Posible at non-probability sampling

Sa gawaing ito, ang mga pamamaraan ng sampling na nahahati sa dalawang pangunahing kategorya ay ipapaliwanag: probabilistic at non-probabilistic sampling, na malaking tulong upang matagumpay na maisakatuparan o sapat na pumili ng isang sample upang maisagawa ang isang pagsisiyasat, sinabi ng pagsisiyasat ay maaaring para sa isang napakalaking studio pati na rin para sa isang maliit.

Upang magsagawa ng isang pagsisiyasat sa isang populasyon, tulad ng pagsusuri sa isang populasyon upang matukoy ang laganap o kawalan ng isang sakit, maaari nating suriin ang buong populasyon na pinag-uusapan, iyon ay, magsagawa ng isang census o isagawa ang pagsisiyasat sa isang bahagi lamang ng populasyon sa pamamagitan ng sampling.

probabilidad-sampling-non-probability-guadeloupe

Sa pamamagitan ng pagsusuri sa buong populasyon, posible na malaman nang eksakto ang pamamahagi ng variable na pinag-aralan sa populasyon. Gayunpaman, kakailanganin ito ng mas maraming oras o ang mga gastos ay napakataas dahil ang isang malaking bilang ng mga elemento ng populasyon ay kailangang suriin sa census, na nangangailangan ng oras at pera. Kung nais mong pag-aralan ang isang malaking bilang ng mga indibidwal, kinakailangan na magkaroon ng mga sinanay na tauhan at maayos na kagamitan.

Ang pinakamahusay na kahalili ay ang gumamit lamang ng isang bahagi ng populasyon, iyon ay, upang magsagawa ng isang sampling, dahil mas mabilis ito, mas mura at ang mga resulta ay maaaring maging mas tumpak kung ang sample ay pinili nang tama.

Ang layunin ng muling pagsasakatuparan ng gawaing ito ay upang ipakita ang dalawang uri ng sampling, pati na rin ang mga uri ng mga pamamaraan na matatagpuan sa bawat probabilistic at non-probabilistic sampling, pati na rin ang mga pakinabang at kawalan ng pagpili ng bawat sampling.

PROBABILISTIKO AT HINDI-PROBABILISTIKONG PAGSIMULA

Upang simulan at maunawaan ang paksa ng probabilidad at non-probability sampling, mahalagang malaman ang kahulugan ng sampling.

ANO ANG PAGSUSULIT?

Ang sampling ay ang proseso ng pagpili ng isang hanay ng mga indibidwal mula sa isang populasyon upang pag-aralan ang mga ito at upang makilala ang kabuuang populasyon. (Ochoa, 2015). Iyon ay, binubuo ito ng pagpili ng isang tiyak na pangkat ng mga indibidwal na itinuturing na kinatawan upang mapadali ang pag-aaral o matukoy ang mga katangian ng populasyon.

Halimbawa, ipagpalagay na nais nating malaman kung anong porsyento ng mga naninirahan sa isang lungsod ang kumokonsumo ng alkohol sa kanilang pang-araw-araw na buhay. Ang isang paraan upang malaman ang data na ito ay pag-aralan ang buong populasyon ngunit ito ay magiging napakahirap gawin dahil ang bilang ng mga naninirahan sa isang lungsod ay napakataas, dahil sa kadahilanang ito ang isang halimbawa (halimbawa 800 na tao) ng populasyon ang pinili upang malaman ang ninanais na porsyento. Ang paraan ng napili ng populasyon ay tinatawag na sampling.

CLASSIFICATION NG SAMPLING TECHNIQUES

Ayon kay Malhotra (2008), inuuri niya ang mga pamamaraan ng sampling tulad ng sumusunod: Sa di-probabilistic at probabilistic sampling. (Tingnan sa Guhit 1)

PROBABILISTIKONG PAGSIMULA

Ang posibilidad ng sampling ay isang pamamaraan ng sampling kung saan ang mga indibidwal mula sa populasyon ay pinili nang sapalaran at ang bawat isa ay may parehong positibong posibilidad na mapili at maging bahagi ng sample. Samakatuwid, ito ay isang uri ng sampling na higit na inirerekomenda para sa pananaliksik, sapagkat ito ay mas mahusay, tumpak at tinitiyak ang representativeness ng sample na nakuha, bukod dito, dapat tiyakin ng mananaliksik na ang bawat indibidwal sa populasyon ay may parehong mga pagkakataon. Sa Probabilidad Sampling ang mga sumusunod na uri ay matatagpuan:

• Simpleng random na pag-sampling Systematic random sampling Stratified random sampling Cluster random sampling Mixed / multi-stage random sampling.

