Muestreo y Tamaño Muestral

7/21/2019 Muestreo y Tamao Muestral

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MUESTREOMUESTREOGENERALIDADESGENERALIDADES

Una vez definido el problema a investigar,formulados los objetivos y delimitadas lasvariables se hace necesario determinar loselementos o individuos con quienes se va allevar a cabo el estudio o investigacin.


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MUESTREO

Procedimiento por el cualse extraese extrae, de un conjuntode unidades que constituyen el objeto de estudio( poblacin), un nmero de casos reducido (muestra)

elegidos con criterios tales que permitan lageneralizacin a toda la poblacin de los resultadosobtenidos al estudiar la muestra.


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CONCEPTOS INICIALES

Poblacin: Conjunto de unidades de las que se deseaobtener cierta informacin.Unidades: Personas, Familias, Viviendas, Escuelas,Organizaciones, Artculos de Prensa

Muestra: Seleccin de unas unidades concretas de lapoblacin que representen la caracterstica que sequiere medir.


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RAZONES DE MUESTREO

Disminucin de costos ( tiempo, personal, material)Al disminuir el nmero de casos disminuyentambin los errores asociados a la manipulacin de

los datos.Puede confiarse en la generalizacin de losresultados si se ha tenido cuidado al seleccionar lamuestra.


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CRITERIOS IMPORTANTESPARA LA SELECCIN DE LA

MUESTRASalvo en poblaciones muy pequeas y accesibles nuncase observan a todas las unidades de la poblacin.

Se debe disear una muestra que constituya una

representacin a pequea escala de la poblacin a laque pertenece.

Cualquier diseo muestral comienza con la bsqueda dela informacin que ayude a la identificacin de las

caractersticas de la poblacin bajo estudio.


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CONDICIONES QUE DEBECUMPLIR UNA BUENA MUESTRA

Que comprendan parte de la poblacin y no la totalidadde sta.( salvo en los casos antes explicados en la lmina 5)

Aunque el sentido comn pareciera indicar quepoblaciones ms grandes deben producir muestrasmayores, esto no es siempre cierto ya que:El tamao de la poblacin NO es el nico elemento que influye en eltamao de la muestra.


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CONDICIONES QUE DEBECUMPLIR UNA BUENA

MUESTRALa ausencia de distorsin en la eleccin de loselementos de la muestra.Si esta eleccin presenta alguna anomala, la muestraresultar por este mismo hecho viciada.

Que sea representativa o reflejo fiel de la poblacin, detal modo que reproduzca sus caractersticas bsicas enorden a la investigacin.


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CONDICIONES QUE DEBE CUMPLIRUNA BUENA MUESTRA

Si hay sectores diferenciados en la poblacin que sesupone ofrecen caractersticas especiales la muestratambin deber comprenderlos en la misma

proporcin.


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TAMAO DE LA MUESTRA

Es el nmero de unidades a incluir en la muestra.

Existen varios factores que influyen en el:Tiempo y recursos disponibles

Modalidad de MuestreoTipo de Anlisis Previsto

Varianza o heterogeneidad de la poblacin

Margen de Error mximo admisible

Nivel de confianza de la estimacin muestral


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MODALIDAD DE MUESTREOSELECCIONADA

La seleccin de las modalidades de muestreo( probabilsticos y no probabilsticos) se halladeterminada por la confluencia de varios factores: losobjetivos, los recursos, la accesibilidad de la poblacin y

el tiempo.Los diseos no probabilsticos demandan un tamaomuestral menor.


