Programa de: Licenciatura en Psicología Alumno: Juan González Ferrer Actividad: Ejemplos de muestreo basados en la vida real Asignatura: Mtodos de Estadística !n"erencial en Psicología #egunda unidad: $cnicas de Muestreo sobre una Poblaci%n $utor: Mtro& Felipe 'u(ue 'uarte )* de septiembre del +,)!.$/0'122!3. 1
Partiendo de las distintas definiciones de tipos de muestreos contenidos en la lectura de la guía y en los videos propuestos, me propongo enseguida dar ejemplos sencillos de la vida cotidiana en los cuales se puede representar las distintas técnicas de muestreo vistas en esta unidad, con el propósito no solo de cumplir con la tarea asignada, sino de tener en claro para mí mismo la aplicación práctica de dichas técnicas de muestreo representativas de ciertas poblaciones.
EJEMPL0 20$!'!A.0 #04/E EL M1E#$/E0 ALEA$0/!0 Considerando que esta técnica se da cuando todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegido en la muestra y sin oportunidad de reposición. demás partiendo del ejemplo que proporciona la guía, se dice que esta técnica es la que com!nmente se utili"a en los sorteos, en los que usan fichas con los nombres de todos los participantes, propongo el siguiente ejemplo de la vida cotidiana. Pero agregando además que esta técnica se recomienda preferentemente cuando la población es peque#a, cuando hay bajo nivel de heterogeneidad en los datos, cuando la población está ubicada en un espacio reducido, y cuando no se tiene información previa de la población. Por lo que el
ejemplo que doy es el siguiente$ %upóngase que quiero rifar & boletos para ir al cine entre los '( estudiantes e)istentes en mi salón de clases. *a forma más sencilla de hacer un muestreo aleatorio, lo cual implica que la muestra dependerá del a"ar, por lo que para que todos tengan la misma oportunidad de salir sorteados, les pido que todos pongan su nombre en un papelito, que luego será puesto en un recipiente como un frasco, y una ve" teniendo los nombres de todos los '( estudiantes, se revuelven muy bien todos y se procede a pedirle a alguien que selecciones un papelito a la ve", revolviendo de nuevo los papelitos antes de sacar el siguiente hasta que se seleccionen los & nombres premiados. +n este caso la formula representativa de la selección será n5. que se interpreta el n!mero la n como la cantidad de la muestra a elegir, en este caso & personas, sobre la base de la población total representada por la letra ., en este caso los '( estudiantes del grupo. ando como resultado &-'(, lo cual implica que cada estudiante tiene la probabilidad de )567 un séptimo de posibilidades de ser elegido. *as ventajas de este método es que resulta fácil y sencillo, el cálculo de posibilidades es rápido y además e)isten programa informáticos para anali"ar los datos. entro de las posibles desventajas es que se requiere tener un listado completo de
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toda la población, además si las muestras son peque#as caemos en el riesgo de que no se represente en la muestra a la totalidad de la población adecuadamente.
EJEMPL0 20$!'!A.0 #04/E M1E#$/E0 E#$/A$!F!2A'0 %eg!n la definición contenida en una de las lecturas asignadas en la segunda unidad del curso para esta clase de muestreo es la siguiente$ +n el muestreo aleatorio estratificado los elementos de la población primero se dividen en grupos, a los que se les llama estratos, de manera que cada elemento de la población pertene"ca a uno y sólo a un estrato. *a base para la formación de los estratos, puede ser siguiendo ciertos criterios, como por ejemplo el departamento donde se labora, la edad, el tipo de empresa,
etc.,
dichas
categorías
quedan
a
discreción de la persona que dise#a la muestra. %in embargo, también se aclara que se obtienen mejores resultados cuando los elementos que forman un estrato son lo más parecido posible. /olviendo con el ejemplo anterior supongamos que como maestro de 0 grupos de estudiantes de una misma escuela requiero rifar ahora (0 boletos para el cine entre los 0 grupos, la primera idea que tengo es rifar & boletos en cada grupo, sin embargo al pensar en los grupos me doy cuenta que el n!mero de estudiantes de cada grupo es diferente. +l grupo más grande cuenta con &0 estudiantes, hay otros dos grupos de &1, uno de '0 estudiantes, y el más peque#o es de '1 estudiantes, dando un total de (21 estudiantes entre los 0 grupos. +l análisis es que si se rifan los & boletos en cada grupo, las posibilidades de una justa distribución no serían ecuánimes, ya que la población no es igual en cada grupo, por lo que se decide hacer una muestra estratificada, para tener un mayor equilibrio de posibilidades. Para ello decido una asignación proporcional , por lo que decido seleccionar algunos estratos representativos de la población, por lo que pudiera tomar algunos criterios, como por ejemplo si la población de los (21 estudiantes fueran 213 hombres 04 personas5 y 413 mujeres 62 personas5 podía tener dos estratos por género, y rifar en esa misma proporción los (0 boletos disponibles, lo cual sería rifar 7 boletos entre las mujeres eso equivale también al 413 de los (0 boletos disponibles5 y 4 boletos entre los hombres lo cual equivale también al 213 de los (0 boletos disponibles5. +sto es solo un 3
ejemplo de dos estratos, pero se podrían elegir estratos distintos, por ejemplo formar grupos proporcionales considerando las calificaciones de los estudiantes, o las edades, etc. *a ventaja de esta técnica es que asegura una representatividad más equitativa de los diversos
grupos o estratos en la muestra. demás nos da mayor fle)ibilidad para elegir sub grupos en base a ciertas características de la población, haciendo a la ve" más fle)ible la muestra en base a ciertos intereses específicos. *a desventaja seria que se requiere mayor conocimiento de las características de la población, lo cual no siempre se tiene, sobre todo si la población es más grande. demás entre mayor sea la población o más heterogénea, será más difícil encontrar los criterios de selección de los estratos
para
ponderar
cierto
peso
a
cada
subgrupo.