SIMPLE RANDOM SAMPLING

Sa pamamaraang sampling na ito, ang lahat ng mga elemento ng populasyon na pipiliin para sa sample ay pinili ng random tide, sa parehong paraan, ang bawat elemento ay may parehong posibilidad na mapili, ang mga elemento ay itinalaga ng isang bilang na magiging natatangi para sa kanilang pagkakakilanlan.

Ang mga elemento na mapapaloob sa tinukoy na sample ay mapipili nang nakapag-iisa ng anumang iba pang elemento. Iyon ay, kung ang isang elemento ay napili, wala itong impluwensya sa pagpili ng isa pang elemento o hindi.

Upang maisagawa ang pamamaraan ng pagpili, ang numero ay dapat munang italaga sa lahat ng mga elemento ng populasyon, pagkatapos ang pagpili ay magpapatuloy sa pamamagitan ng ilang mga mekanikal na paraan (mga piraso ng papel sa isang kristal na bola, talahanayan ng mga random na numero, pinball). Ang pong na may isang bilang na itinalaga sa loob ng isang bag, mga random na numero na nabuo ng isang computer, atbp.) depende sa laki ng itinatag na sample, ang mga elemento na nauugnay sa mga numero na nakuha ng mga mekanikal na paraan ay ang sample sample.

Mga ADVANTAGES NG SIMPLE RANDOM SAMPLING

• Napakahusay na kadalian ng pag-ipon ng sample ng pag-aaral Ang mga elemento ng populasyon ay pinili sa isang pantay na paraan, dahil ang lahat ng mga elemento ay may parehong posibilidad ng pagpili Ang bawat pagpili ng elemento ay independiyenteng iba pang mga seleksyon Ang mga istatistikong pamamaraan na kinakailangan upang pag-aralan ang data at kalkulahin ang mga pagkakamali ay mas madali kaysa sa hinihiling sa iba pang mga pamamaraan ng pag-sampling ng probabilidad. may posibilidad na makabuo ng mga halimbawang mga kinatawan Mabilis na pagkalkula ng mga paraan at pagkakaiba-iba.

Mga DISADVANTAGES NG SIMPLE RANDOM SAMPLING

• Ang pangangailangan na palaging magkaroon ng isang listahan ng lahat ng mga elemento ng populasyon, kung sakaling ang pamamaraang ito ay inilalapat sa isang populasyon na napakalaki, magiging napakahabang oras upang gawin ang listahang ito, pati na rin panatilihin itong na-update sa lahat ng oras. naaangkop sa isang malaking populasyon.

SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING

Ang pamamaraang ito, tulad ng simpleng random sampling, ay naglilista ng lahat ng mga elemento ng populasyon, ngunit hindi katulad ng naunang pamamaraan, isang elemento lamang ng populasyon ang aalisin, na ginagawa nang random.

Ang panimulang punto ay ang elemento? at ang mga elemento na bumubuo ng sampol ay ang mga sumasakop sa mga lugar?,? +?,? + 2?,? + 3?,…,? + (? - 1)?, Ibig sabihin, ang mga indibidwal ng? saan? ay ang resulta na nakuha sa pamamagitan ng paghati sa laki ng populasyon sa laki ng halimbawang. Ang numero ? Ano ang ginagamit bilang panimulang punto ay isang random na numero sa pagitan ng 1? ?

• Inirerekomenda kapag ang populasyon ay napakalaking Ito ay nagpapalaki ng halimbawang sa buong populasyon Hindi ito nagpapakita ng mga problema sa pagkalkula ng algebraic Ang ganitong uri ng pag-sampol ay nangangailangan ng mas kaunting oras pati na rin ito ay mababang gastos

• Inilalahad nito ang mga kaso kung saan may mga periodicities sa populasyon mula nang pumili ng mga miyembro ng sampol na may pare-pareho ang pagkakasunud-sunod ay maaari nating ipakilala ang isang homogeneity na hindi nangyayari sa populasyon Ang posibilidad ng pagtaas ng pagkakaiba-iba kung may periodicity sa populasyon Walang Kalayaan ng mga elemento sa iba't ibang mga zone, dahil ang mga elemento na napili sa bawat zone ay nakasalalay sa isa na napili sa unang sona.May isang random na pagpipilian na para sa unang elemento sa sample.

