que tengáis que poner la fijación óptima
y normalmente aplicaríamos una distribución proporcional al tamaño de la
población en los 65% de mujeres mayores ancianas que viven solas por el
35% de los hombres simple si asignáramos un tamaño extra para estar con
hombres y mujeres 50 200 igual a los que hay hombres que nos da igual la
fijación de cada uno y la óptima es que obtendrían nos aplicaríamos
unos criterios de varianza más precisos y haría dos muestras de mujeres
con rentas bajas de mujeres con rentas altas de hombres con rentas bajas y
de hombres con ventas bajas teniendo en cuenta que como las mujeres son
ancianas Y normalmente, desgraciadamente, no en los años anteriores, en
los siglos pasados, no solían trabajar, sus rentas suelen ser pensiones de
viudela, etcétera, etcétera, suelen ser rentas más bajas. Por eso
optimizaríamos la población de mujeres con rentas bajas con respecto a la
población de mujeres con rentas altas. Simplemente porque había menos.
¿Vale? Lo que haríamos es que tendríamos en cuenta una optimización con
respecto a algún criterio. Pero bueno, esto ya son criterios más
técnicos, más tal, que ustedes lo sepáis que existen, que sepáis qué
tal, pero cuando terminéis vuestra carrera, ya es la cuestión de que los
apliquéis con más detenimiento. Ejemplo, estudio de delincuencia juvenil.
Un crimino lo quiere investigar, un crimino... ...los patrones de
delincuencia juvenil en una ciudad. Utilizan el certificado para asegurarse
que los distintos distritos urbanos y suburbios estén representados
adecuadamente. Los tratos se basan, o se quedan basados en la densidad de
población y el índice socioeconómico, asignando más pesos a las áreas
con mayores tasas de delincuencia para obtener una maestra representativa.
¿Vale? Bien, ¿no? Más o menos, ¿no? Bien, en el examen no te vamos a
pedir que le pongas el 50% o el 48%, sino que más o menos, más o menos,
ustedes explicáis con estos tipos de ejemplos, o los que os pongan en los
examinadores... Bien. Más o menos. Pues fantástico. Yo lo que quiero es
que ustedes cuando vean esto, comprendáis que yo voy a hacer un estudio de
criminología y que tengo que aplicar conforme en los barrios, conforme al
peso poblacional de cada estrato, en la confección de mi muestra tiene que
ser representativa de estos criterios. Pero en el simple, ¿qué ha dicho
antes? Sí. Esos son los criterios de la fijación. Sí, es que no me lo he
podido ver. ¿Qué pasa con el simple? Que pone tamaño igual para cada
estrato, pero favoreciendo a los más pequeños. Sí, pero esos son
criterios mucho más técnicos. Favorece a los más pequeños porque
posiblemente puede que... ¿En qué sentido te voy a explicar? ¿A
favorecer a los más pequeños? Imagínate que vas a estudiar un delito
determinado y hay muy pocos delincuentes menores de 13 años. Muy pocos.
Hay 4 delincuentes menores de 13 años. Como tú no favorezcas el sistema,
todos los demás me salen. ¿Sabes? ¿Vale? Por eso favorecen ese pequeño
para que sea representativo, para que aparezca. O que quieras estudiar la
población con cero recursos. Cero. En una tal, ¿no? Y son personas que
sinudar. ¿Cómo lo realiza? Imposible. Entonces favorece ese estrato
pequeño. Pero como te digo, son criterios ya técnicos en la concepción
de una muestra profesional y tal. aquí te dan la definición y sabes que
hay la aplicación proporcional de la usual la o la simple y la óptima y
tú tampoco te van a decir esto como viene el libro yo pues hay que ponerlo
lo interesante es que tú sepas aplicar y que tengas en la mente estos
estratos que tienen que conseguir las muestras conforme a los criterios de
proporcionalidad al estudiar los fraudes financieros los criminólogos ni
nivel las empresas en estados sus tamaños y por la industria energía
comercio y ahí los criminólogos de la criminóloga informática por
estudiar los fraudes financieros viviendo las empresas según su tamaño y
vamos a ver y las muestras con respecto a la evaluación de drogas en la
escuela que se estadística en las muestras con nivel educativo primaria
secundaria preparatoria tipo de programa implementado Se utiliza una
filación proporcional para que refleje la presencia de cada nivel
educativo de la población escolar, asegurando que la muestra sea
representativa de todas las escuelas y programas. En la filación muestra,
cada uno de estos ejemplos ilustra cómo el maestrero estatificado puede
ser aplicado para obtener resultados precisos y relevantes en la filación
estudiantil. Esto ya es... a ver, ¿no? Bueno, pues tenemos aleatorio
simple, aleatorio sistemático, estatificado y muestreo por conglomerado.
