Descripcion de un lugar ejemplo

Ejemplo de descripción

Si estás confundido sobre cómo escribir tus meta descripciones, no eres el único. Para ayudar a eliminar esa confusión, voy a profundizar en lo que hace una gran meta descripción y compartir 15 ejemplos de meta descripciones asesinas.
Consejo profesional: Si buscas una herramienta que te ayude a analizar el nivel de optimización SEO de tu sitio y cómo lo ven los motores de búsqueda, echa un vistazo a SEMrush. Es una de las herramientas líderes en este espacio.
Dado que sólo tienes 160 caracteres para trabajar, escribir una gran meta descripción requiere algo más que juntar unas cuantas palabras. Para ayudarte a dar rienda suelta a tu creatividad, aquí tienes algunos ejemplos de meta descripciones para que te sirvan de inspiración.
Por qué funciona: ¿Le gusta viajar? Empezar con una pregunta atrae a los lectores, haciendo que la descripción sea personal. Continúa explicando exactamente cómo Lonely Planet ayuda a los viajeros, todo ello dentro del recuento de 160 caracteres.
Por qué funciona: reddit no sólo incluye su mantra de empresa -lo mejor de Internet- en su descripción, sino que también ofrece una explicación clara de lo que proporciona, junto con la palabra «tú» al final para darle un toque personal añadido.

Descripción de la página ideas

En estadística, un marco de muestreo es el material o dispositivo de origen del que se extrae una muestra[1]. Se trata de una lista de todas las personas de una población que pueden ser objeto de muestreo, y puede incluir individuos, hogares o instituciones[1].
En muchas situaciones prácticas, el marco es una cuestión de elección para el planificador de la encuesta, y a veces una cuestión crítica. Algunas investigaciones muy valiosas no se llevan a cabo por falta de un marco aparente; otras, por culpa de marcos defectuosos, han terminado en un desastre o en una nube de dudas.- Raymond James Jessen
En los casos más sencillos, como cuando se trata de un lote de material de una producción, o cuando se utiliza un censo, es posible identificar y medir cada uno de los elementos de la población e incluir cualquiera de ellos en nuestra muestra; es lo que se conoce como muestreo directo de elementos[1]. Sin embargo, en muchos otros casos esto no es posible; ya sea porque su coste es prohibitivo (llegar a todos los ciudadanos de un país) o imposible (llegar a todos los seres humanos vivos).

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Definición: Una muestra se define como un conjunto más pequeño de datos que un investigador escoge o selecciona de una población mayor mediante un método de selección predefinido. Estos elementos se conocen como puntos de muestreo, unidades de muestreo u observaciones. La creación de una muestra es un método eficaz para llevar a cabo la investigación. En la mayoría de los casos, resulta imposible o costoso y lento investigar a toda la población. Por lo tanto, el examen de la muestra proporciona información que el investigador puede aplicar a toda la población.
Por ejemplo, si un fabricante de teléfonos móviles quiere realizar un estudio de investigación de características entre los estudiantes de las universidades estadounidenses. Si el investigador busca las características que utilizan los estudiantes, las características que les gustaría ver y el precio que están dispuestos a pagar, hay que realizar un estudio de investigación en profundidad. Este paso es imprescindible para entender las características que necesitan ser desarrolladas, las características que requieren una actualización, el precio del dispositivo y la estrategia de salida al mercado. Solo en 2016/17 había 24,7 millones de estudiantes matriculados en universidades de todo Estados Unidos. Es imposible investigar a todos estos estudiantes; el tiempo invertido haría que el nuevo dispositivo fuera redundante, y el dinero gastado en el desarrollo haría inútil el estudio. La creación de una muestra de universidades por ubicación geográfica y la posterior creación de una muestra de estos estudiantes de estas universidades proporciona un número suficientemente grande de estudiantes para la investigación.

Descripción del sitio web

Los métodos de diseño de la muestra se refieren generalmente a la técnica utilizada para seleccionar las unidades de muestreo para la medición (por ejemplo, seleccionar individuos de una población o lugares para muestrear dentro de un área de estudio). Antes de considerar los métodos de diseño de la muestra, es necesario haber definido a fondo la población, el área de estudio, la unidad de muestreo y el objetivo del muestreo. Todo ello influirá en los métodos de diseño de la muestra que resulten adecuados. La selección de un método de diseño de la muestra adecuado garantiza que las muestras en cuya recogida se invierte tiempo y dinero pueden respaldar las inferencias que se desean realizar. El uso de un método de diseño de la muestra que no sea adecuado puede dar lugar a muestras que estén sesgadas con respecto a sus objetivos de evaluación o seguimiento. En este caso, la inferencia es válida sólo para las muestras/sitios que se midieron, y no para el área/población más grande.
Los métodos de diseño de muestras suelen dividirse en dos tipos: Métodos no aleatorios y métodos aleatorios. Estos dos tipos y los métodos comúnmente aplicados dentro de cada uno se discuten a continuación. No es raro que el diseño de la muestra para un solo proyecto incluya aspectos de selección aleatoria y no aleatoria. Por ejemplo, las ubicaciones de los sitios de muestreo pueden seleccionarse aleatoriamente dentro de un área de estudio, pero los transectos o las parcelas a muestrear dentro del sitio pueden ubicarse sistemáticamente. En este caso, la aleatorización de las ubicaciones de los sitios puede preservar la naturaleza estadísticamente insesgada del diseño general de la muestra. Sin embargo, el hecho de que la aleatorización se incluya en algún punto del diseño de la muestra no garantiza un buen diseño de la misma. La selección no aleatoria de las ubicaciones de los sitios, basada en el conocimiento local, y la posterior aleatorización de las ubicaciones de las parcelas dentro de cada sitio no darán como resultado una muestra estadísticamente insesgada. Hay que prestar atención a dónde se produce la aleatorización en relación con la distribución de la población muestreada para garantizar que el diseño general de la muestra mantenga las propiedades estadísticas deseadas