STRATIFIED RANDOM SAMPLING

Sa stratified random sampling, ang mga elemento ng populasyon ay nahahati sa mga subgroup o strata, kung saan ang bawat elemento ay maaari lamang kabilang sa isang solong stratum. Ibig sabihin, ang bawat elemento ay mai-grupo sa mga yugto na iginagalang ang isang katangian, halimbawa, kasarian, edad, propesyon, katayuan sa pag-aasawa, atbp.

Ang layunin ng ganitong uri ng sampling ay upang matiyak na ang bawat stratum ng interes ay naaangkop na kinakatawan sa bawat sample. Ang strata ay dapat na kapwa eksklusibo at sama-sama na naubos, samakatuwid ang bawat elemento ng populasyon ay dapat na kabilang sa isang solong stratum nang hindi tinanggal ang anumang elemento ng populasyon.

Ang pamamahagi ng sample ayon sa iba't ibang mga strata ay tinatawag na allocation, ang mga uri ng paglalaan ay maaaring:

• Simpleng pagtatalaga: Ang bawat stratum ay tumutugma sa parehong bilang ng mga sample na elemento. Proporsyonal na paglalaan: Ang pamamahagi ay ginawa ayon sa laki ng populasyon ng bawat stratum. Optimum na paglalaan: ang mahuhulaan na pagpapakalat ng mga resulta ay isinasaalang-alang upang ang proporsyon at ang karaniwang paglihis ay isinasaalang-alang.

Matapos tukuyin ang strata, ang sample ay nilikha, upang makakuha ng nasabing sample, ang mga indibidwal ay pinili gamit ang anumang sampling technique para sa bawat isa sa strata nang hiwalay, sa pangkalahatan ang pamamaraan na pinaka inilalapat upang makuha ang sample. ng strata ay simpleng random sampling.

Sa strata, maaaring magkaroon ng mga homogenous na grupo ng mga indibidwal at sa pagliko sila ay heterogenous sa iba't ibang mga grupo, iyon ay, sa bawat pangkat na stratum ang mga indibidwal ay nagtatanghal ng mga katangian sa karaniwan ngunit magkakasabay na naiiba sa iba pang strata dahil ang bawat stratum ay may pag-uugali lang. Halimbawa, sa isang tiyak na pag-aaral inaasahan na makahanap ng ibang pag-uugali sa pagitan ng mga kalalakihan at kababaihan, ang unang stratum ay magiging kalalakihan at ang pangalawa ay magiging mga kababaihan, samakatuwid ang mga lalaki ay kumilos sa isang katulad na paraan sa bawat isa at kababaihan kumilos sa ibang paraan na magkapareho sa bawat isa, samakatuwid ang mga kalalakihan at kababaihan ay magkakaroon ng iba't ibang mga pag-uugali mula sa bawat isa. Kung ang strata ay karaniwang panloob na homogenous at heterogenous sa kanilang sarili,Kapag ginagamit ang sampling technique na ito, bawasan mo ang error sa sampling.

KARAGDAGAN NG NAG-ISANG RANDOM SAMPLING

• Maipapayo na gamitin ang sampling technique na ito kung mayroon kang isang kaalaman sa priori tungkol sa populasyon Makakuha ng mas tumpak na mga pagtatantya Ang layunin ng ganitong uri ng sampling ay upang matiyak na ang bawat stratum ng interes ay naaangkop na kinakatawan sa bawat sample.Ang iba't ibang mga pamamaraan ng sampling ay maaaring magamit para sa bawat sample. Kung ang strata ay karaniwang panloob na homogenous at heterogenous sa kanilang sarili, kapag ginagamit ang sampling technique na ito ay mabawasan ang sampling error.

Mga DISADVANTAGES NG STRATIFIED SAMPLING

• Kinakailangan na magkaroon ng isang balangkas na may impormasyon na pantulong na madalas na mahirap mabuo ang bawat isa sa strata.

RANDOM SAMPLING NG CONGLOMERATES

Ginagamit ang pamamaraang ito kapag ang populasyon ay pinagsama-sama sa mga likas na kumpol, nauunawaan natin sa pamamagitan ng konglomerates ang pagpapangkat ng mga elemento na nagtatanghal ng mga katangian na katulad ng buong populasyon, hindi tulad ng stratified random sampling, ang pamamaraang ito ay pinagsama ayon sa mga variable na pag-aralan at eksaktong natukoy sa populasyon. Ang mga kumpol ay dapat na magkasama at eksklusibo na kumpleto, pati na rin ang pagkakaroon ng isang pantay na posibilidad na mapili.