¿Qué es lo que vamos a ver ahora? Muestreo por conglomerado. El muestreo
por conglomerado es una técnica de recombinación de datos relevantes en
criminalidad que se enfoca en la deselección de individuos o conglomerados
en lugar de individuos aislados. Yo os decía la semana pasada que cuando
penséis en los conglomerados... Cuando penséis en los estratificados,
pensáis en el núcleo de la Tierra. Cuando penséis en los conglomerados,
pensáis en bloques de piso. ¿Vale? Elegiréis bloques de piso. Elegiréis
conjuntos de individuos. Esta metodología es especialmente útil cuando se
estudia una población que está agrupada, como ya sea áreas agrárgicas,
barrios, etc. Al seleccionar la muestra, esta agrupación es natural. Cada
conglomerado ha seleccionado de ser un reflejo de la población dentro de
las áreas. Y una de las principales razones para usarla en cuestión por
conglomerada es la ausencia de un registro detallado de cada individuo.
Entonces, pues, selecciono un conglomerado de individuos. Además, este
método puede conducir a estimaciones más eficientes y económicas en
términos de tiempo y recursos. A diferencia del muestreo estratificado que
busca la homogeneidad dentro de los individuos, la heterogeneidad entre
ellos, el muestreo por conglomerado asume que habrá una mayor
heterogeneidad dentro de los conglomerados, lo que puede ayudar a reducir
el error muestral. Sin embargo, aunque el muestreo por conglomerado pueda
ser menos exigente en cuanto al necesidad de evitar los conflictos de la
población, puede ser desafiante calcular el error muestral y requerir
técnicas de sus muestreos si los conglomerados son demasiado graves.
Venga, ejemplo. Aquí qué es lo que vamos a hacer. Coger conjuntos de
individuos, ¿vale? Estudio de delitos formales, que haremos, o guardamos
varios, distritos. Un investigador quiere estudiar la incidencia de un
crimen en la ciudad. Puede dividir la ciudad en varias secciones sensibles
y seleccionar aleatoriamente algunos de estos conglomerados. La
desagregación mínima que encontramos en el cinturón hospitalario es la
de los profesionales de estadística, que en el último censo son las
unidades sensales. Pues yo puedo coger de Sevilla, de Madrid, de Barcelona,
de Coria del Río, de Andalpaza, que son las unidades sensales, ¿vale? Y
lo voy a coger de individuos como unidades sensales, ¿vale? Sigo. Evalúan
la efectividad de los trámites de vigilancia y se pueden seleccionar como
conglomerados distintas comunidades que han implantado tanto hasta ahora.
