FUNDAMENTOS DE MUESTREO

s1 s2

s4s3

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http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt

Por LUIS M. BAQUERO ROSAS, MBA JUNIO 2008Por LUIS M. BAQUERO ROSAS, MBA JUNIO 2008

ESTADISTICA INFERENCIAL: USO ESTADISTICA INFERENCIAL: USO DE MUESTRASDE MUESTRAS

Estudia como sacar conclusiones generales para toda la población a partir de los estadísticos obtenidos de una muestra

Los resultados obtenidos de la muestra son una INFERENCIA del verdadero valor de la población

ESTIMACIÓN DE PARAMETROS DOCIMANCIA DE HIPÓTESIS

DIFERENCIA ENTRE POBLACION Y DIFERENCIA ENTRE POBLACION Y MUESTRAMUESTRA

POBLACIONTodos los elementos que han sido escogido para el estudio

2000 EMPLEADOS DE LA FABRICA CORDIS MEDIDA: PARAMETROS

MUESTRAPorción de elementos escogidos de la poblaciónGrupo de 40 empleados (ALEATOREO)

MEDIDA: ESTADISTICOS

CONCEPTO: POBLACION

POBLACION A ESTUDIAR Aquella poblacion sobre la cual se desean

hacer inferencias y esta definida antes de inicar el trabajo de campo.

Puede ser transformada según se avanza en la realización del estudio para lograr los objetivos de la investigacion

POBLACION MUESTREADA Aquella población para la cual los resultados

del estudio y sus conclusiones son validas.

UNIVERSOQuiero conocer una característica

específica de una poblaciónMUESTRA

Utilizada porque la población es grande Algunos procesos son destructivos Calidad de la inferencia es superior

MUESTRA REPRESENTATIVANo es un termino correcto ya que para

ser representativo debo conocer el universo completo

PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACION METODO DE SELECCIÓN

Procedimientos determinados para la selección de unidades o elementos de la muestra siguiendo técnicas de muestreo aleatorias.

METODO DE ESTIMACION Una vez la muestra haya sido seleccionada, se

utilizan unos mecanismos para inferir o derivar conclusiones sobre la población

DISENO MUESTRAL La integración del proceso de selección y metodos

de estimación para lograr mejores inferencias sobre los parámetros de la población

TIPOS DE MUESTREO

MUESTREO ALEATOREO O PROBABILISTICO Todos los elementos de la población tienen la

misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra del estudio o investigación.

MUESTREO POR JUICIO Utilización de los conocimientos, la opinión

personal y experiencias del investigador para identificar los elementos que deben incluirse en la muestra.

Puede utilizarse como guía inicial o muestra tentativa para la realización de un muestreo aleatoreo.

MUESTREO PROBABILISTICO

Elección de unidades de la población de tal manera que las seleccionadas lo son porque el AZAR así lo quiso

Para muestras diferentes, en igualdad de condiciones, generalmente tomara diferentes valores debido a la presencia del AZAR.

Abad de Servín, A. & Servín, A. (1978) Introduccion al Muestreo. Mexico, Limusa

MUESTREO ALEATOREO

POBLACION FINITA – Tiene un tamaño establecido e Tiene un tamaño establecido e

indica cuantos elementos hay en la indica cuantos elementos hay en la poblaciónpoblación

INFINITA- No puede enumerarse facilmente en No puede enumerarse facilmente en un periodo razonable de tiempo, un periodo razonable de tiempo, es IMPOSIBLE es IMPOSIBLE observar todos los elementos de la poblaciónobservar todos los elementos de la población

MUESTREO ALEATOREO SIMPLE (MAS)

Los principios del MUESTREO Los principios del MUESTREO ALEATOREO son la base para la ALEATOREO son la base para la

estadística inferencialestadística inferencial.. Cada posible muestra tiene la misma probabilidad

de ser seleccionados y cada elemento de la población tienen la misma probabilidad de ser incluido en la muestra.

TABLA DE NUMEROS ALEATOREOS MS EXCEL : RANDOM

MUESTREO REEMPLAZO - SIN REEMPLAZO

TABLAS DE NUMEROS ALEATOREOS Tablas construidas de manera que se

garantiza estadísticamente la aleatoriedad de los elementos seleccionados en la muestra.

MUESTREO ALEATOREO SIMPLE Requiere una lista de los diferentes unidades

o elementos que integran la población Cada una de las unidades debe tener algún

numero identificable Tiene la restricción de la necesidad de un

listado de todos los elementos de la población La muestra tiende a dispersarse en toda la

población y obliga a “viajar” todas las áreas donde se encuentra la población

Recomendado para poblaciones pequeñas

DECISIONES AL SELECCIONAR LA MUESTRADECISIONES AL SELECCIONAR LA MUESTRA

Se quiere saber cómo se comporta una cierta característica en un Universo particular

Se quiere saber cómo se comporta una cierta característica en un Universo particular

El Universoestá biendefinido

?

