¿Por qué técnicas como el muestreo por conglomerados y el muestreo polietápico son tan válidas externamente como el muestreo aleatorio simple?
¿Por qué técnicas como el muestreo por conglomerados y el muestreo polietápico son tan válidas externamente como el muestreo aleatorio simple? Todas se basan en muestras grandes. Todas contienen elementos de selección aleatoria. Todas miden a todos los miembros de la población de interés.
¿Cuál es la principal razón para utilizar el muestreo por grupos en lugar del muestreo aleatorio estratificado?
En el muestreo por conglomerados, el objetivo es reducir los costes y aumentar la eficacia del muestreo. En el muestreo estratificado, el motivo es aumentar la precisión para reducir el error.
¿Cuál es la diferencia entre el muestreo por etapas y el muestreo por grupos?
A diferencia del muestreo estratificado, en el muestreo polietápico no se muestrean todos los conglomerados (o estratos), sino sólo un subconjunto de n conglomerados. En la segunda etapa se extraen (sub)muestras de los conglomerados extraídos en la primera etapa para estimar los totales de los conglomerados correspondientes. Esto se denomina muestreo en dos etapas.
¿Cuál es la diferencia entre el muestreo aleatorio simple y el muestreo por grupos?
El muestreo sistemático selecciona un punto de partida aleatorio de la población y, a continuación, se toma una muestra de intervalos fijos regulares de la población en función de su tamaño. El muestreo por conglomerados divide la población en conglomerados y luego toma una muestra aleatoria simple de cada conglomerado.
¿Por qué el muestreo por grupos es el preferido?
Ventajas del muestreo por grupos
Dado que el muestreo por conglomerados selecciona sólo determinados grupos de toda la población, el método requiere menos recursos para el proceso de muestreo. Por lo tanto, suele ser más barato que el muestreo aleatorio simple o el estratificado, ya que requiere menos gastos administrativos y de viaje.
¿Por qué es más eficaz el muestreo por grupos?
Al utilizar el muestreo por conglomerados, los investigadores pueden recoger muestras más grandes que con otros métodos porque los grupos simplifican y reducen los costes de recogida de datos. La agrupación concentra efectivamente a los sujetos en regiones más pequeñas, lo que permite a los investigadores tomar muestras más numerosas.
¿Es el muestreo por grupos un método de muestreo aleatorio?
El muestreo por conglomerados es un método de muestreo probabilístico en el que se divide una población en conglomerados, como distritos o escuelas, y luego se seleccionan aleatoriamente algunos de estos conglomerados como muestra.
¿Cuál es la principal razón por la que un investigador utilizaría el muestreo por grupos?
El muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población objetivo es demasiado grande o está muy dispersa, y el estudio de cada sujeto sería costoso, largo e improbable. El muestreo por grupos permite a los investigadores crear subsecciones más pequeñas y manejables de la población con características similares.
¿Cuál es la ventaja de la agrupación?
La principal ventaja de una solución en clúster es la recuperación automática en caso de fallo, es decir, la recuperación sin intervención del usuario. Las desventajas de la agrupación son la complejidad y la incapacidad de recuperarse de la corrupción de la base de datos.
¿Cuál es el principal beneficio de tener un clúster?
El clustering proporciona soporte a la conmutación por error de dos maneras: Redistribución de la carga: Cuando un nodo falla, el trabajo del que es responsable se dirige a otro nodo o conjunto de nodos. Recuperación de solicitudes: Cuando un nodo falla, el sistema intenta reconectar a los usuarios de MicroStrategy Web con peticiones en cola o en proceso a otro nodo.
¿Por qué la agrupación es mejor que la clasificación?
Por tanto, la clasificación es un proceso más complejo que la agrupación. Por otro lado, la agrupación es un enfoque de aprendizaje no supervisado en el que la agrupación se realiza sobre la base de las similitudes. En este caso, la máquina aprende de los datos existentes y no necesita ningún tipo de entrenamiento.