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TIPOS DE MUESTREOS

PROBABILSTICOSPROBABILSTICOS NO PROBABILISTICOSNO PROBABILISTICOS

Todas las unidades tienen igualprobabilidad de participar enla muestra.La eleccin de cada unidadmuestral es independiente de lasdemsSe puede calcular el error muestral

Cada unidad NO tiene igualprobabilidad de participar enla muestra.No se puede calcular el errormuestralAlto riesgo de invalidezproducido por la introduccin desesgos


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FACTORES QUE INFLUYEN EN ELTAMAO DE LA MUESTRA :TIPO DE

ANLISIS DE DATOS PREVISTOLa tcnica de anlisis influye en el tamao de lamuestra:

Comparacin de MediasEstimacin de Proporciones ( parmetros)

Anlisis Univariables

Anlisis Multivariables


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HETEROGENEIDAD POBLACIONAL

Cuanto mas heterognea sea la poblacin mayor ser suvarianza poblacional lo que implicar mayores tamaosmuestrales.

Cuando se desconoce el valor de la varianza poblacionalse recurre al supuesto mas desfavorable, asumiendouna varianza poblacional igual a 0,5.

0,5 significa que una unidad seleccionada tiene 50 % deposibilidades de pertenecer o no a un grupo especfico

dentro de la poblacin


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MARGEN DE CONFIANZA EN LAESTIMACIN

Expresa el grado de probabilidad que el investigadortiene en que su estimacin se ajuste a la realidad.

Los valores comnmente utilizados son 95, 99, 99,9%


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CLCLO !"L TA#A$O !" LA #"ST%A &A%A&O'LAC(ON"S )(N(TAS.

EN LAS INVESTIGACIONES DONDE, SE REPORTA LAPROPORCIN DEL FENMENO EN ESTUDIO, EN LAPOBLACIN DE REFERENCIA, LA MUESTRA SECALCULA A TRAVS DE LAS FRMULAS:

A) PARA POBLACIN INFINITA (CUANDO SEDESCONOCE EL TOTAL DE UNIDADES DEOBSERVACIN QUE LA INTEGRAN O LA POBLACINES MAYOR A 10,000):


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b

pA%%%%%''*+++++

!ondeap , proporcin apro-imada del enmeno enestudio en la poblacin de reerencia.

/, &roporcin de la &oblacin de reerencia /ue nopresenta el enmeno en estudio 01 2p*.

La suma de la p 3 la / siempre debe dar 1. &ore4emplo5 si p, 6.7 /, 6.8 apobd, 6.69: 0nivel de conianza deseado* , 1.;< in inita0cuando se conoce el total de unidades de observacin /ue la


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b

pA%%%%%''*+++++

'* &ara poblacin inita 0Cuando seconoce el total de unidades de

observacin /ue integran*=ara poblacin inita0cuando se conoce el total de unidades de observacin /ue laintegran*= b* &ara poblacin inita 0cuando se conoce el total deunidades de observacin /ue la integran*=!>>>>((((


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b

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estudio en la poblacin de reerencia.

/, &roporcin de la &oblacin de reerencia /ue nopresenta el enmeno en estudio 01 2p*.

La suma de la p 3 la / siempre debe dar 1. &ore4emplo5 si p, 6.7 /, 6.8 apobd, 6.69N , Tama?o de la poblacin.: 0nivel de conianza deseado* , 1.;< lacin inita0cuando se conoce el total de unidades de observacin /ue la


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Valor d Nivel de Confianza Valor de Z*6.1 ;; @ 8.97

6.69 ;9 @ 1.;


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TIPOS DE MUESTREOS

PROBABILSTICOSPROBABILSTICOS NO PROBABILISTICOSNO PROBABILISTICOS

Todas las unidades tienen igualprobabilidad de participar enla muestra.La eleccin de cada unidadmuestral es independiente de lasdemsSe puede calcular el error muestral

Cada unidad NO tiene igualprobabilidad de participar enla muestra.No se puede calcular el errormuestralAlto riesgo de invalidezproducido por la introduccin desesgos


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TIPOS DE MUESTREOPROBABILSTICO


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LOS PROCEDIMIENTOS MS USUALES PARA LASELECCIN DE MUESTRAS PROBABILSTICAS OALEATORIAS SON:

a) La lotera o sorteo.

b) Los nmeros al azar o nmeros aleatorios.

Para la lotera se procede como sigue:

-Determinar el nmero que conformar la muestra.

