MUESTREO Y TECNICAS DE MUESTREO Y TECNICAS DE MUESTREOMUESTREO

ESTADISTICA

DOCENTE: Ing. Harold Bermudez Herrera

ConceptosConceptos

Muestra Aleatoria. Es una muestra obtenida de la población de tal manera que todas la posibles muestras de igual número de observaciones tienen la misma probabilidad de ser seleccionada. En otras palabras, en una muestra aleatoria solo el azar es “quien decide” que elementos están en la muestra, se debe evitar cualquier procedimiento que involucre la participación del investigador ya que inconscientemente se podría sesgar el muestreo y se no representativo de la población.

Se dice que una muestra aleatoria es representativa de la población cuando tiene las mismas características de la población, es decir, que tiene que ser aleatoria, al azar o probabilística. y el muestreo aleatorio es la manera con mayor posibilidades de obtener una muestra representativa.

Muestrear es tomar una muestra de la poblacion, bajo ciertas condiciones y sometido a ciertos requisitos, se constituye en un procedimiento práctico, económico y rápido para generalizar conclusiones obtenidas a través de una muestra, aplicables a toda la población de la que forma parte, dentro de ciertos límites de confiabilidad, establecidos de antemano.

Muestreo aleatorioMuestreo aleatorio

FactoresFactores

CostoTiempoRecuros humanosPoblaciones muy grandes o infinitasDestruccion de la unidad sometida a controlCaracteristicas con gran homogeneidad

Cuando se investigan las caracteristicas de todas la unidades que constituyen la población o universo, nos referimos a una investigación total, exhaustiva o censo

El objetivo del muestreo es considerar el mayor número de unidades con el menor costo posible (Tamaño de la muestra)

Fases del proceso de muestreoFases del proceso de muestreo

- Definir las unidades de estudio

- Delimitar la población de estudio :criterios de pertenencia y tamaño; si es conocida o no

- Definir o calcular el tamaño de la muestra

- Elegir el tipo de muestreo: probabilístico o no probabilístico

- Elegir la técnica de muestreo

- Aplicar el proceso de selección

1. Definir las unidades de estudio1. Definir las unidades de estudio

La unidad de estudio se refiere al contexto, al ser o entidad poseedor de la característica, evento, cualidad o variable que se desea estudiar. Una unidad de estudio puede ser una persona, un objeto, un grupo, un área geográfica, una institución o empresa, etc.

La unidad de observación. Se refiere a la unidad de recopilación de datos, es un elemento o grupo de elementos del que se reúne la información. Ejemplo: si se desea estudiar familias una unidad de observación puede ser el jefe del hogar. Si se trata de una organización, un área funcional en particular es una unidad de observación

2. Delimitar la población2. Delimitar la población

población se refiere al conjunto de todos los elementos, seres o eventos a los cuales se refiere la investigación, los cuales tienen ciertas características similares, de los cuales se desea obtener información.

Muestra. Es una porción de la población que es estudiada para conocer dicha población.

3. Definir el tamaño de la muestra3. Definir el tamaño de la muestra

Marco Muestral: Es un listado concreto, actualizado y revisado de todos los elementos que constituyen la población de la cual se va a seleccionar la muestra. También puede ser un mapa o croquis con las unidades sujetas al proceso de selección previamente identificadas.

 

Ejemplo: si se va a hacer un censo de población y la unidad de muestreo a considerar es la manzana, la lista de manzanas del censo será el marco muestral.

3. Definir el tamaño de la muestra3. Definir el tamaño de la muestra

elemento: es una unidad de la que se recopila información y que brinda la base para el análisis. Ejemplo: las personas son elementos dentro de una unidad de estudio que es la familia. Las residencias son elementos dentro de una unidad de estudio que es la manzana en un barrio.

