Elaboración de conclusiones a partir del análisis
probabilístico
El muestreo probabilístico es un método de muestreo (muestreo se refiere al estudio o el análisis de grupos pequeños de una población) que utiliza formas de métodos de selección aleatoria.
El requisito mas importante del muestreo probabilístico es que a todos en una población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.
Por ejemplo, si tienes una población de 100 personas cada persona tendría una probabilidad de 1 a 100 de ser seleccionado. El método de muestreo probabilístico te ofrece la mejor oportunidad de crear una muestra.
Este método utiliza la teoría estadística para seleccionar al azar un pequeño grupo de personas (muestra) de una gran población existente y luego predecir que todas las respuestas coincidieran con la población en general.
Por ejemplo, es prácticamente imposible enviar una encuesta a cada una de las personas de todo un país para recabar información, pero lo que puede hacer utilizar el método de probabilidad para obtener datos que puedan ser buenos (incluso aunque se obtenga de una población más pequeña).
Tipos de muestreo
Ventajas del muestreo probabilístico
Esrentable: este proceso es rentable y efectivo en relación con el tiempo y costo.
Es simple y fácil: es muestreo de probabilidad es un método fácil ya que no implica un proceso complicado. Es rápido y ahorra tiempo.
No es técnico: este método de muestreo no requiere ningún conocimiento técnico debido a la simplicidad con la que puede realizarse. Este método no requiere ningún tipo de conocimiento complejo y por suerte, no es nada largo.
Conclusiones de un análisis probabilístico .
Para elaborara conclusiones de un análisis probabilístico, recuerda la pregunta de investigación e hipótesis, resume tus resultados clave relacionándolos con estos, interpreta el significado de los datos sin jerga excesiva, y discute las implicaciones de tus hallazgos, considerando siempre las limitaciones incertidumbres del análisis.
Pasos para elaborar conclusiones a partir de un análisis probabilístico:
• Reafirma la pregunta de investigación y la hipótesis:
Comienza con recordar al lector el propósito principal de estudio y la hipótesis que busaca probar.
• Resume los resultados calve:
Presenta un resumen conciso de los hallazgos más importantes de tu análisis probabilístico, destacando patrones, relaciones o tendencias significativas.
• Interpretación de los resultados en el contexto de la hipótesis:
Explica el significado de tus hallazgos en términos sencillos, indicando si los datos respaldan o rechazan tu hipótesis original.
• Discute las implicaciones:
Reflexiona sobre el significado más amplio de tus resultados. ¿Qué aporta a tu campo de estudio? ¿Qué nuevas preguntas surgen?
• Identifica las limitaciones y la incertidumbre:
Es crucial reconocer las limitaciones del análisis, las fuentes de error, las suposiciones subyacentes y cualquier incertidumbre asociada a los resultados probabilísticos
• Formula conclusiones lógicas y validas:
Asegúrate de que tus conclusiones se deriven directamente de tus datos y análisis, sean lógicas y respondan a la pregunta de investigación.
Puntos clave a considerar:
• Claridad y sencillez:
Evita la jerga técnica excesiva al comunicar el significado de los resultados estadísticos.
• Validación de datos:
Asegúrate de que los datos y el análisis sean válidos y confiables entes de extraer conclusiones.
• Enfoque rigoroso:
Un enfoque rigoroso, con un diseño de estudio cuidado y una interpretación cautelosa de los resultados, es fundamental para obtener conclusiones confiables.
Asegúrate que tus conclusiones se basen directamente en los resultados del análisis probabilístico y no en suposiciones o información ajena al estudio.