-Enumere o escriba el nombre de todas las unidades de observacin que

componen el universo en pedazos de papel o cartn individuales.

-Colquelos en un recipiente o bolsa.

-Extraiga una por una las unidades correspondientes a la muestra.

Una desventaja de este procedimiento es que no puede usarse cuando la

poblacin es grande.

19B6

AB

19

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LOS NMEROS AL AZAR O NMEROSALEATORIOS.

Para los nmeros al azar se utiliza laTabla de Nmeros Aleatorios. Dichastablas son hojas con miles de nmeros

que estn distribuidos al azar en variascolumnas verticales y filas horizontalesagrupadas en bloques de 5 x 5 con el finde facilitar la lectura. La fila y las

columnas estn numeradas.

19B6

AB

19

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EJEMPLO TERICO

Supongamos que en cada una de las 6

regiones de un pas X hay 100 escuelaspreescolares con 50 nios en cada escuela yque con el fin de estudiar determinadacaracterstica, resolvemos extraer una muestra

de 300 nios.Hay en total 600 escuelas con 30,000 alumnosy la eleccin de los 300 que vamos a estudiarpodr hacerse por cualquiera de los mtodos de

muestreo probabilstico.

19B6

AB

19

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MUESTREO ALEATORIOSIMPLE

Se caracteriza porque cada unidad tiene unaequis probabilidad de ser incluida en lamuestra. La eleccin de la muestra de 300

nios se hace con la ayuda de losprocedimientos de la lotera o de una tabla denmeros aleatorios a partir de una lista conlos nombres de los 30,000 alumnos.

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MUESTREOALEATORIOSISTEMTICO.

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MUESTREOALEATORIOSISTEMTICODeterminar la unidad muestral por la que se

iniciar la seleccin de la muestra por sorteo.

Esto es, seleccionar de forma aleatoria un nmeroentre 1 y K. Si al realizar el sorteo resulta, por

ejemplo, el nmero 4, y dado que el nmero deseleccin sistemtica es 100, la primera unidadseleccionada ser la que ocupe la 4ta. Posicin ylas siguientes sern la 104, 204, 304, etc. hastacompletar los 300 elementos.

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AB

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MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO:PROPORCIONAL / NO PROPORCIONAL

Proporcional :2"l criterio para la estratiicacin es observar /ue e-istaeterogeneidad entre los estratos 0%egiones*3 omogeneidaddentro de los mismos.

2Calcular la proporcin /ue constituir la muestra con respecto a

la poblacin. Con el e4emplo anterior la proporcin sera 6.610D66BD65666*.

2Calcule proporcionalmente el nEmero de unidades /ue

seleccionar de cada estrato segEn la proporcin de lamuestra. &or e4emplo5 si en cada estrato a3 9.666 ni?os 096ni?os 3 166 escuelas*5 el 6.61 corresponde a 96 ni?os 095666 F6.61*. Seleccione de cada estrato las unidades muestrales0loterGa o tabla de nEmeros aleatorios*.

AL"ATO%(O "ST%AT()(CA!O NO


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AL"ATO%(O "ST%AT()(CA!O NO&%O&O%C(ONAL-Se escoge de cada estrato igual cantidad de unidades,

segn el tamao de la muestra y el nmero de estratos.-Por ejemplo, si se tienen 6 estratos y deben obtenerse 300unidades para la muestra, deber escogerse a 50elementos al azar de cada estrato (300/6), sin considerar

variantes en la constitucin numrica de cada estrato, esdecir, que un estrato sea ms grande que otro.

-La desventaja estara en que si uno de los estratos esmenor al tamao prefijado la muestra se reducira

obligatoriamente; adems de que en los estratos mspequeos la probabilidad de que las unidades de anlisissean seleccionadas sera mayor y, viceversa.