 Muestra: es una porción de la población que se toma para realizar el estudio, la cual se considera representativa de la población. Si no es posible someter a prueba a todos los miembros de la población, la única opción es seleccionar una muestra, un subconjunto de la población.

características de una buena muestra características de una buena muestra

- Que sea representativa de la población. Es decir, que refleje o reproduzca con la mayor exactitud posible, las características de la población. Esto es, no todas las características, sólo aquellas pertinentes a los eventos del estudio.

- Que su tamaño sea estadísticamente proporcionado al tamaño de la población.

- Que el error muestral no supere los límites permitidos. El error muestral se refiere a la discrepancia entre el valor que se hubiese obtenido para la población completa y el valor obtenido de la muestra.

Tamaño de la MuestraTamaño de la Muestra

Se dice que una muestra es considerada Se dice que una muestra es considerada grande si el número de unidades es grande si el número de unidades es mayor que treinta (n>30) mayor que treinta (n>30)

El cálculo del tamaño de la muestra El cálculo del tamaño de la muestra depende el tipo de variable y población depende el tipo de variable y población estudiadaestudiada

VARIANZAVARIANZA

Corresponde al grado de variabilidad que presentan las unidades de la población. Entre más grande sea la varianza mayor será el tamaño de la muestra.

Cuando no se conoce la varaianza se debe estimar a través de una investigación preliminar. Cuando se trata de una variable cualiativa la varianza es el producto de P(1-P)

NIVEL DE CONFIANZANIVEL DE CONFIANZA

Es el grado de confiabilidad que se quiere tener de la estimación. Este nivel de confianza tiene relación directa con el tamaño de la muestra, por lo que a mayor nivel de confianza más grande debe ser el tamaño de la muestra o viceversa. Este nivel es fijado por el investigador, de acuerdo a su experiencia. Generalmente se utiliza un nivel del 95%, pero puede ser un valor entre el 90 y 99%.

ERROR DE ESTIMACIÓNERROR DE ESTIMACIÓN

corresponde al margen de error que el investigador fija de acuerdo al conocimiento que tenga acerca del parámetro que piensa estimar, también se le conoce como error de muestreo. Es decir, es la diferencia entre el valor verdadero y el estimado del parámetro estudiado.

A mayor error de estimación menor será el tamaño de la muestra o viceversa. Generalmente se trabaja con un error del 5% pero se puede tomar como error máximo el 10%.

POBLACION INFINITA POBLACION INFINITA

2

22

E

Zn

2

2

E

PQZn

Variable Cuantitativa

Variable Cualitativa

POBLACION FINITA POBLACION FINITA

Variable Cuantitativa

Variable CualitativaPQZEN

NPQZn

22

2

)1(

222

22

)1(

ZEN

NZn

POBLACION FINITA POBLACION FINITA

Z = Variable Estándar para el nivel de confianza

 E = Error de estimación

 N= tamaño de la Población

 P= Probabilidad de éxitos

 Q= 1- P = probabilidad de fracaso

  = Desviación estándar poblacional

EJEMPLO:EJEMPLO:

Se quiere estudiar el grado de satisfaccion de los usuarios de una Biblioteca. Se tiene una población de 2511 personas que utilizan los servicios de la Biblioteca, la cual está distribuida de la siguiente manera: 2105 estudiantes, 254 docentes (catedráticos y de planta) y 152 personas con cargos administrativos.

bebido a factores tales como tiempo, recurso humano y disponibilidad entre otros, se ha decidido trabajar con un nivel aceptable del 92% y error del 7%.

EJEMPLO:EJEMPLO:

personasn 14815,147)5,0)(5,0(75,107,0*)12511(

)5,0)(5,0)(2511(75,122

2

4. Definir el tipo de muestreo4. Definir el tipo de muestreo

Muestreo Probabilístico: Es un tipo de muestreo en el que se conoce de antemano la probabilidad de seleccionar un miembro individual de la población. Ejemplo: Si hay 3000 estudiantes en la Universidad del Pacífico y hay 1000 estudiantes en 10º. Semestre, la probabilidad de seleccionar un estudiante de último año es 1000/3000= 0.33

4. Definir el tipo de muestreo4. Definir el tipo de muestreo

Muestreo No Probabilístico: Es un tipo de muestreo en el que se desconoce la probabilidad de seleccionar cualquier miembro individual de la población. La escogencia se hace con base en criterios establecidos por el investigador.

