Muestreos

Probabilidad y Estadística

2

Estadística Descriptiva

2.1

Muestreos

Parámetro y Muestra PARÁMETRO. Es una medida descriptiva del total de la población de aquellas observaciones que resultan de interés para el investigador.

MUESTRA. Es una parte de la población que se selecciona para ser estudiada ya que estudiar toda la población es demasiado costoso o imposible.

2.1

Muestreos

Importancia de la Muestra Una muestra va a representar a la población y, en consecuencia, si es bien seleccionada entonces las conclusiones que de ella se obtengan luego podrán ser generalizadas al resto de la población.

POBLACIÓN

muestra 3 muestra 1

muestra 2

2.1

Muestreos

Etapas del Proceso de Muestreo

Definir la población objetivo.

Identificar las unidades experimentales (UE).

Seleccionar la técnica de muestreo.

Calcular el tamaño de la muestra.

Ejecutar el proceso de muestreo.

01 02 03 04 05

2.1

Muestreos

Tipos de Muestreo

NO ALEATORIO

ALEATORIO

POR CONGLOMERADOS

SIMPLE

SISTEMÁTICO

ESTRATIFICADO

POR CUOTAS

DISCRECIONAL

INTENCIONAL O DE CONVENIENCIA

BOLA DE NIEVE

Evaluemos lo Aprendido

2.1

Muestreos

Características de los Muestreos Aleatorios

NOMBRE

CARACTERÍSTICAS

VENTAJAS

• Sencillo y de fácil comprensión.

SIMPLE

Se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

• Cálculo rápido de medias y varianzas.

• Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.

DESVENTAJAS

Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.

Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

2.1

Muestreos

Características de los Muestreos Aleatorios

NOMBRE

CARACTERÍSTICAS

VENTAJAS

DESVENTAJAS

• Fácil de aplicar.

SISTEMÁTICO

Conseguir un listado de los N elementos de la población Determinar tamaño muestral n.

Definir un intervalo k= N/n.

Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r= arranque aleatorio).

Seleccionar los elementos de la lista.

• No siempre es necesario tener un listado de toda la población.

• Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.

Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección.

2.1

Muestreos

Características de los Muestreos Aleatorios

NOMBRE

ESTRATIFICADO

CARACTERÍSTICAS

En ciertas ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés.

Para ello debemos conocer la composición estratificada de la población objetivo a hacer un muestreo. Una vez calculado el tamaño muestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.

VENTAJAS • Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.  Se obtienen estimaciones más precisa  Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere.

DESVENTAJAS

Se debe conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

2.1

Muestreos

Características de los Muestreos Aleatorios

NOMBRE

CARACTERÍSTICAS

Se realizan varias fases de muestreo sucesivas (polietápico).

POR CONGLOMERADOS

La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

VENTAJAS

• Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa.

• No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.

DESVENTAJAS

El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.

El cálculo del error estándar es complejo.

2.1

Muestreos

Errores en una Investigaci贸n Estad铆stica En una investigaci贸n estad铆stica por muestreo aleatorio se presentan dos clases de errores: los errores de muestreo y los sesgos.

ERROR DE MUESTREO

SESGO

2.1

Muestreos

Errores en una Investigación Estadística

Tiene la ventaja de que puede ser limitado en magnitud mediante el uso de muestras más grandes. También se pueden cuantificar utilizando modelos de probabilidad.

ERROR DE MUESTREO

Son de naturaleza sistemática, o sea que se producen en el mismo sentido; generalmente no son cuantificables y a lo sumo se pueden prevenir con medidas de tipo administrativo al realizar la encuesta.

SESGO

2.1

Muestreos

Errores en una Investigación Estadística

ALGUNAS RAZONES POR LAS QUE SE PRODUCEN SESGOS

• Diseño inadecuado de los instrumentos de recolección de datos.

• No se logra respuesta de todas las unidades de observación.

• El recolector de la información no hace bien su trabajo.

• Diseño inapropiado de la muestra.

• Hay sobre-enumeración o sub-enumeración de elementos.

• Escogencia equivocada del método de estimación.

• Errores de cálculo, omisiones, etc.

2.1

Muestreos

Errores en una Investigación Estadística En una investigación estadística por muestreo aleatorio se presentan dos clases de errores: los errores de muestreo y los sesgos.

Los errores de muestreo se producen sólo en las investigaciones en las que se utilizan muestras; en cambio los sesgos pueden presentarse trabajando tanto con muestras como con la población total. Los errores de muestreo se producen por la naturaleza aleatoria de la muestra, lo cual hace que ésta no sea estrictamente representativa de la población. Están dados por la discrepancia o diferencia producida por el azar entre la estimación hecha con base en la muestra y el valor de la característica en la población.

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