MUESTREOSPROBABILSTICOS


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MUESTREOS PROBABILSTICOS:MUESTREO ALEATORIO

ESTRATIFICADO CONT Los tamaos de cada estrato pueden ser:

Los mismos ( Afiliacin simple)

Proporcional al peso relativo ( tamao) del estrato dentro de

la poblacin (Proporcional)En funcin de la heterogeneidad de cada estrato ( ptima)

VENTAJASYDESVENTAJASDEL


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VENTAJAS Y DESVENTAJAS DELMUESTREO ALEATORIOESTRATIFICADO

1. No es necesariodisponer de la lista

de toda la poblacinsino de lassubpoblacionesextradas.

2. Existe unaconsiderablereduccin de costos

Puede ocurrir que losmiembros de una

unidad se parezcan,reduciendo larepresentatividad deotros en la muestra

final.

Ventajas Desventajas

#"ST%"O AL"ATO%(O &O%


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#"ST%"O AL"ATO%(O &O%CONHLO#"%A!OS.

Se utiliza en particular cuando no se dispone de una listadetallada y enumerada de cada una de las unidades queconforman la poblacin o resulta muy complejoenumerarlas.

Los conglomerados son las agrupaciones naturales deindividuos, como por ejemplo: ciudades, municipios,barrios, comarcas, manzanas, escuelas, etc.

A diferencia de los estratos, los conglomerados depersonas son heterogneos dentro de s y homogneosentre si.



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#"ST%"O AL"ATO%(O &O%CONHLO#"%A!OS.Se enumeran los conglomerados (Escuelas) y se haceuna seleccin aleatoria de un nmero determinado deellos.

En este caso se enumerarn las 600 escuelas y sesortearn para escoger las que se estudiarn.

Como cada escuela tiene 50 alumnos, como mnimotendramos que escoger 6 escuelas, ya que tendramoslos 300 alumnos de la muestra, si estudiamos a todoslos alumnos de dichas escuelas (monoetpico).

Pero si estudiamos a ms de 6 escuelas, por ejemplo 12,tendramos que escoger a 25 alumnos de cada escuelapara obtener la muestra (bietpico).



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#"ST%"O AL"ATO%(O &O%CONHLO#"%A!OS.

Si el muestreo es monoetpico el procedimientotermina en el paso anterior.

Si se desea hacer bietpico se seguira como sigue:

una vez obtenidos los conglomeradosaleatoriamente (12 escuelas) a continuacin seescoge para cada uno de ellos la cantidadrequerida de unidades de estudio (25 alumnos),

de forma tambin aleatoria para obtener lamuestra (300 alumnos).

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MUESTREOPOR


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MUESTREO PORCONGLOMERADOSVentaja: No se necesita lista detallada de todos losalumnos del pas, sino solamente de las escuelasseleccionadas; se evita la dispersin, se ahorra tiempo ydinero ya que el mtodo se adecua ms a la realidad.

Desventaja: Puede ser que las regiones no quedenadecuadamente representadas y las inferencias que sehacen no son tan confiables como las de los mtodos de

muestreo anteriores.

TIPOSDEMUESTREOSNO


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TIPOS DE MUESTREOS NOPROBABILSTICOS

Casos

Accidental


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Muestreo de Casos: En este se decide estudiar unfenmeno en particular siendo necesario que todos losintegrantes de la muestra renan las caractersticasque el investigador considere pertinentes para observarel fenmeno en cuestin sin importar la poblacin dedonde procedan.

&ues'reo Intencionalo (or Conveniencia:

El investigador decide, segn sus objetivos, loselementos que integrarn la muestra, considerando

aquellas unidades supuestamente tpicas de lapoblacin que desea estudiar.


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Muestreo Accidental o casual

Consiste en aprovechar para el estudio las personas

disponibles en un momento dado segn lo queinterese estudiar.

Muestreo por Cuotas

El investigador selecciona la muestra considerando

algunos fenmenos o variables a estudiar como sexo,

raza, religin. Se determina la cuota o cantidad de

sujetos de estudios a incluirse y que poseen lascaractersticas indicadas.

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