Clase 14 - Poblacion y Muestra I

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

Plan de Investigación 1- Población y Muestra 2- Recolección de Datos Escuela de Ingeniería de Computación y Sistemas F ACULTAD DE INGENIERÍ A Prof. Hernán Sagastegui Chigne

PROBLEMAS SOBRE MUESTREO E INDICADORES DE DESEMPEÑO PROBLEMA N°1 Un fabricante quiere encuestar a usuarios para determinar la demanda potencial de una nueva prensa mecánica. La nueva prensa tiene capacidad de 500 toneladas y cuesta $225,000 dólares. Se usa para formar productos ligeros o pesados de acero, y es útil en la fabricación de automóviles, equipos de construcción y electrodomésticos.

a. Identifique la población y marco de muestreo que podrían utilizarse. Solución: Población meta: Empresarios que deseen dedicarse a la producción de automóviles, equipos de construcción o electrodomésticos.

Marco de muestreo: Directorio de empresas industriales dedicadas al rubro de la producción.

b. Describa cómo puede extraerse una muestra aleatoria simple utilizando el marco de muestreo identificado. Solución: Una vez recopilado nuestro marco de muestreo, se procede a asignar un número único a cada elemento para luego seleccionar de manera aleatoria los elementos que se incluirán en la muestra.

c. ¿Podría usarse una muestra estratificada? De ser así, ¿cómo? Solución: Si, podría usarse una muestra estratificada. Para ello se divide la población obtenida mediante nuestro marco de muestreo, esta la podemos dividir en 3 estratos los cuales serían: grandes empresas, medianas empresas y pymes. Estas a su vez las podemos estratificar por el tipo de empresa: producción, servicio o comercialización. Una vez estratificada nuestra población, procedemos a seleccionar los elementos para nuestra muestra utilizando el método aleatorio simple.

MUESTREO E INDICADORES DE DESEMPEÑO

d. ¿Podría usarse una muestra por conglomerados? De ser así, ¿cómo? Solución: Si, podría usarse una muestra por conglomerado. Primero dividimos la población meta en sub-poblaciones o conglomerados que sean mutuamente excluyentes. Asignándoles un valor numérico a cada conglomerado, se procede a seleccionar la muestra de conglomerados utilizando una técnica de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple. Dependiendo de si se incluye en la muestra a todos los elementos del conglomerado seleccionado, el procedimiento se denomina muestreo por conglomerados de una etapa, pero si de cada conglomerado seleccionado se extrae de manera probabilística una muestra de elementos, el procedimiento es un muestreo por conglomerados de dos etapas.

d. ¿Qué técnica de muestreo recomendaría? ¿Por qué? Solución: Se recomendaría la técnica de muestreo por estratificado, porque tiene una mayor precisión al momento de obtener la muestra, debido a que hace una selección de los elementos (estratos) de los cuales mediante una técnica de muestreo probabilístico se llega a seleccionar la muestra, esto hace que la investigación de mercado propuesta obtenga mejores resultados.

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PROBLEMA N°2 La administración de un restaurante local quiere determinar el promedio mensual que gastan los hogares en restaurantes. Algunos hogares en el mercado meta no gastan nada; en tanto que otros gastan hasta $300 al mes. La administración quiere tener una confianza del 95 por ciento en los resultados, y no quiere que el error exceda más o menos 5%.

a. ¿Qué tamaño de muestra debe usarse para determinar el gasto promedio mensual de los hogares? Solución: Sea la variable: X = Promedio mensual que gastan los hogares en restaurantes. 

  

Diferencia máxima permitida entre la media de la muestra y la media de la población= ± 5 % Nivel de confianza = 95% = 0.95 Para un nivel de confianza del 95% z=1.96 Como se desconoce la proporción esperada se utiliza el criterio conservador (p = q = 0.5). p= proporción esperada o probabilidad de éxito = 0.5 q= Probabilidad de fracaso = 0.5

 ×  ×  =  Reemplazando los datos, se tiene:

1.96 ×0.5×0.5 = = 384.16 0.05 Por lo tanto, se requiere de 385 familias para determinar el gasto promedio mensual en restaurantes.

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b. Después de realizar la encuesta se encontró que el gasto promedio era de $90.30 y la desviación estándar era $45.Construya un intervalo de confianza del 95 %. ¿Qué puede decirse acerca del nivel de precisión? Solución: Construyendo el intervalo de confianza:

̅ = $90.30 s = $45 Nivel de confianza = 95% = 0.95 Para un nivel de confianza del 95%

z=1.96

El intervalo de confianza, se obtiene de la siguiente manera:

̅ −  × $90.30 − 1.96 ×

  ≤ µ ≤ ̅ +  × √  √ 

$45 $45 ≤ µ ≤ $90.30 + 1.96 × √ 385 √ 385 $86 ≤ µ ≤ $95

El promedio mensual de gastos en restaurantes por las familias luego de las encuestas oscilan entre 86 dólares a 95 dólares. Precisión:



± ó (̅) = ±

2×  √ 

± ó ($90.30) = ± ± ó = ±

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2 × $45 √ 385

2×45 = 0.051 ó 5.1% √ 3 85 × 90.30

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PROBLEMA N°3 Para determinar la eficacia de la campaña publicitaria de un nuevo reproductor de DVD, la administración desea saber qué porcentaje de hogares tienen conocimiento de la nueva marca. La agencia de publicidad piensa que la cifra puede ser hasta del 70 por ciento. La administración desea un intervalo de confianza del 95 por ciento y un margen de error no mayor a más o menos el 2 por ciento.

a. ¿Qué tamaño de muestra debe usarse para este estudio? Solución: Como la cantidad de hogares está dada en porcentajes, deben de seguirse los siguientes pasos para hallar el tamaño de la muestra, teniéndose en cuenta que la población es infinita: Como dato se tiene que el error es de ± 2 %, por lo tanto D= 0.02 y el nivel de confianza es del 95%. Según la tabla siguiente el valor de Z es de 1.96.

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Como dato también se tiene que el porcentaje de hogares que tiene conocimiento sobre el nuevo reproductor DVD puede ser hasta del 70%, por lo que π=0.70.

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Luego se utiliza la siguiente fórmula para conocer el tamaño de la muestra.

 × (1 −  ) ×   =  Reemplazando los valores, se obtiene:

0.70 × (1−0.70) × (1.96) = (0.02)  = 2016.84 ≈ 2017  La muestra que se tomará será de 2017 personas.

b. Suponga que la administración deseaba una confianza del 99 por ciento; pero toleraría un error de más o menos el 3 porciento. ¿Cómo cambiaría el tamaño de la muestra? Solución: De dato se tiene que el Intervalo de confianza es del 99% y sólo se acepta un error del ±3%, entonces el valor de D=0.03 Hallando el valor de Z para un nivel de confianza del 99%, según la siguiente tabla el valor de Z=2.575.

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Utilizando la fórmula utilizada en el anterior punto, se hallará el nuevo tamaño de la muestra:

 × (1 − ) ×   =  0.99 × (1−0.99) × (2.575) = (0.03)  = 72.93 ≈ 73 

La nueva muestra será de 73 personas y se puede notar que cambia en un gran porcentaje con la anterior muestra puesto que el nivel de confianza es mucho mayor. 8

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PROBLEMAS A RESOLVER

1. Dada una población finita que tiene cinco elementos A, B, C, D y E seleccione 10 muestras aleatorias simples de tamaño 2. a) Enumere las 10 muestras empezando con AB, AC y así en lo sucesivo. AB, AC, AD, AE, BC, BD, BE, CD, CE, DE.

b) Usando el muestreo aleatorio simple, ¿Cuál es la probabilidad que tiene cada muestra de tamaño 2 de ser seleccionada? 1/10 c) Si el número aleatorio 1 corresponde a A, el número 2 corresponde a B y así en lo sucesivo. Enliste la muestra aleatoria de tamaño 2 que será seleccionada al usar los números aleatorios 8 0 5 7 5 3 2. 8 0 5 7 5 3

La muestra es: EyC

2 63271 88547 55957 46276 55363 69393 13186 17726 36520 81628 84649 63291 70502 06426 20711 41990 72452 37042 53766 90585 32001 62606 10078 91561 13091

59986 09896 57243 87453 07449 92785 29431 28652 64465 36100 48968 11618 53225 24771 55609 70538 36618 40318 52875 58955 96293 64324 28073 46145 98112

71744 95436 83865 44790 34835 49902 88190 56836 05550 39254 75215 12613 03655 59935 29430 77191 76298 57099 15987 53122 37203 46354 85389 24177 53959

51102 79115 09911 67122 15290 58447 04588 78351 30157 56835 75498 75055 05915 49801 70165 25860 26678 10528 46962 16025 64516 72157 50324 15294 79607

No hay muestra No hay muestra Es la “E” No hay muestra Es la “E” pero ya no se puede usar de nuevo Es la “C” Es la “B” pero ya está la muestra , y solo se piden 2 15141 08303 19761 45573 76616 42048 38733 47327 82242 37636 49539 43915 37140 11082 45406 55204 89334 09925 67342 84299 51530 67248 14500 10061 52244

TABLA 7.1.