Ang pamamaraan upang magamit ang pamamaraang ito ay ang mga sumusunod:

• Random na piliin ang mga kumpol, ang mga elemento ng bawat kumpol ay magiging bahagi ng sample. Ang mga elementong ito ay bubuo ng mga pangkat o konglomerates.Mula rito, ang random na pagpili ng mga elemento na pag-aaralan sa loob ng bawat pangkat o pag-obserba ng lahat ng mga elemento na bumubuo sa mga napiling pangkat ay ginawa.

MIXED / MULTIPLE RANDOM SAMPLING

Ang pamamaraang sampling na ito ay gumagawa ng isang kumbinasyon ng dalawa o higit pa sa nabanggit na mga pamamaraan ng sampling, sa pangkalahatan kapag nagsasagawa ng isang pagsisiyasat hindi inirerekumenda na ang isang probabilistic na pamamaraan ng pag-sample ay gagamitin, dahil ang iba't ibang yugto ay isinasagawa sa panahon ng pagsisiyasat. pananaliksik at kung ang pamamaraang ito ay ginagamit sa bawat yugto, ang isang iba't ibang mga random na sampling technique ay ilalapat.

NON-PROBABILISTIKONG PAGSIMULA

Ang di-probabilidad na sampling ay ginagamit kapag mahirap makuha ang sample sa pamamagitan ng pamamaraang probabilidad na sampling. Ang pamamaraang ito ay isang pamamaraan ng sampling na hindi nagsasagawa ng mga random na pamamaraan ng pagpili, ngunit sa halip ay batay sa personal na paghuhusga ng mananaliksik upang piliin ang mga elemento na mapapaloob sa sample. Sa pamamaraang ito ang posibilidad ng pagpili ng bawat elemento ng populasyon ay hindi kilala at hindi rin lahat ay may parehong mga posibilidad na mapili para sa sample.

Bagaman ang pamamaraang ito ay hindi masyadong kinatawan sa ilalim ng pamantayan ng mananaliksik ngunit hindi ginagarantiyahan ang representativeness. Kabilang sa mga di-probabilistikong pamamaraan ang pinaka ginagamit ay:

• Quota sampling Sinadya o kaginhawaan sampling Snowball sampling Judgment sampling.

PAGSUSULIT NG QUOTAS

Ito ay isang non-probability sampling technique, na binubuo ng pagpili ng sample pagkatapos ng populasyon ay nahahati sa strata. Ang pagkakaiba sa pagitan ng pamamaraan ng quota sampling at ang stratified na paraan ng sampling ay ang pagpili ng mga elemento ng populasyon para sa sample ay ginawa ayon sa pagpapasya ng mananaliksik at hindi isinasagawa nang random bilang sa stratified sampling. Ang pamamaraan para sa paggawa ng isang pagpipilian mula sa isang sample ng? mga elemento ng isang populasyon ?, susunod

• Nahahati ang populasyon? strata o mga grupo (ayon sa edad, kasarian, trabaho, lugar ng tirahan, atbp.). Kung ang strata ay mayroon? ₁,? ₂,…,? ? elemento, tulad na:? =? ₁ +? ₂ + ⋯ +? ? Kasunod nito, pinipili ng mananaliksik ang mga quota (ang mga quota na ito ay maaaring mapili sa kanyang sariling pagpapasya o sa pamamagitan ng pamantayan na inangkop sa sample), iyon ay, ang bilang ng mga elemento,? ₁,? _2,,…,? ? dadalhin sa bawat stratum, kung saan ang kabuuan ay magiging kabuuan ng mga elemento? ng sampol? =? ₁ +? ₂ + ⋯ +? ?.

• Ang mga elemento na napili sa bawat stratum ay isinasagawa gamit ang pamamaraan na probabilistic n.

KRITERIA PARA SA PUMILI NG QUOTAS

Tulad ng naunang nabanggit, ang mga quota ay maaaring mapili sa pagpapasya ng mananaliksik o maaari rin itong mapili ng mga pamantayang istatistika, ang ilan sa mga pamantayang ito ay:

• Simpleng pagpipilian: Ang mga logro ay magiging pareho sa? Ang mga indibidwal ay mapili sa bawat stratum. Hindi inirerekomenda na gamitin ang kriteryang ito kapag ang bawat stratum ay may iba't ibang bilang ng mga indibidwal. Ang pagpipilian ay proporsyonal sa laki ng stratum: ang quota sa bawat pangkat ay proporsyonal sa mga elemento ng pangkat na iyon. Sa strata ay kukunin? ? Alin ang kinakalkula sa sumusunod na pormula.

