Unidad V: Técnicas de muestreo

A) Definición de muestraB) Pasos en la selección de una muestraC)Tipos de muestras:1) Muestreo aleatorio simple 2) Muestreo aleatorio estratificado3) Muestreo sistemático4) Muestreo por conglomerados

A) Definición de la muestra

A) Definición de la muestra

Es una parte de la población que contiene teóricamente las mismas características que se desean estudiar en la población. Sus medidas reciben el nombre de estadísticos. Los resultados obtenidos en el empleo de una muestra se generalizan a la población, según el nivel de confianza y el margen de error.

B) Pasos en la selección de una muestra

B) Pasos en la selección de una muestra:

1. Definir la población2. Identificar el marco muestral3. Determinar el tamaño de la

muestra4. Elegir el procedimiento de

muestreo5. Seleccionar la muestra

B.1.- Definir la población

Población es la totalidad de los elementos que poseen las principales características objeto de análisis, cuyos valores son conocidos como parámetros. Para determinar una población, se necesita definir quiénes y qué características deberán tener los sujetos objeto de estudio (personas, organización o situaciones y factores). A las características se les conoce como variables: cualitativas o cuantitativas.

B.2.- Identificar el marco muestral

Este se refiere a la lista, mapa o fuente de donde pueden extraerse todas las unidades de muestreo o unidades de análisis de la población, y de donde se tomarán los sujetos objeto de estudio.

B.3.- Determinar el tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra debe estimarse siguiendo los criterios que ofrece la estadística, tales como nivel de confianza, de variabilidad y margen de error aceptable. Es uno de los problemas que más preocupan al investigador.

n = Z2 PQ/ E2

Donde:Z = Nivel de confianza (90, 95 y

99%)E = Nivel de precisión o margen de

error.PQ = La variabilidad del evento o

fenómenono = Z2 PQ/ E2

n = no / (1 + (no -1)/N)

Muestras para estudios sencillos

La población objeto de estudio es grande (mayor de 5000 o 10000 casos).Se aplica un cuestionario reducido, de entre 30 y 40 preguntas y preferentemente cerradas.Las alternativas de respuesta son mutuamente excluyentes, por ejemplo: Si, No; Bueno, Malo; Adecuado, Inadecuado.Para estos casos conviene trabajar con la siguiente fórmula: n = Z2 PQ/ E2

Muestras para estudios complejos:

La población objeto de estudio es pequeña (menor de 10000 o 5000 elementos).Existen varios grupos en los que se afijará la muestra.Hay un cuestionario con demasiadas preguntas (más de 50).Numerosas preguntas abiertas

En estos casos aplica:

n = (Z2 Q/ E2 P) / [ 1 + 1/N (Z2 Q/ E2 P) -1 ]

B.4.- Elegir el procedimiento de muestreo

(Tipos de muestras)La confiabilidad de una muestra

depende de su representatividad:a) Selección aleatoria b) Reducir los errores de muestreo

para que no pierda validez.c) Tipos de errores: sistemático y de

muestreo.

Error de tipo sistemático (o distorsión por sesgo)

Por presentarse situaciones inadecuadas para obtener la información.Por insuficiencia en la recolección de datos ( falta de respuestas o respuestas inadecuadas, ya sea por ignorancia o por falta de datos en la encuesta).Por distorsiones del encuestador (prejuicios, interés personal o fallas en la aplicación del instrumento). Errores de cobertura: al no incluir elementos importantes y significativos para la investigación.

Errores de muestreo

Error de muestreo es la diferencia entre la población y la muestra.

Es una subestimación si se eligen elementos inusitadamente pequeños.

Es una sobreestimación si se seleccionan elementos anormalmente grandes.

B.5.- Seleccionar la muestra

Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente 

a) Tómbolab) Números aleatorios o números randomUtiliza una tabla de números que implica un

mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Alternativas: Corporation Rand (apéndices de

libros de estadística)Programas: Stats, Excel , SPSS y calculadora

cientíica .

C) Tipos de muestras

C.1 Muestreo aleatorio simple

Muestra representativa mediante el azar ( aleatoria). Tómbola o números aleatorios. Necesita un marco muestral (mapa o listado de toda la población) numerados de 1 a N (tamaño de la población).

C. 2.- Muestreo aleatorio estratificado

a) Divide a la población en estratos diferentes con el fin de darles representatividad de acuerdo a su peso proporcional dentro del total de la población.

b) Los estratos se consideran como poblaciones independientes.

Criterios de estratificación (observar):Mayores diferencias externas entre estratos. Menores diferencias dentro de ellos.Selección aleatoria simple o sistemática.

C.3.- Muestreo sistemático

Se considera pseudoprobabilístico.Muy útil en poblaciones muy grandes donde resulta difícil elaborar un marco muestral

Procedimiento: 1) Conocer el tamaño de la población (o aproximado)2) Estimar el factor de elevación : N/n3) Dividir una ciudad en zonas y seleccionar algunas de

ellas con algún criterio objetivo. 4) Dividir cada zona elegida en manzanas o calles. 5) Seleccionar las viviendas hasta completar la muestra

según el tamaño del intervalo considerado (Factor de elevación N/n)

C.4.- Muestreo por conglomerados

1) Necesita listas de grupos heterogéneos de sujetos o conglomerados. No interesan particularmente las diferencias.

2) Aplica muestreo aleatorio por conglomerados.

3) Dentro de los conglomerados elegidos se pueden considerar a todos los elementos o se aplica muestreo aleatorio simple.

4) Importa diferenciar entre unidades de análisis y unidades de muestreo.

Unidad de análisis¿A quién aplicarás la encuesta?

Unidad muestral(Posibles cluster, etapas o racimos)

Adolescentes Preparatorias

Obreros Industrias

Amas de casa Mercados

Niños Colegios

Jóvenes Universidades

Ejemplo: Investigación sobre estudiantes universitarios

mexicanos

Procedimiento (Lista de universidades y facultades)

1) Muestreo aleatorio simple (MAS) por universidades.

2) Idem por facultades.

3) Idem por grupos.

4) Dentro del grupo se aplica a todos los estudiantes o por MAS.

FIN