EJEMPL0 20$!'!A.0 #04/E M1E#$/E0 #!#$EM8$!20 +n las lecturas se menciona que para ciertos muestreos,
en
especial
en
aquellos
con
poblaciones grandes, se necesita mucho tiempo para tomar una muestra aleatoria simple por lo que una buena alternativa es el muestreo sistemático. +sta técnica de muestreo se utili"a cuando se selecciona una muestra aplicando pasos uniformes sobre una lista ordenada de los elementos de la población. %e utili"a la letra 899 para representar el orden sucesivo en que serán elegidos los elementos muestra de la lista. *a letra 8 99 se puede determinar con la ayuda de un n!mero seleccionado al a"ar de una lista de n!meros aleatorios, el cual constituye
el inicio y el intervalo de
selección. %u fórmula representativa es 9.5n donde 9 representa en n!mero de intervalos, . representa el n!mero de la población, y n representa el n!mero de muestra que se desea obtener5. /olviendo al ejemplo ya utili"ado, de la necesidad de rifar al a"ar los boletos para el cine en una población de estudiantes de 4
una escuela secundaria. %i ahora se reciben 41 boletos, por ejemplo, para ser repartidos por la dirección de la escuela entre toda la población de estudiantes del turno matutino, que se compone de 411 estudiantes, la distribución podría hacerse de la siguiente manera. %i consideramos que 41 boletos distribuidos representa la n de la formula5, entre los 411 estudiantes de la escuela representa la . de la formula5, da una proporción de un boleto por cada (1 estudiantes 411-41:(15, entonces la técnica aplicaría si se hace una lista consecutiva de los 411 estudiantes y se elige entregar un boleto a cada estudiante por intervalos de (1 esta selección se le llama intervalo de salto y representa la letra 9 de la formula5, lo cual significa que se entregará un boleto al a"ar al estudiante (1, '1, &1, 21, 01, 41; y así sucesivamente hasta el n!mero 411 de la lista. *a ventaja de este método es que se puede aplicar en poblaciones de mayor tama#o, y no se requiere tener un marco muestral, sino que es el investigador el que propone la delimitación de la muestra.
EJEMPL0 20$!'!A.0 #04/E M1E#$/E0 P0/ 20.GL0ME/A'0 %eg!n la lectura sobre esta técnica se dice que en el muestreo por conglomerados los elementos
de
la
muestra
primero
se
dividen
en
grupos
separados,
llamados
conglomerados. +n donde cada elemento de la población pertenece a uno y sólo un
conglomerado. %e reali"a tomando una muestra aleatoria simple de los conglomerados. *a muestra está formada por todos los elementos dentro de cada uno de los conglomerados que forman la muestra. +l muestreo por conglomerados tiende a proporcionar mejores resultados cuando los elementos dentro de los conglomerados no son semejantes. *o ideal es que cada conglomerado sea una representación, a peque#a escala, de la población. %i todos los conglomerados son semejantes en este aspecto, tomando en la muestra un n!mero peque#o de conglomerados se obtendrá una buena estimación de los parámetros poblacionales. /olviendo de nueva cuenta al ejemplo elegido desde el principio donde se busca distribuir o sortear 41 boletos dentro de la población total de una secundaria. *os criterios de conglomerado podría ser distribuir & conglomerados los & grados o niveles de la secundaria5, después de lo cual se puede elegir dentro de cada conglomerado otros subgrupos siguiendo ya sea una técnica aleatoria simple, una sistemática o una estratificada, como por ejemplo, seleccionar por talleres que se imparten en cada nivel taller de computación, electricidad, costura, ingles etc5, o seleccionar por genero dos subgrupos en cada conglomerado, hombres y mujeres. *a ventaja de esta técnica, es que aplica en 5
poblaciones grandes y dispersas, aunque se requiere para su aplicación tener ciertos conocimientos de los elementos que conforman cada conglomerado. +n este caso el director podría asignar al tutor de cada nivel la selección aleatoria que mejor represente a cada conglomerado o nivel escolar.
20.2L1#!3. +n resumen podemos ver como cada técnica precisa diversas ventajas y aplicaciones seg!n la composición de la población, tama#o de la muestra y características a elegir de la población, y se adaptan al criterio o dise#o de la muestra seg!n el investigador requiera. +sto me
lleva
a
considerar
una
ve"
que
más
estos criterios de muestreo
de
la
estadística pueden
tener
muchas aplicaciones prácticas en el área de la psicología, mismas que nos permitirán e)traer y resumir información !til de las observaciones que se hacen en alguna investigación con poblaciones diversas. l menos esta tarea me da una mayor claridad y precisión a las técnicas de muestreo y su posible aplicación en investigación psicológica.
/e"erencias 4ibliográ"icas: epartamento +ditorial <=*P. '1(&5. >écnicas de ?uestreo sobre una Población. +n ?étodos de +stadística @nferencial en Psicología 4A(45. Cuernavaca ?orelos ?é)ico$
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