Saan? ay ang bilang ng mga elemento sa populasyon,? ang sample at? ? na sa stratum?

• Ang pagpipilian ay proporsyonal sa iba't ibang stratum: kung ang pagkakaiba-iba ng katangian na isinasaalang-alang natin sa strata ay kilala. Ang mga quota ay proporsyonal dito sa bawat pangkat. Kung mas malaki ang pagkakaiba-iba ng grupo, mas malaki ang quota.

? =? ? ? ? ?

? ∑ ? ? ?

? = 1? ?

Saan n ang bilang ng mga elemento sa halimbawang,? ? na ang stratum at? ? ang karaniwang paglihis ng stratum?

INTENTIONAL O PAGSUSULIT NG KONTENSIYON

Ito ay isang non-probability sampling na pamamaraan, ang pamamaraang ito ay binubuo ng pagpili ng mga elemento na maginhawa para sa pagsisiyasat para sa sample, sinabi ang kaginhawaan na nangyayari dahil mas madaling masuri ng mananaliksik na suriin ang mga paksa alinman sa pamamagitan ng heograpiya. Ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng pagsusumikap upang makakuha ng mga sample na kinatawan ng pagsasama ng mga karaniwang mga grupo sa sample.

Ang diskarteng ito ay isa sa pinakamurang at ang isang nangangailangan ng mas kaunting oras, dahil hindi ito nangangailangan ng maraming pagsisikap o ang paggamit ng ilang pamamaraan upang piliin ang mga elemento ng sample, ang seksyon ay isinasagawa sa pagpapasya ng mananaliksik.

SNOWBALL SAMPLING

Tinatawag itong snow sampling dahil binubuo ito sa bawat paksang pinag-aralan na nagmungkahi ng iba, iyon ay, ang ilang mga indibidwal ay matatagpuan at pinamumunuan nila ang iba at sa baybayin nito ang iba pa hanggang makuha ang isang sapat na sample.

Gumagawa samakatuwid isang pinagsama-samang epekto na katulad ng isang snowball. Ang pamamaraan na ito ay isang paraan na hindi probabilistikong sampling at isinasagawa sa mga populasyon kung saan ang mga indibidwal ay hindi kilala o hindi ma-access, halimbawa sa mga sekta, ang marunong, mga grupo ng minorya, kriminal, isang tiyak na pangkat ng mga pasyente, atbp.

PAGSASABI NG PAGSUSULIT

Ang pamamaraan na di-probabilidad na sampling, na binubuo ng mga paksa na napili batay sa kaalaman at paghatol ng mananaliksik. Iyon ay, ang mananaliksik ay gumagamit ng kanyang paghuhusga o karanasan upang piliin ang mga elemento na kabilang sa sampol, dahil isinasaalang-alang niya na sila ay mas kinatawan ng populasyon sa ilalim ng pag-aaral.

Inirerekomenda ang pamamaraang ito na magamit kapag ang taong responsable sa pagsasagawa ng pag-aaral ay nakakaalam ng mga nakaraang katulad o magkaparehong mga pag-aaral at alam nang eksakto na ang sample ay kapaki-pakinabang para sa pag-aaral, sa parehong paraan kapag ang populasyon ay maliit, samakatuwid ang mananaliksik ay nakakaalam ng populasyon.

KASUNDUAN

Batay sa impormasyong ito, napagpasyahan na ang pamamaraan na nagbibigay ng pinakamalaking pakinabang ay probabilistic sampling, dahil ang mga resulta nito ay karaniwang mas kinatawan at hindi posibilidad na sampling na nagsisikap upang makakuha ng data na epektibong kinatawan.

Sa di-probabilidad na sampling dapat nilang ipakita ang kanilang mga orihinal na katangian, ang kanilang mga resulta ay kapaki-pakinabang kung sila ay ginagamit nang mabuti. Sa mga pamamaraan ng pag-sampol ng posibilidad, ang kanilang mga teoretikal na diskarte ay naging sobrang hinihingi.

