ESTADISTICA APLICADA

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Muestreo poblacional

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo por conglomerado

La poblacin ideal que se pretende estudiar se denomina poblacin objetivo. No es fcil estudiarla por completo. Aproximamos mediante muestras que den

idealmente la misma probabilidad a cada individuo de ser elegido.

Tampoco es fcil elegir muestras de la poblacin objetivo: Si llamamos por telfono excluimos a los que no tienen.

Si elegimos indiv. en la calle, olvidamos los que estn trabajando...

El grupo que en realidad podemos estudiar (v.g. los que tienen telfono) se denomina poblacin de estudio.

Ventajas del Mtodo de muestreo: Reduccin de costos

Mayor Rapidez en la obtencin de resultados

Ms posibilidades (existe personal competente para la elaboracin de el muestreo)

Mayor exactitud

Para conocer el desempleo-empleo; precios al mayores y menudeo de un producto; condiciones de salud de la poblacin; ingresos y gastos de los hogares; causales de divorcio; raiting de un programa de TV; investigacin de mercado.

Encuestas por muestreo:

Descriptivas: Informacin de grupos. Ejemplo # de hombres y mujeres

Analticas: Comparaciones en los grupos; verificacin de hiptesis

Etapas principales de una encuesta por muestreo:

Objetivos de la encuesta

Poblacin bajo muestreo: definicin precisa de la poblacin a muestrear

Los datos recogidos: cerciorarse que los datos escogidos sean pertinentes a la encuesta

Grado de precisin deseada: incertidumbre, costos

Mtodo de medicin: Entrevista, cuestionarios, etc.

El marco: unidades de muestreo; en ocasiones la unidad es obvia (el caso de los focos). En otras existe la posibilidad de eleccin(personas, manzanas, AGEBs)

Seleccin de la muestra: nivel de precisin; costos relativos

Encuesta piloto

Organizacin del trabajo de campo

Resumen y anlisis de datos (estadstica descriptiva)

Ejemplos de muestreo:

Fuentes de sesgo

Las poblaciones objetivo y de estudio pueden diferir en cuanto a las variables que estudiamos.

El nivel econmico en la poblacin de estudio es mayor que en la objetivo,...

Los individuos que se eligen en la calle pueden ser de mayor edad (mayor frecuencia de jubilados p.ej.)

En este caso, diremos que las muestras que se elijan estarn sesgadas. Al tipo de sesgo debido a diferencias sistemticas entre poblacin objetivo y poblacin de estudio se denomina sesgo de seleccin.

Hay otras fuentes de error/sesgo No respuesta a encuestas embarazosas

Consumo de drogas, violencia domstica, prcticas poco ticas, Mentir en las preguntas delicadas.

Para evitar este tipo de sesgo se utilizan la tcnica de respuesta aleatorizada.

Tcnicas de respuesta aleatorizada

Reducen la motivacin para mentir (o no responder) a las encuestas. Si digo la verdad, se me ver el plumero?

Cmo se hace? Pdele que lance una moneda antes de responder y Si sale cara que diga la opcin compremetida

(no tiene por qu avergonzarse, la culpa es de la moneda) Si sale cruz que diga la verdad

(no tiene por qu avergonzarse, el encuestador no sabe si ha salido cara o cruz)

Aunque no podamos saber cul es la verdad en cada

individuo, podemos hacernos una idea porcentual sobre la poblacin, viendo en cunto se alejan las respuestas del 50%.

Ejemplo: Ha tomado drogas alguna vez?

100% No Mentirosos!!

40% No 60% S

Con respuesa

aleatorizada

Sin respuesta

aleatorizada

No son mitad y mitad!

El porcentaje estimado de ind. que tom

drogas es:

%202.05.01

5.06.0*

p

Los que deben decir la verdad

Diferencia entre los que han dicho s y los que deban hacerlo

por que as lo indicaba la moneda

Tcnicas de muestreo Cuando elegimos individuo de una poblacin de estudio para

formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones: Muestreos probabilistas

Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra.

Interesantes para usar estadstica matemtica con ellos. Muestreos no probabilistas

No se conoce la probabilidad. Son muestreos que seguramente esconden sesgos. En principio no se pueden extrapolar los resultados a la poblacin.

A pesar de ello una buena parte de los estudios que se publican usan esta tcnica. Splash!

En adelante vamos a tratar exclusivamente con muestreos con la menor posibilidad de sesgo (probabilistas): aleatorio simple, sistemtico, estratificado y por grupos.

Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)

Se eligen individuos de la poblacin de estudio, de manera que todos tienen la misma probabilidad de aparecer, hasta alcanzar el tamao muestral deseado.

Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la poblacin, y eligiendo individuos aleatoriamente con un ordenador (nmeros aleatorios en paquetes como excel)

Normalmente tiene un costo bastante alto su aplicacin.

En general, las tcnicas de inferencia estadstica suponen que la muestra ha sido elegida usando m.a.s., aunque en realidad se use alguna de las que veremos a continuacin.

Muestreo sistemtico

Se tiene una lista de los individuos de la poblacin de estudio. Si queremos una muestra de un tamao dado, elegimos individuos igualmente espaciados de la lista, donde el primero ha sido elegido al azar. !CUIDADO: Si en la lista existen periodicidades, obtendremos una muestra sesgada.

Un caso: Se eligi una de cada cinco casas para un estudio de salud pblica en una ciudad donde las casas se distribuyen en manzanas de cinco casas. Salieron con mucha frecuencia las de las esquinas, que reciben ms sol, estn mejor ventiladas,

Muestreo estratificado

Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables, subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el estudio y queremos asegurarnos de tener cierta cantidad mnima de individuos de cada tipo: Hombres y mujeres,

Jovenes, adultos y ancianos

Se realiza entonces una m.a.s. de los individuos de cada uno de los estratos.

Al extrapolar los resultados a la poblacin hay que tener en cuenta el tamao relativo del estrato con respecto al total de la poblacin.

Muestreo por grupos o conglomerados Se aplica cuando es difcil tener una lista de todos los individuos que

forman parte de la poblacin de estudio, pero sin embargo sabemos que se encuentran agrupados naturalmente en grupos.

Se realiza eligiendo varios de esos grupos al azar, y ya elegidos algunos podemos estudiar a todos los individuos de los grupos elegidos o bien seguir aplicando dentro de ellos ms muestreos por grupos, por estratos, aleatorios simples,

Para conocer la opinin de los mdicos del sistema nacional de salud,

podemos elegir a varias regiones de Mxico, dentro de ellas varios estados, y dentro de estos, varios municipiosy al interior de estos varios centros de salud

Al igual que en el muestreo estratificado, al extrapolar los resultados a la poblacin hay que tener en cuenta el tamao relativo de unos grupos con respecto a otros. Regiones con diferente poblacin pueden tener probabilidades diferentes

de ser elegidas, estados, municipios, hospitales grandes frente a pequeos,