Luego se puede revertir sobre las frecuencias de delitos en estas áreas
para implementar el programa de vigilancia. A ver si viene otro. A ver si
le contesta decir a la institución educativa. cual ahora podría ver si
hay diferencia en los colegios de la zona norte con los colegios de las
zonas sur de la zona este aglomerados conglomerados de geográfico para
estudiar un distrito o un barrio de la ciudad lo que sería un conglomerado
más prisiones ahora o centros de detección los leyes pensáis que tenemos
en memoria al azar sistemático estratificado y se nos va la mente al mapa
geológico de la tierra conglomerados normalmente y esto sigue una carrera
de una carrera 4 años estudiando, no ha acabado nunca, ahora tenemos el
muestreo no probabilístico, que hemos visto hasta ahora, repito, que hemos
visto hasta ahora el muestreo como una probabilística, dividido entre
AFAR, AFAR sistemático, estatificado y conglomerado, ¿vale? Te vamos a
ver el muestreo no probabilístico, ¿qué diferencia hay entre
probabilístico y no probabilístico? La probabilidad, simplemente que el
primero se nace en criterios matemáticos, en criterios de la teoría de la
probabilidad, matemáticos mediante fórmulas matemáticas, y al segundo,
pues, no es probabilístico, no tienen por qué cada uno de los elementos
tener una probabilidad de ser elegido, sino se hacen por conveniencia,
¿vale? Tenemos una técnica, os leo, de recolección de datos utilizada
cuando no es viable aplicar métodos probabilísticos, ya sea por la falta
de un marco muestral completo o porque el método probabilístico no es
adecuado para los pedidos de muestra. A diferencia del muestreo
probabilístico, sigo leyendo, donde cada miembro de la población tiene
una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo no
probabilístico depende del juicio del investigador y no garantiza que la
muestra sea representativa de alguien. A continuación se detallan los
diferentes enfoques de muestreo no probabilístico aplicados a una muestra
por cuotas. Este método se puede utilizar para estudiar diferentes
subgrupos de población dentro de la población criminal, asignando el
tamaño de la muestra proporcionada a las edades o proporciones
consideradas en su subgrupo de atención, como tipos de delitos, perfiles
demográficos de los delitos. Muestreo por cuotas, pues cojo el que es
delincuente de robo, el que es delincuente de hurto, el que es delincuente
de escalada, el que es delincuente de tal, por las cuotas que yo voy
creando, pero no son probabilísticas, sino según el interior del
investigador o la investigadora. Muestreo de casos extremos, ¿qué es lo
que puede ser? Pues que se seleccionan individuos o eventos que son
excepcionales o extremos, como casos de delitos extremos. Delincuentes
altamente violentos, delitos raros, para explorar las fronteras de la
conducta criminal y de respuestas institucionales. Pues me iría a esos
casos extremos, a los solitarios que roban en los barrios. Delincuentes
solitarios que roban en los barrios. Casos extremos. O sea, os explico.
Esto ya es no probabilístico, esto ya se cumple el criterio del
investigador. Y estos no son tipologías. Tipologías cerradas, ¿sabes?
Tipologías que explotan, por ejemplo, esos monstruos que se pueden llevar
a la cárcel. muestreo de casos poco usuales particularmente de investigar
delitos emergentes de casos con máxima variación consiste en seleccionar
una muestra diversa de casos para identificar patrones comunes que son
especialmente significativos debida a la amplia variabilidad como estudiar
la gama de métodos empleados en la relación de ley por diferentes tipos
de lingüística muestreo con informante estratégico se pueden recurrir a
expertos o a individuos con conocimiento especializado sobre aspectos de
streaming o tal con informante estratégico normalmente se hacen encuestas
de panel y especialmente en tecnología y tal se utilizan informantes
estratégicos que conocen o en tecnología igual utilizan las muestras de
estos vectores y tal que informan estratégicamente muestreo de grado de
nieve también se utiliza para acceder a poblaciones difíciles de alcanzar
como red delictiva o comunidad externa con uno y ese uno lleva a otro y el
otro es más construyendo aspecto bola de miel esto os lo leéis buscáis
los ejemplos de memoria como lo que he visto del probabilístico no pero
todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegido y en el