Ang mga pamamaraan na sampling na ito ay may kahalagahan upang magsagawa ng isang pagsisiyasat sa isang tiyak na populasyon dahil kung nais mong isagawa ang pagsisiyasat na ito na may higit na tagumpay sa mga tuntunin ng mga resulta, pagkatapos ay kailangan mong pumili ng isa sa dalawang mga pamamaraan na ito, sa parehong paraan ng mga pamamaraan na ito ay nangangailangan mas kaunting oras at mapagkukunan.

Ang halimbawa ay samakatuwid ay isang tool sa pananaliksik na ang pagpapaandar ay upang matukoy kung aling bahagi ng isang populasyon ang dapat suriin, upang makagawa ng mga konklusyon tungkol sa sinabi ng populasyon.

Ang sample ay dapat makakuha ng isang sapat na representasyon ng populasyon, kung saan ang mga mahahalagang tampok ng nasabing populasyon na mahalaga para sa pananaliksik ay kinakatawan sa pinakamahusay na paraan. Para sa isang halimbawang maging kinatawan, at samakatuwid ay kapaki-pakinabang, dapat itong sumasalamin sa pagkakapareho at pagkakaiba na matatagpuan sa populasyon, iyon ay, magpakita ng mga katangian nito.

GLOSSARY

E Sampling error

Ang mga ito ay mga pagkakamali na sanhi ng pagkilos ng pagkuha ng impormasyon mula sa isang sample, sa halip na sa buong populasyon. Ang mga ito ay dahil sa pagkakaiba-iba sa pagitan ng isang sample at isa pa

M Sample

Ito ang hanay ng mga indibidwal sa uniberso na napili upang pag-aralan ang mga ito

P Populasyon

Ito ang hanay ng lahat ng mga halaga ng isang kababalaghan o pag-aari na nais mong obserbahan.

REFERENCES

1. ARQHYS ARCHITECTURE. (sf). Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa ARQHYS ARQUITECTURA: Kailangang magkaroon ng isang balangkas na may impormasyon na pantulong. Hirap sa paglikha o pagbuo ng mga layer. BlogsPost. (sf). Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa BlogsPost: http://metodologia02.blogspot.mx/p/tipos-de-muestreo.html Statistics. (sf). Nakuha noong Disyembre 29, 2016, mula sa Istatistika: http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf Galugarin. (sf). Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Explorable: https://explorable.com/es/muestreo-probabilistico Explorable. (sf). Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Galugarin: https://explorable.com/es/muestreo-aleatorioFormulas, U. (sf). Mga Formula ng Uniberso. Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa http: //www.universoformulas.com / statistics / inference / systematic sampling / Malhotra, NK (2008). Sampling; disenyo at pamamaraan. Sa NK Malhotra, Market Research (pp. 332-360). Mexico: Edukasyon sa Pearson, Prentice Hall. Mga matematika. (sf). Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa Matematika: http://matematicas.unex.es/~inmatorres/teaching/muestreo/assets/cap_5.pd fOchoa, C. (2015 de Open de 08). Net paghahanap. Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Net Quest: http://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreoaleatorio-simplepd fOchoa, C. (Buksan ang 2015 ng 08). Net paghahanap. Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Net Quest: http://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilistico-muestreoaleatorio-simplepd fOchoa, C. (Buksan ang 2015 ng 08). Net paghahanap. Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Net Quest:

1. Ochoa, C. (Pebrero 19, 2015). Net paghahanap. Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Net Quest:

1. Ochoa, C. (Abril 16, 2015). Net paghahanap. Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa http://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilisticomuestreo-estratificado ua.es. (sf). Nakuha noong Disyembre 30, 2016, mula sa Personal.ua.es:

1. Ramos, LA (Setyembre 22, 2011). Slide Ibahagi. Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa Slide Share:

1. Riesco, JM (nd). Mga Pangunahing Konsepto ng Mga Istatistika. Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa Mga Pangunahing Konsepto ng Mga Istatistika: http://www.jorgegalbiati.cl/ejercicios_4/ConceptosBasicos.pdf Mga Formula ng Unibersidad. (sf). Nakuha noong Enero 04, 2017, mula sa Universo Formula: http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-noprobabilistico/ Mga Form ng Universo. (sf). Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-cuotas/ Universo Fórmula. (sf). Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-bola-Nieve Universo Fórmula. (sf). Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-por-conveniencia Universo Fórmula. (sf). Nakuha noong Enero 02, 2017, mula sa http: //www.universoformulas.com / statistics / inference / discretionary sampling /

I-download ang orihinal na file