MUESTREO
Uno de los propósitos de la estadística inferencial es estimar las características poblacionales desconocidas, examinando la información obtenida de una muestra, de una población.
El punto de interés es la muestra la cual debe ser representativa de la población objeto de estudio
Los errores más comunes que se pueden cometer son:
1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la Población, se denomina error de muestreo.
2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente se tomó la muestra. Error de Inferencia.
En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para describir una porción escogida de la población.
TIPOS DE MUESTREO
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.
MUESTREO PROBABILISTICO:
Es un proceso en el que se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar una muestra.
Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:
Es el que permite al investigador conformar una muestra de forma que cada elemento de la población o universo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, por lo tanto se requiere, por lo tanto se requiere enumerar a cada uno, del 1 al N
Ejemplo:
Se requiere conocer el comportamiento de una población conformada por 84 estudiantes de la UPAO en el curso de ESTADISTICA; para extraer la muestra aleatoria de 10 estudiantes el docente se vale de un listado la cual a cada elemento de la población le asigna un número.
MUESTREO SISTEMATICO:
Este tipo de muestreo, para obtener una muestra sistemática al azar se debe enumerar las observaciones del 1 al N. Luego se debe determinar el intervalo de muestreo (IM), que consiste en dividir el número total de observaciones o unidades de muestreo de la población entre el tamaño deseado de la muestra, es decir:
N: Población
N: Muestra IM= n/m
EJEMPLO
Una gran empresa ha solicitado a su departamento de informática que realice una aplicación que permita gestionar on-line las ventas en todas sus tiendas. Para hacer las primeras comprobaciones deciden elegir 4 tiendas. Para ello disponen de un fichero con 1728 filas en el que en las 6 primeras filas aparece una cabecera y en la séptima los campos que definen cada uno de los datos tomados de cada tienda (Dirección postal, Nombre del gerente, etc.). A continuación están el resto de filas con los datos concretos de cada una de las tiendas. Simula de forma razonada un muestreo sistemático e indica en qué filas aparecerán los datos de las tiendas que van a formar parte de la muestra
MUESTREO ESTRATIFICADO:
Es una forma de representación estadística que muestra cómo se comporta una característica o variable en una población a través de hacer evidente el cambio de dicha variable en sub-poblaciones o estratos.
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar y que no se solapen.
Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
1. Asignación proporcional: el tamaño de cada estrato en la muestra es proporcional a su tamaño en la población.
2. Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.
EJEMPLO:
Por ejemplo, suponemos que estamos haciendo un estudio de la vista de la población de una ciudad. Suponemos que el 30% de la población lleva gafas y el 70% no. Mediante este método se escogería el 30% de la muestra de personas que lleven gafas y el 70% de los que no.
Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esa misma proporción.
MUESTREO POR CONGLOMERADO:
Este tipo de muestreo se divide la población o universo en grupos relativamente homogéneos, llamados estratos y después se toma una muestra al azar de cada estrato, y la muestra resultante se llama muestra estratificada.
El conglomerado más utilizado en la investigación es un conglomerado geográfico. Por ejemplo, un investigador desea estudiar el rendimiento académico de los estudiantes secundarios en España.
1. Puede dividir a toda la población (población de España) en diferentes conglomerados (ciudades).
2. Luego, el investigador selecciona una serie de conglomerados en función de su investigación, a través de un muestreo aleatorio simple o sistemático.
3. Luego, de los conglomerados seleccionados (ciudades seleccionadas al azar) el investigador puede incluir a todos los estudiantes secundarios como sujetos o seleccionar un número de sujetos de cada conglomerado a través de un muestreo aleatorio simple o sistemático.
MUESTREO NO PROBABILISTICO: Es un procedimiento de selección en el que se desconocen la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra
Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL:
Es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin juicio o criterio preestablecido:
Ejemplo: la gente que circula por la determinada calle a una hora especifica del día, los visitantes que acuden a un museo en un determinado lapso.
MUESTEO INTENCIONAL: En este caso los elementos son escogidos con base en criterios o juicios preestablecidos por el investigador.
Ejemplo: Para un estudio de calidad de la educación, previamente, se establecen como criterios de selección de la muestra los siguientes.
.MINIMO 20 AÑOS DE EXPERIENCIA EN EL CAMPO EDUCATIVO
.POSEER TITULO DE POSGRADO
.HABER OCUPADO UN CARGO DIRECTIVO.
MUESTREO POR CUOTAS: Consiste en dividir a la población bajo estudio en subgrupos o cuotas, según ciertas características: edad, sexo, estado civil, etc.
En un estudio en donde el investigador quiere comparar el rendimiento académico de los diferentes niveles en la empresa, su relación con el género y la situación socioeconómica, el investigador identifica primero los subgrupos.
Por lo general, los subgrupos son las características o variables del estudio. El investigador divide a toda la población en niveles de clase, cruzados con el género y el nivel socioeconómico. Luego, toma nota de las proporciones de estos subgrupos en toda la población y a continuación hace un muestreo de cada subgrupo.
MUESREO BOLA DE NIEVE: Este modelo es particularmente útil cuando se muestran poblaciones cuyos componentes, por motivos morales, ideológicos, legales o políticos tienen a ocultar su identidad.
A partir de unos pocos individuos el entrevistador, con ayuda de los primeros, va “conociendo” nuevos miembros de la muestra.
Ejemplo: para obtener sujetos para un estudio que quiere analizar una enfermedad rara, el investigador puede elegir utilizar el muestreo de bola de nieve, ya que será difícil obtener sujetos. También es posible que los pacientes con la misma enfermedad tengan un grupo de apoyo, y si uno de sus miembros es tu primer sujeto, lo más probable es que allí encuentres más sujetos para el estudio.
INTEGRANTES:
- Canales Salirrosas, Blanca
- Menor Reyes, Dani
- Hernández Coronel, Jean Pierre
- Genovez Castillo, Beli
