Tipos de Muestreo. Juan José Hernández Ocaña

Transcripción

1 Tipos de Muestreo Juan José Hernández Ocaña

2 Censo Censo es un proceso en que se recolecta la información contenido en el total de una población Básicamente podemos decir que son TODOS

3 Poblaciones Población finita es aquella que esté compuesta de un número determinado de elementos, objetos u observaciones (INITE) Número de vuelos diarios en el aeropuerto Número de estudiantes en la Universidad La cartera de clientes de una empresa

4 Población infinita, es aquella en la que no es posible conocer el número determinado de elemento u objetos que la componen. En muchos casos solo se hacen estimaciones Número de niños de la calle Número de robos en la zona metropolitana ( solo se saben los denunciados) Número de peces en el lago Estamos hablando de escenarios teóricos

5 Población y muestra Se trata de describir o predecir el comportamiento de la población con base en la información de una muestra representativa de esa población Muestra Población Un parámetro describe las características de una población Un estadístico describe las características de la muestra

6 Si un conjunto de datos consta de todas las observaciones concebidas o hipotéticamente posibles de un fenómeno determinado, lo llamamos una población. Por ejemplo si queremos estudiar los hábitos de alimentación de los estudiantes de la Universidad, tendríamos que tomar datos de TODOS los alumnos de la Universidad. Población

7 Si un conjunto de datos consiste sólo en una parte de estas observaciones se le conoce como : muestra Los datos deben ser representativos de la población En el caso de una muestra representativa de los alumnos de la Universidad se deben considerar la composición de los siguientes factores Género Carrera Semestre Muestra

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9 Muestra Representativa Debe contener las características esenciales de la población Por lo que el muestreo es un proceso donde se elige una muestra que sea capaz de representar a la población de manera que no se pierdan los rasgos y características más relevantes de ésta

10 Ventajas del muestreo Menor tiempo Menor costo Facilidad de operación No es posible verificar poblaciones infinitas Algunas pruebas son de naturaleza destructiva Los resultados de la muestra son adecuados (confiables)

11 Tipos de muestreo 1.- Muestreo no aleatorio o de juicio Se emplea el conocimiento y la opinión personal para identificar aquellos elementos de la población que deben ser escogidos en la muestra. 2.- Muestreo aleatorio o de probabilidad Todos los elementos tienen las misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra y no depende de la opinión personal. Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo estratificado Muestreo por racimo

12 1.-Muestreo no aleatorio Técnica de muestro no probabilístico que implica la selección de la muestra por ciertas características determinadas por el criterio del investigador que le proporcionan ventajas en su aplicación. Aún que se trata de contar con la mayor representatividad,

13 Muestreo aleatorio probabilístico

14 1.-Muestreo aleatorio simple Una muestra aleatoria simple de tamaño n, de una población finita de tamaño N, es una muestra tomada en tal forma de que 1.- toda muestra posible de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada y 2.- que todos los miembros de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra 3.-La muestra debe ser aleatoria para poder aplicar las leyes de la probabilidad

15 Aleatorio 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. Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. Anteriormente se empleaba tabla de números aleatorios ahora se emplean programas. El ejemplo clásico es el concepto de uso de tómbola

16 2.-Muestreo aleatorio simple estratificado Proceso mediante el cual la población es dividida en distintos grupos o estratos, a cada uno se le extrae una muestra aleatoria que sea proporcional al tamaño de la población. Los elementos contenidos en un mismo estrato deben poseer características similares entre sí Las características las define el investigador, no es posible tener todas las subdivisiones

17 Estrato Es necesario contar con poblaciones homogéneas en cuanto a las características de la población Son grupos divididos por variable cualitativa Genero Ponderación Debe mantenerse la misma proporción de cada estrato en la población Excluyentes Están definidas las características de cada estrato

18 Ejemplos Se divide la Universidad por: Genero, dividido por hombres y mujeres Carrera: Psicología, Ingeniería Intervalo de Edad: adolescente, joven, madura Cuatrimestre Clientes de una tienda departamental Genero Nivel económico Intervalo de edad Estado civil

19 3.-Muestreo por conglomerados ( o racimos) En este muestreo se requiere dividir a la población en N conglomerados de elementos, de tal forma que todo elemento en la población pertenezca a uno y sólo un conglomerado Es en el que las unidades se encuentran encapsuladas en determinados espacios físicos Escuelas, colonia, municipios, mercados, regiones La diferencia con el muestreo estratificado es que en el caso del muestreo de conglomerados se pueden emplear elementos heterogéneos o distintos

20 Muestreo por conglomerados Una de las principales aplicaciones del muestreo por conglomerados es el muestreo por áreas geográficas como: Municipalidades, pueblos, manzanas o secciones bien definidas de la población Puede ser útil cuando se estima preferencias políticas, necesidades de servicios, etc.

21 Ejemplos Se divide la Universidad por: Campus Facultades Clientes de una tienda departamental Colonia donde habiten Zona de la ciudad

22 4.- Muestreo sistemático Es una variación del muestreo aleatorio simple Los elementos son seleccionados de la población dentro de un intervalo uniforme que se mide respecto al tiempo, al orden o al espacio. Difiere al muestreo aleatorio simple en que cada elementos tiene igual oportunidad de se seleccionado, pero cada muestra no tiene una posibilidad igual de ser seleccionada Por ejemplo no se emplean los dígitos aleatorios sino solo para el primer elemento y después se realiza mediante un procedimiento sistemático ( esto es, un intervalo., como por ejemplo cada 10, o cada 25, o cada 50.,etc.)

23 Muestreo sistemático 1.- Conseguir un listado de los N elementos de la población 2.- Determinar tamaño muestral n. 3.- Definir un intervalo k= N/n. 4.- Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r= arranque aleatorio). 5.- Seleccionar los elementos de la lista.

24 Ejemplos Se divide la Universidad por: Listado de todos los alumnos Cada 10 de la lista total Cada 25 de la lista total Clientes de una tienda departamental Se tiene listado de clientes y se elige cada 20, o 30 En caseta de peaje, cada 25 autos durante todos un periodo determinado por el investigador para evitar el sesgo