Random Sampling Tool para PC

DaaTech Data Sampling Tool is a generic Android App that uses Random Sampling Technique by a way of selecting a sample of observations from a population in order to make inferences about the population.

The Application is generic in the sense that, is can calculate and sample with the two main type of data.
Which are the Qualitative and Quantitative data types.

The App works with the Following Random Sampling
Simple random sampling
Stratified random sampling
Cluster sampling

DaaTech Data Sampling Tool es una aplicación genérica de Android que utiliza la técnica de muestreo aleatorio mediante una forma de seleccionar una muestra de observaciones de una población para hacer inferencias sobre la población.

La aplicación es genérica en el sentido de que se puede calcular y muestrear con los dos tipos principales de datos.
Cuáles son los tipos de datos cualitativos y cuantitativos.

Tipo de datos cuantitativos
Bajo esta configuración, el usuario solo tiene que configurar la población objetivo en un cuadro de texto de respuesta.
Ejemplo, seleccione cualquier elemento (podría ser el número) de A - T o 1 - 20.

Tipo de datos cualitativos
Esta es la configuración que hace que esta aplicación sea diferente a cualquier otra, el usuario definirá (establecerá) las variables y usará el botón "AGREGAR" para ordenar a la aplicación que elija cualquier variable en Random.
Ejemplo, seleccione cualquier elemento (días de la semana, meses o cualquier cosa) definido por el usuario, como:

a. Jóvenes, Niños, Adultos
segundo. Lista de Regiones (Este, Bono, Ashanti, etc.)

En esta aplicación fácil de usar, el usuario debe escribir la población objetivo o Definir las variables y presionar "EJECUTAR MUESTRA" para obtener resultados de una muestra aleatoria.

Para los investigadores, la aplicación funciona con cualquiera de los tipos principales de muestreo aleatorio, incluidos:

Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es el enfoque más sencillo para obtener una muestra aleatoria. Implica elegir un tamaño de muestra deseado y seleccionar observaciones de una población de tal manera que cada observación tenga las mismas posibilidades de selección hasta que se logre el tamaño de muestra deseado.

Muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado implica dividir una población en subgrupos clave y obtener una muestra aleatoria simple de cada grupo.
Estos subgrupos (por ejemplo, hombres menores de 30 años, mujeres menores de 30 años, hombres mayores de 30 años y mujeres mayores de 30 años) se denominan estratos. Por ejemplo, si desea un tamaño de muestra de 200, puede seleccionar muestras de 50 de cada estrato. El tamaño de muestra requerido para cada estrato se diseñará para que coincida con proporciones de población conocidas o para representar en exceso a los subgrupos clave de interés.

El principal beneficio del muestreo estratificado sobre el muestreo aleatorio simple es asegurarse de que tenga buenos tamaños de muestra en los subgrupos clave.

Muestreo de conglomerados
El muestreo de conglomerados es como un muestreo aleatorio estratificado, excepto que la población se divide en un gran número de subgrupos (por ejemplo, cientos de miles de pequeños subgrupos); luego, algunos de estos subgrupos se seleccionan al azar y luego se recolectan muestras aleatorias simples dentro de estos subgrupos. Estos subgrupos se llaman grupos.

Normalmente, el propósito del muestreo de conglomerados es reducir los costos de la recopilación de datos. Esto se logra definiendo los grupos de acuerdo con la facilidad de acceso (por ejemplo, un suburbio puede ser un grupo si se realiza una muestra de puerta a puerta, o un hogar puede ser un grupo si se realiza una entrevista telefónica).