Ejemplo: si no sabemos cuántos estudiantes hay en la Universidad del Pacífico no podemos calcular la probabilidad de seleccionar cualquiera de ellos.

Se utiliza cuando :Se utiliza cuando :

- no se han identificado las características de la población más amplia.

- Los grupos no están bien delimitados;

- El objetivo no es generalizar las conclusiones del estudio.

- Las características por estudiar están distribuidas en forma desigual entre los grupos.

- El investigador no tiene acceso a la población de estudio.

Técnicas de muestreo probabilísticoTécnicas de muestreo probabilístico

5. 5. Definir la Técnica de muestreoDefinir la Técnica de muestreo

MUESTREO ALEATORIO SIMPLEMUESTREO ALEATORIO SIMPLE

- Es el más sencillo de aplicar.

- Tambien llamado muestreo aleatorio irrestricto.

- Cada elemento tiene igual oportunidad de ser escogido.

- Se debe utilizar algún método de selección aleatorio o al azar.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLEMUESTREO ALEATORIO SIMPLE

-La caracteristica no debe tener gran variablilidad, porque implicaría un tamaño muestral muy grande

- La población debe facilitar su enumeración

Maneras de obtener muestras aleatoriasManeras de obtener muestras aleatorias

SORTEO: el procedimiento consiste en colocar en una urna un conjunto de papeles donde en cada papel aparece la identificación del sujeto, tal que la cantidad de papeles corresponde a toda la población. Luego de la urna se sacan al azar n papeles con la identificación de los n sujetos que estarán en la muestra (n es el tamaño de la muestra).

Maneras de obtener muestras aleatoriasManeras de obtener muestras aleatorias

NUMEROS ALEATORIOS: se pueden usar los números aleatorios los cuales es fácil obtenerlos en una hoja de cálculo como excel, Usando la función RAND( ) de excel, se pueden obtener números aleatorios entre cero y uno. Lo anterior es fácil hacerlo si ya se tiene una base de datos de la población.

SOFTWARE: los paquetes estadísticos pueden dar directamente una muestra aleatoria

Ejemplo de la función RAND( ) de ExcelEjemplo de la función RAND( ) de Excel

considerar una población de 10000 individuos y se desea obtener una muestra aleatoria de tamaño 30 (n=30). Suponer que se tiene una base de datos y a cada individuo se le asigna un número entero del 1 al 10000. Luego, se toma un número aleatorio u entre 0 y 1 y se multiplica por 10000 (N=10000). El resultado de esta multiplicación se redondea a un entero y dicho entero define al individuo que estará en la muestra aleatoria

Ejemplo de la función RAND( ) de ExcelEjemplo de la función RAND( ) de Excel

número u uN número u uN1 0.97537197 9754 16 0.930653595 93072 0.14914612 1491 17 0.334356922 33443 0.160281994 1603 18 0.959487122 95954 0.340792721 3408 19 0.226122407 22615 0.136635177 1366 20 0.406375603 40646 0.105396701 1054 21 0.357417274 35747 0.312324594 3123 22 0.894526636 89458 0.551166065 5512 23 0.631573485 63169 0.213248581 2132 24 0.32159864 321610 0.525638103 5256 25 0.254873258 254911 0.503133393 5031 26 0.237454795 237512 0.484383856 4844 27 0.222994209 223013 0.345172578 3452 28 0.35617673 356214 0.151211124 1512 29 0.980770273 980815 0.255772103 2558 30 0.719251547 7193

INCONVENIENTES DEL MUESTREO INCONVENIENTES DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLEALEATORIO SIMPLE

- requiere un listado de las unidades de la población-- Si el CV es mayor al 30%, el tamaño de la meustra se hace grande por lo que no es recomendable este método-- No existe garantía de que todas las unidades queden representadas en la muestra

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADOMUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

- Tambien llamado muestreo aleatorio restringido.-- Garantiza la representatividad, reduciendo el error de la muestra al formar grupos o subpoblaciones más o menos homogéneas en su composición interna.-- Heterogéneas entre los estratos

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADOMUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

-- Requiere de una lista de las unidades a fin de elaborar los estartos o subpoblaciones.-- Es más eficiente que el MAS, ya que las muestras son mas pequeñas y representativas-- Si el CV es mayor al 30% se debe emplear este método.