Definir El

Universo

Es posibleobservar todo el

Universo ?

Observaruna Muestra

Observaruna Muestra

Hacerun Censo

NONO

Sí

Sí

Tomaruna Muestra

No representativa

Tomaruna Muestra

No representativa

Tomar una Muestra

Representativa

Se quiereinferir la medición

al Universo?

NO

Sí

Las Las observaciones observaciones

pueden pueden atribuirse a los atribuirse a los miembros del miembros del

UniversoUniverso

Las Las observaciones observaciones solo pueden solo pueden

atribuirse a la atribuirse a la muestra, NO a muestra, NO a

los miembros del los miembros del UniversoUniverso

Las Las observaciones observaciones

pueden pueden atribuirse a los atribuirse a los miembros del miembros del

UniversoUniverso

http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt

MUESTREO SISTEMÁTICO

Elementos son seleccionados de la población en un intervalo uniforme

Tiempo – Cada hora, cada 15 minutos Orden – El primero y el último Espacio

Posibilidad de introduccir error al proceso de muestreo por un patrón secuencial

Requiere menos tiempo que el MASMenores costos de recolección de la

muestra

MUESTREO ESTRATIFICADO

Población se divide en grupos homogéneos (similares) ESTRATAS Masculino – Femenino Trabaja – No trabaja

Extraer utilizando MAS una muestra de cada estrata y se consideran las diferencias entre las estratas

Apropiado cuando la población está dividida en grupos con diferentes características

Refleja las características especificas de los subgrupos población…mejor que otras formas de muestreo

Utiliza MASUtil cuando existe una pequeña variación dentro

del grupo y una variación amplia entre los grupos.

MUESTREO ESTRATIFICADO

Partir o fraccionar la poblacion en subdivisiones

Cada una de las subdivisiones se les trata de forma independiente

MUESTREO DE RACIMO

Dividir la población en grupos o racimos y luego se selecciona una muestra aleatorea de cada racimo.

Ej. Dividir la comunidad en manzana, seleccionar la manzana y en la manzana seleccionada realizar un MAS para escoger los hogares de la muestra.

UTIL CUANDO HAY UNA VARIACION UTIL CUANDO HAY UNA VARIACION CONSIDERABLE DENTRO DEL GRUPO Y LOS CONSIDERABLE DENTRO DEL GRUPO Y LOS GRUPOS SON SIMILARESGRUPOS SON SIMILARES

Permite escoger muestras más precisas que el MAS y a un costo mucho menor.

MUESTREO POR CONGLOMERADO La unidad muestral seleccionada esta

compuesta por los elementos que poseen las características de estudios

Los elementos no son elegidos directamente sino en virtud de ser contenido en la unidad en la muestra

SELECCIONADO EN LA MUESTRA

UNIDADUNIDAD ELEMENTOSELEMENTOS

DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO

DEFINICIÓN La distribución de probabilidad de todas

las medias posibles de las muestras de una distribución de promedios de las muestras

Las estadísticas de las muestras no serán similares

Depende de la muestra tomada y de todas las otras muestras no utilizadas y

que pueden haberse tomado

DISTRIBUCION DE MUESTREO

http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01.html#muestrasaleatorias

PROPORCIONES

http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01b.html#distribucionmuestralproporciones

UTILIDAD EN ESTUDIOS DE OPINION, MERCADEO Y SATISFACCION DE CLIENTES

TAMAÑO MUESTRA - PROMEDIO

http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html

TAMAÑO DE LA MUESTRA

NIVEL DE CONFIANZA

DESVIACION ESTANDAR

PRECISION DESEADA

TAMAÑO MUESTRA - PROPORCION

http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html

NIVEL DE CONFIANZA

PRECISION DESEADATAMAÑO DE LA MUESTRA

q

RESULTADOS OBTENIDOS DE LA RESULTADOS OBTENIDOS DE LA MUESTRAMUESTRA

1) Estimador con varianza mínima pero sesgado 2) Estimador no sesgado pero sin varianza mínima 3) Estimador no sesgado y con varianza mínima

(ideal)http://www.cbasico.fmed.edu.uy/MMCC/T11a%202007.ppt

ESTIMADOR ESTIMADOR = =

TIRO AL TIRO AL BLANCOBLANCO

TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL

La distribución del promedio de las muestras se aproxima a una distribución de probabilidad normal al incrementarse el tamaño de la muestra.

Muestras ( n>=30) El Teorema del Límite Central nos permite

hacer inferencias de los parámetros de la población sin saber de la distribución de frecuencia de donde provienen las muestras

FALLAS EN EL PROCESO DE MUESTREO

El diseño muestral por si solo no constituye la muestra del estudio

Es importante el cuestionario, los investigadores de campo, la interpretación correcta de los resultados

Puede haber una selección deficiente y no aleatoria de la muestra

Cambios realizados a las muestras impacta en forma negativa el estudio

NOTA FINAL