elemento a la misma posibilidad de ser elegido al azar sistemático de
conveniencia estratégico conveniente o para probar nuevos instrumentos de
investigación de conveniencia porque tengo la casualidad de que tengo un
amigo que es hacker y como me conviene y tengo poco dinero y tal y pues
conveniencia bueno, un estudio de percepciones en comunidades vale un
estudio de percepciones en comunidades donde se ha acercado a un crimen
loco usando este de conveniencia para esterilizar a residentes en áreas
públicas de una comunidad que han experimentado un incremento de
residentes en delitos cariñosos pues nada, yo utilizo este muestreo en un
en un barrio determinado que han visto como ha aumentado los delitos
callejeros y lo puedo abarcar, como lo puedo abarcar, utilizo este
muestreo. No es probabilístico, sino que simplemente para estudiar este
delito utilizo este tipo de muestra. Evidentemente, yo en mi informe tengo
que especificar que el muestreo es de conveniencia, que no sigue los
criterios probabilísticos, o sea, no puedo extrapolar mis resultados al
conjunto de la población, sino que simplemente para empezar a estudiar
este tipo de delitos pues por conveniencia he escogido análisis de la
violencia juvenil, empleando el muestreo de casos extremos, que pueden
seleccionar jóvenes que han cometido delitos especialmente violentos o
pacíficos, para entenderme, con los factores que contribuyen a este
comportamiento, evaluación de programas de rehabilitación a través del
muestreo de su grupo homogéneo, se puede investigar la efectividad de los
programas de rehabilitación entrevistando a un grupo focal del ex
delincuente que ha completado el mismo programa. Vale, y esto ya es lo que
vamos a hacer, esto ya es metódica. Vale, pues ya hemos dicho todos y cada
uno de los tipos de muestra. Os aconsejo que repaséis el... Dice que
ahorita ha quedado más clara la diferencia entre los tipos de muestra,
claro, de los que van a pasar y con una... aproximación y esta semana pues
ya no hemos introducido un poco más lo que quiero es que sistemáticamente
os trabajáis lo siguiente aprendáis de memoria los tipos de muestreo
probabilístico y que le deis un repaso a los no probabilistas que sepáis
que son de conveniente a estos otros que más o menos sepáis cómo
funcionan y que no siguen los criterios matemáticos en su elección sino
se basa especialmente en fenómenos difícilmente abarcables por los
criterios bueno con los criterios probabilísticos no lo podemos hacer
porque no tenemos dinero porque no tenemos la posibilidad o lo que sea
tenemos que recurrir a la muestra de conveniencia ten en cuenta que esto es
una asignatura de primeros el año que viene lo veréis en estadística y
os dirá sacamos la muestra de poner un nivel de error y un nivel de
confianza y tendréis que replicar la fórmula aquí lo que tenéis que
hacer es conocer que las muestras tienen un nivel de confianza y un margen
de error que el margen de error lo hemos anotado antes la diferencia entre
el parámetro y el conjunto de la población y la semana que viene en la
semana que viene pues si queréis y tenéis tiempo y podéis os vais a esta
carpeta donde viene el tema y veréis los tipos de cuestionario tendremos
tipo de cuestionario van cuatro minutos bueno esto será el tipo de
cuestionario de hecho la audiencia para esto si queréis lo podéis ir bien
a la pregunta como una buena pregunta incluido de la memoria principios
estructuración principio de coherencia la forma de preguntar que son los
demás la forma de preguntar por aquí tenéis voy a intentar maximizar no
y abajo no lo vaya a ver pero bueno si él lo mira si así se ve las
preguntas son cerradas psicotómica categorizada evaluativas simple de
selección múltiple con la apertura pregunta filtro pregunta de
contingencia materias de preguntas preguntas pero no hay que saberse lo de
memoria es que son muy fáciles la etapa de la formación del cuestionario
conformación de las variables ordenación de las preguntas conversión de
las variables pregunta establecer el recorrido como iniciación de las
escalas construimos el borrador pendiente de la acción final del escenario
la modificación y la aplicación del personal iguales si podéis y tenéis
tiempo le va dando un vistazo a esta diapositiva están las diapositivas
del cuestionario el orden del cuestionario bueno lo que podéis a la
carpeta y ahora pues ya finaliza la grabación muchas gracias por vuestro
interés