Muestra y Tipos de Muestreo

 

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Herramienta de la investigación científica cuya función básica es determinar qué parte de una p o b l a c i ó n e n e s t u d i o d e b e examinarse con el fin de hacer inferencias sobre dicha cha población.

 

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Ventajas del muestreo: Ahorro de dinero debido a que se consideran menos unidades para trabajar. Ahorro de tiempo, dado que el número núm ero de mediciones solo es de una parte representativa de la población.

Mayor la muestra puedeno sermuestrales, más precisadebido porque reduceprecisión, la magnitud de los errores a que: Existe menos personal necesario para hacer las mediciones (u observaciones). Hay personal con mejor preparación. Puede variar las condiciones del estudio si se demora su ejecución. Conveniencia, es conveniente el uso de una muestra si el estudio ocasiona la destrucción d de e la unidad estudiada. ◦

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Desventajas del muestreo: Las estimaciones resultantes del muestreo están afectas al inevitable error de muestreo. La información proveniente de una muestra no

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proporciona información tipo inventario para cada uno de los elementos de la población. Las estimaciones no pueden subdividirse para pequeños dominios de análisis, considerando que no todos ellos pueden estar representados debidamente en la muestra.

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Requiere de personal especializado y experimentado.

 

MUESTRA: “Parte o porción extraída de un conjunto por métodos que permiten considerarla como representativa de él ” (RAE, 2008).

Se llama tamaño de la muestra al número de elementos que la componen.

 

MARCO MUESTRAL: Es la enumeración o lista exhaustiva exhaustiva de toda la población (todas las unidades muestr mue strale ales s en la poblac población ión). ). La muestra real se toma de esta lista.

 

Técnicas de muestreo En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (universo o población) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

 

MÉTODOS DE MUESTREO

MUESTREO PROBABILÍSTICO

M. ALEATORIO

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

M. POR CUOTAS

SIMPLE

M. A. SISTEMÁTICO

M. POR JUICIO EXPERTO

M. A. POR CONGLOMERADO

M. POR CONVENIENCIA

M .A. ESTRATIFICADO

 

PROBABILÍSTICO ICO 1. MUESTREO PROBABILÍST 

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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. Como técnicas de muestreo probabilístico encontramos los siguientes:

 

Muestreo aleatorio simple: Las unidades se eligen en forma independiente. Este procedimiento es simple, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

 

aleatorio sistem sistem áti ático co M uestreo aleatorio Numerar todos los elementos de la población. Extraer un número al azar. Se parte de ese número aleatorio i. Los elementos que integran la muestra son los que n-1)k,, ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+ n-1)k es decir se toman los individuos de k en k.

k el resultado de dividir el tamaño de la población =N/n.. entre el tamaño de la muestra: k=N/n

El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. k.

 

Muestreo por conglomerado : Se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada enumerada de cada una de las unidades que conforman la población y resulta muy compleja para elaborarla.

Se denomina así debido a que en la selección de la muestra en lugar de escogerse cada unidad se procede a tomar los subgrupos o conjunto de unidades , a los que se llaman “conglomerado” “conglomera do” (escuelas, fábricas, secciones, etc.)

 

Muestreo

estratificado:

La población se divide en subgrupos, llamados estratos,, los mismos que tienen gran estratos homogeneidad respecto a alguna característica (Ejemplo, profesión, sexo, estado civil, etc.). Se elige una muestra separada en cada estrato. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos que formarán parte de la muestra.

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Donald B. Owen, Handbook of Statistical Tables, Reading Mass:Addisson-Wesley, 1.962. 3690 2492 7171 7720 6509 7549 2330 5733 4730

0813 6790 6858 1489 2669 3743 1901 4971 8280 6477 5289 4092 4223 6454 7632 7577 2816 9002 0772 2160 7236 0812 4195 5589 0830 8261 9232 5692 9870 3583 8997 1533 6466 8830 7271 3809 2080 3828 7880 0586 8482 7811 6807 3309 2729 1039 3382 7600 1077 4455 8806 1822 1669 7501 7227 0104 4141 1521 9104 5563 1392 8238 4882

Dr. Rómulo A. Guevara G.  

2. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO. 

Métodos en los cuales no se utilizan u tilizan procedimientos formales y los individuos NO tienen la probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra.



Como técnicas de muestreo no probabilísticos probabilístic os encontramos los siguientes tipos:

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estreo eo por cuotas : Mu estr

Consiste clasificarpara a la población en grandes grupos o en categorías, luego seleccionar sobre la base de su propio criterio las unidades de análisis. estreo eo p or conveniencia : Mu estr Las unidades de muestra se seleccionan según la conveniencia del investigador.

po r juicio juicio : M uestreo por

Las unidades de muestra se seleccionan según la experiencia del investigador. investigador.

 

Afijación. Proceso de distribución de la muestra en función de los diferentes estratos. Puede ser de diferentes tipos: 

Afijación Simple:

A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales. 

Afijación Proporcional:

La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. 

Afijación óptima:

Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo (típica). que se considera la proporción y la desviación estándar

 

Criterios de inclusión y de exclusión. Los criterios de inclusión y exclusión son las normas, factores o pautas relativas a la participación como elementos muestrales,, para decidir a quién se le muestrales permite entrar en la investigación. investigación. Las normas son diferentes para cada caso.

 

CRITERIO DE INCLUSIÓN: Son todas aquellas características características que hacen que un elemento muestral sea parte de la población o muestra de estudio. Todos tienes que estar presentes.

CRITERIO DE EXCLUSIÓN: Son las características que el elemento muestral muest ral no d debe ebe poseer poseer para para partic participar ipar en en el estudio. Ninguno tiene que estar presente. presente.

 

3. Cálculo del tamaño de la Muestra. Factores que intervienen A Lo determina el investigador y mide la confianza en el estudio. Grado de Confianza

Z

Las tablas estadísticas otorgan el valor de Z. Los valores con mayor frecuencia Valor de la distribución normal son: estandarizada

A

0,90

0 ,9 5

0,98

0,99

Z

1,645

1 ,9 6

2,33

2,575

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p

Proporción de la población que tiene las características de interés que que nos es interesa Si no es calculable se asume el 0,5 medir. es decir, que el 50% de la población tiene la característica de interés que mediremos.

q= 1-p E

tiene las Proporción de la que NOinteresa características depoblación interés que nos medir. Es el máximo de error permisible.

N

Tamaño d de e la población

n

Tamaño de la muestra, es el dato que se quiere obtener.

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CASO 1: Cuando no se conoce el tamaño de la población se considera suficientemente grandeo para considerarse infinita

n=

Z2*p*q 2

E

CASO 2: Cuando el tamaño de la población (N) se conoce

n=

Z2*p*q*N E2 (N 1) + Z 2 * p* q –

n = Nº de casos a observar o número de encuestas

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En una población de 5000 lectores de la revista “Si se lee”, el gerente de dicha revista quiere conocer la proporción de lectores que le gusta el deporte, para incluir en su edición y él establece que error máximo no deberá ser mayor del 4% del valor verdadero del parámetro con un nivel de confianza del 99%. a. Sabiendo que la proporción de la gente que le gusta el deporte es del 60%. b. Cuando no se conoce P.

Muestreo  

CAPITULO IV METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Diseño dede la Investigación Investigación Tipo Nivel de Investigación Método Población y Muestra de la Investigación Población Muestra Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos Técnicas Instrumentos

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