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADOMUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

-El tamaño muestral de cada estrato se puede asignar de tres formas:

-- Afijación Igual: Cuando los elementos quedan asignados por igual en cada estrato.-- Afijación proporcional: Los elementos se distribuyen en los estratos en la misma proporción que en la población.-- Afijación Óptima: Los elementos se distribuyen dependiendo del grado de variabilidad de la caracteristica en cada estrato.

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADOMUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

Tipo de Usuario Población % Muestra

Estudiantes 2105 83.8 124

Docentes 254 10.1 15

Administrativos 152 6.1 9

Total 2511 100 148

MUESTREO POR CONGLOMERADOSMUESTREO POR CONGLOMERADOS

Cada unidad básica de muestreo se encuentra en la población en grupos o conglomerados y la selección de la unidad permite la observación del total de elementos de cada conglomerados elegidos.

Cada conglomerado tiene las mismas caracteristicas de la población; Esta técnica se emplea cuando no se cuenta con una lista exhaustiva de la población

MUESTREO POR CONGLOMERADOSMUESTREO POR CONGLOMERADOS

Ejemplo: Para un censo de una ciudad se seleccionan un grupo de barrios, o de un barrio un grupo de manzanas. Toda la población tiene características homogéneas, pero, ello facilita el proceso de selección.

Si intentamos hacer un estudio sobre los habitantes de una ciudad, el muestreo aleatorio simple puede resultar muy costoso, ya que estudiar una muestra de tamaño n implica enviar a los encuestadores a n puntos distintos de la misma, de modo que en cada uno de ellos sólo se realiza una entrevista. En esta situación es más económico realizar el denominado muestreo por conglomerados, que consiste en elegir aleatoriamente ciertos barrios dentro de la ciudad, para después elegir calles y edificios. Una vez elegido el edificio, se entrevista a todos los vecinos.

MUESTREO POR ÁREAS O GEOGRÁFICOMUESTREO POR ÁREAS O GEOGRÁFICO

Se aplica cuando se está analizando un área geográfica, para esto el área total se divide en pequeñas áreas. Cada área seleccionada podrá ser subdividida y enumerada para una nueva selección, si es necesario, y así sucesivamente dando origen al muestreo por etapas.

MUESTREO POR ETAPAS O FASESMUESTREO POR ETAPAS O FASES

En ocasiones es conveniente tomar información de la totalidad de elementos de una muestra. Sin embargo, luego es necesario recoger una información más detallada que obliga a una nueva muestra proveniente de la anterior, ocasionando un muestreo de dos etapas o fases, llamado bifásico. Si se dan más de dos fases o etapas se llama polifásico o polietápico.

MUESTREO POR ETAPAS O FASESMUESTREO POR ETAPAS O FASES

Ejemplo: en una primera etapa, se toma como muestra un grupo de manzanas de un barrio, se listan los hogares de las manzanas elegidas; en una segunda etapa, se toman muestras de los hogares, se elaboran listas de los habitantes de cada casa; en la tercera etapa, se toman muestras de las personas de cada hogar elegido. En este caso, partimos de manzanas para culminar en individuos, sin que tuviéramos que partir de una lista completa de los habitantes de un barrio.

MUESTREO SISTEMÁTICOMUESTREO SISTEMÁTICO

Mas que un método de muestreo, es considerado un método de selección.

La selección de las unidades se hace a intervalos regulares, es decir en un orden sistemático.

