Muestreo en Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada a las Redes Sociales

Muestreo en Proyectos de

Inteligencia Artificial

¿Big is beautiful?

@AlicanteMkt@DavidMorles DavidMorles.com

http://twitter.com/alicantemkt


http://twitter.com/davidmorles


http://davidmorles.com


Conceptos

Muestra:

Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

Población estadística:

Es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir).

Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extracción de una muestra de ésta.








Tamaño Muestral








N: es el tamaño de la población.

k: es una constante que depende del nivel de confianza que asignemos. El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos.

Tamaño Muestral

e: es el error muestral deseado, en tanto por ciento. El error muestral es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al total de ella.

p: proporción de individuos que poseen en la población la característica de estudio. Este dato es generalmente desconocido y se suele suponer que p=q=0.5

q: proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir, es 1-p.








Tamaño Muestral

N = tamaño de la población.

Z = Valor obtenido mediante niveles de confianza. Es un valor constante que, si no se tiene su valor, se lo toma en relación al 95% de confianza equivale a 1,96 (como más usual) o en relación al 99% de confianza equivale 2,58, valor que queda a criterio del encuestador.

e = Límite aceptable de error muestral que, generalmente cuando no se tiene su valor, suele utilizarse un valor que varía entre el 1% (0,01) y 9% (0,09), valor que queda a criterio del encuestador.

σ= Desviación estándar de la población, que generalmente cuando no se tiene su valor, suele utilizarse un valor constante de 0,5.








Intervalo de Confianza








¿Big is Beautiful?


¿Tienes Claro Cuál es la Población?







Si no sabes cuál es la población objetivo, ninguna muestra será representativa.

¿Cuál es la Población?

Características específicas que les identifican:

● Demografía (edad, sexo, estado civil, ingreso, ocupación, educación, etc.)● Intereses o comportamientos.● Pertenencia a determinados grupos u organizaciones.● Tiempo (cambios demográficos, económicos, legislativos, políticos, etc.)








Técnicas de Muestreo

- Muestreo no probabilístico.- Muestreo Aleatorio.

○ Sin reposición de los elementos.○ Con reposición de los elementos.○ Muestreo sistemático.○ Muestreo estratificado.

■ Asignación proporcional.■ Asignación óptima.

○ Muestreo por etapas múltiples.○ Muestreo por conglomerados.○ Homogeneidad de las poblaciones o sus subgrupos.








¿Big is Beautiful?

Metodología Propuesta

Algunos buenos estadísticos ofrecen conclusiones relevantes.

Otros le dan al cliente lo que quiere.








Muestreo en Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada a las Redes Sociales

Marketing

Transcript of Muestreo en Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada a las Redes Sociales