MUESTREO…Jefferson Bueno

Cristian HernándezTatiana Cardona

Evelyn GómezYeison Leiva

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.

TIPOS Y METODOS…

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:

Muestreo probabilístico

-Muestreo aleatorio simple- Muestreo aleatorio sistemático- Muestreo aleatorio estratificado- Muestreo aleatorio por conglomerados

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.

Métodos de muestreo no probabilísticos

- Muestreo por cuotas- Muestreo intencional o de conveniencia-Bola de nieve- Muestreo Discrecional

Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

Es el proceso por el cual se seleccionan los individuos que formarán una muestra.Para que se puedan obtener conclusiones fiables para la población a partir de la muestra, es importante tanto su tamaño como el modo en que han sido seleccionados los indivi-dúos que la componen.

METODOS DE MUESTREO

Al seleccionar una muestra aleatoria de n mediciones de una población infinita de N mediciones, si el muestreo se lleva a cabo de forma que todas las muestras posibles de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionadas, el muestreo se llama aleatorio y el resultado es una muestra aleatoria simple.Estimación basada en una Muestra Aleatoria SimpleAl usar muestreo aleatorio simple para estimar la medida poblacional , se obtiene el siguiente estimador:-Estimación de la medida poblacional para un muestreo aleatorio simple-Estimación del Total Poblacional para una muestra aleatoria simple-Estimación de la proporción poblacional para una muestra aleatoria simple… entre otros-

Como Seleccionar Una Muestra Aleatoria

Un proceso inductivo (que va de lo particular a lo general) se asocia inevitablemente a la posibilidad de cometer errores y este es mayor en la medida que la parte observada sea más pequeña, y sobre todo, cuando dicha parte no refleja o “representa” la realidad sobre la que recaen las conclusiones de la inferencia. El error que se comete debido al hecho de que se sacan conclusiones sobre cierta realidad, a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo.

Error de muestreo…

Obtener una “buena muestra” significa, obtener una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos (una población en miniatura) cuyo propósito es ahorrar recursos.

POBLACION…El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

población y muestra

La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global."Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991)."Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996)."Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia", Cadenas (1974).

MUESTRA…

El muestreo sistemático difiere del muestreo aleatorio simple en que cada elemento tiene igual oportunidad de ser seleccionado, pero cada muestra no tiene la posibilidad igual de ser seleccionada. En el muestreo sistemático existe el problema de introducir un error en el proceso de muestreo. La ventaja del muestreo sistemático, aun cuando este tipo de muestreo puede ser inapropiado cuando los elementos entran en un patrón secuencial, este método puede requerir menos tiempo

Diseño de la muestra sistemática estratificada

El muestreo estratificado consiste en lo siguiente:- La población se divide en subpoblaciones denominadas “estratos” de tal manera que cada elemento en la población pertenece a uno y solo a un estrato por ejemplo: departamento ubicación, edad, giro industrial, etc.-De cada estrato se selecciona una muestra en forma independiente. Si las muestras son aleatorias simples, entonces el muestreo se denomina muestreo aleatorio estratificado.-Los estimadores para los parámetros de la población completa se proponen como una combinación de los estimadores correspondientes a los parámetros de los estratos.

Muestreo estratificado…

La estimación se divide en tres grandes bloques, cada uno de los cuales tiene distintos métodos que se usan en función de las características y propósitos del estudio:

Estimación puntual:-Método de los momentos-Método de la máxima verosimilitud-Método de los mínimos cuadrados

Estimación de la media

Las Tablas de Números Aleatorios contienen los dígitos 0, 1, 2,..., 7, 8, 9. Tales dígitos se pueden leer individualmente o en grupos y en cualquier orden, en columnas hacia abajo, columnas hacia arriba, en fila, diagonalmente, etc., y es posible considerarlos como aleatorios. Las tablas se caracterizan por dos cosas que las hacen particularmente útiles para el muestreo al azar

Tabla de Números Aleatorios.