MUESTREO SISTEMÁTICOMUESTREO SISTEMÁTICO

Este método consiste en derminar un intervalos, dividiendo el tamaño poblacional por el tamaño muestral (K=N/n). Se selecciona alaetoriamente un nuemero entre 0 y K y luego se le va sumando el valor del intervalos al número resultante.

Por ejemplo: Si K = 10, se escoge un número entre 0 y 10, en este caso 7, los siguientes numeros serán 17, 27, 37,y así sucesivamente.

MUESTREO NO ALEATORIO O NO MUESTREO NO ALEATORIO O NO PROBABILÍSTICOPROBABILÍSTICO

MUESTREO A JUICIO, INTENCIONAL U MUESTREO A JUICIO, INTENCIONAL U OPINÁTICOOPINÁTICO

Este tipo de muestreo no probabilístico se presenta cuando los elementos se seleccionan a juicio o en opinion del investigador; se podría decir que prima la intención de que estas unidades sean incluidas dentro de la muestra.

MUESTREO A JUICIO, INTENCIONAL U MUESTREO A JUICIO, INTENCIONAL U OPINÁTICOOPINÁTICO

Ejemplo: Si se quiere realizar un estudio socioeconómico sobre la banca colombiana, dado que hay amplia diversidad de tipos de bancos, el investigador con el asesoramiento de un experto clasifica los bancos y elige dentro de cada tipo de banco, los que deben hacer parte de la muestra teniendo en cuenta sus características respecto de la investigación.

MUESTREO POR CONVENIENCIAMUESTREO POR CONVENIENCIA

Se eligen los elementos de la muestra que estén más al alcance del investigador. Es riesgoso porque sus resultados puede que no se puedan generalizar. Se utiliza cuando el investigador no tiene otras posibilidades de muestreo o el estudio requiere este tipo de técnica.

MUESTREO POR CONVENIENCIAMUESTREO POR CONVENIENCIA

Ejemplo: un investigador desarrolla un estudio en una universidad, por tanto, elige como población para elegir la muestra a estudiantes universitarios que asistentes a sus clases. Los estudiantes de sus clases son cautivos y esta es una forma cómoda de generar una muestra. Evidentemente, es una muestra fácil de obtener, pero, no es aleatoria.

MUESTREO VOLUNTARIOMUESTREO VOLUNTARIO

En este tipo de muestreo no probabilístico la persona o unidad de estudio de manera voluntaria suministra la información sin ser seleccionado

El informante debe corresponder a las características de la población que se desea evaluar

MUESTREO CASUALMUESTREO CASUAL

En este tipo de muestreo únicamente se selecciona el tamaño de la muestra, pero, los integrantes se seleccionan sin ningún criterio establecido.

Tiene como limitación que afecta la capacidad de generalización de los resultados a la población

MUESTREO CASUALMUESTREO CASUAL

Ejemplo: se desea estudiar la aceptación de un nuevo modelo de vestido de baño femenino. Se define incluir en la muestra a mujeres en general, sin determinar atributos de inclusión como la edad, nivel de ingresos y ocupación.

MUESTREO BOLA DE NIEVEMUESTREO BOLA DE NIEVE

Es un tipo de muestreo empleado en los casos en que los elementos que deben hacer parte de la muestra no son fáciles de localizar dado que tienen características muy especiales.

El término bola de nieve se refiere a a la acumulación que resulta de que cada sujeto localizado proponga a otros. Es un método aplicable más que todo a estudios exploratorios.

MUESTREO BOLA DE NIEVEMUESTREO BOLA DE NIEVE

Ejemplo: una muestra para estudiar el grado de aceptación de una plantilla para ofrecer descanso a los pies de personas con una deformidad particular en los pies. Para llevarlo a cabo se reúnen datos de los pocos miembros de la población de estudio que se puedan localizar a través de especialistas médicos y, a partir de éstos se localizan a otros que conozcan de esta población.

GRACIAS POR SU ATENCION¡¡¡GRACIAS POR SU ATENCION¡¡¡