1

80714 01041 66535 84358 67191 30378 81290 18518 29520 02421 74240 26488 57051 66762 78484 73417 33938 89773 77592 53310 37069 20135 15562 98124 63303

58683 20030 40102 21625 12777 87618 89541 92222 69753 98063 03466 41116 48393 94477 31639 83920 95567 41335 57651 67380 40261 49804 64165 75732 10413

93108 63754 26646 16999 21861 26933 70290 55201 72602 89641 49292 64531 91322 02494 52009 69468 29380 96244 95508 84249 61374 09226 06125 00815 63839

13554 08459 60147 13385 68689 40640 40113 27340 23756 64953 36401 56827 25653 88215 18873 74972 75906 29002 80033 25348 05815 64419 71353 83452 74762

79945 28364 15702 22782 03263 16281 08243 10493 54935 99337 45525 30825 06543 27191 96927 38712 91807 46453 69828 04332 06714 29457 77669 97355 50289


3. Fortune publicó datos sobre ventas, valor del activo, valor del mercado y ganancias por acción de las 500 corporaciones industriales más grandes de Estados Unidos (Fortune 500, 2003). Suponga que usted desea seleccionar una muestra aleatoria simple de 10 corporaciones de la lista Fortune 500. Use los tres últimos dígitos de la columna 9 de la tabla 7.1 empezando con 554. Leyendo hacia abajo por esa columna, identifique los números de las 10 corporaciones que se tomarán para la muestra. 13554 08459 60147 13385 68689

40640 40113 27340 23756 64953

36 401 56827 25653 88 215 18873

74972 75906 29 002 80033 25 348

Las muestras son: 459, 147, 385, 113, 340, 401, 215, 2, 33 y 348

5. Una organización de estudiantes desean estimar la proporción de estudiantes que están a favor de una disposición de la escuela. Se cuenta con una lista con los nombres y direcciones de los 645 estudiantes inscritos el presente trimestre. Tomando números aleatorios de tres dígitos del renglón 10 de la tabla 7.1 y avanzando por ese renglón de izquierda a derecha, determine los 10 primeros estudiantes que serán seleccionados usando un muestreo aleatorio simple. Los números aleatorios de tres dígitos empiezan con 816, 283 y 610. 81628 02421

36100 98063

39254 89641

56835 64953

37636 99337

Las muestras son: 283, 610, 39, 254, 568, 353, 602, 421, 638 y 164

7. Suponga que se va a tomar una muestra aleatoria simple de 12 de los 372 médicos de una determinada ciudad. Una organización médica le proporciona los nombres de los médicos. De la tabla 7.1 use la columna ocho de los números aleatorios de cinco dígitos para determinar cuáles serán los 12 médicos para la muestra. Ignore los primeros dos dígitos de cada grupo de cinco dígitos de números aleatorios. Este proceso empieza con el número aleatorio108 y continúa descendiendo por la columna de números aleatorios. 93108 63754 26646 16999 21861

26933 70290 55201 72602 89641

49 292 64531 91322 02494 52 009

69468 29380 96244 95508 84249

61374 09 226 06125 00815 63839

Las muestras son: 108, 290, 201, 292,322, 9, 244, 249, 226, 125, 147 y 113.

(Las últimas dos muestras las tomé de la columna 9 en orden descendiente ya que no eran suficientes las de la columna 8).

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9. The Wall Street Journal proporciona el valor activo neto, el rendimiento porcentual en lo que va del año y el rendimiento porcentual en tres años de 555 fondos mutualistas (The Wall Street Journal, 25 de abril del 2003). Suponga que se va a usar una muestra aleatoria simple de 12 de estos 555 fondos mutualistas para un estudio acerca de su tamaño y desempeño. Use la cuarta columna de los números aleatorios en la tabla 7.1 empezando con el número 51102, para seleccionar la muestra aleatoria simple de 12 fondos mutualistas. Empiece con el fondo 102 y use los últimos tres dígitos de cada renglón de la cuarta columna para el proceso de selección. ¿Cuáles son los números de los 12 fondos mutualistas en esta muestra aleatoria simple? 51102 79115 09911 67122 15290

58447 04588 78351 30157 56835

75498 75 055 05915 49801 70 165

25860 26678 10 528 46962 16025

Las muestras son: 102, 115, 122, 290, 447, 351, 157, 498, 55, 165, 528 y 25.

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MÉTODOS DE MUESTREO Y SU PROCEDIMIENTO. <

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos en donde todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Los métodos de muestreo probabilístico son:

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Es el método donde la muestra es seleccionada de manera que cada elemento o individuo de la oblación tiene las mismas osibilidades de ue se le inclu a. Es la técnica de muestreo aleatorio más básica y conforma la base de todas las demás técnicas de muestreo. En el muestreo aleatorio simple, la n se utiliza para representar el tamaño de la muestra y la N para representar el tamaño de la población. El proceso de muestreo dependerá si la población es finita (con un número fijo de la población) o infinita (no es posible determinar un número). Las muestras se seleccionan con reemplazo o sin reemplazo. El muestreo con reemplazo se da cuando tras seleccionar una muestra, se devuelve a la población, donde tiene la misma probabilidad de resultar seleccionado de nuevo. El muestreo sin reemplazo es cuando una vez seleccionada una muestra esta no se podrá seleccionar de nuevo. Aunque el muestreo con reemplazo es una forma válida de identificar una muestra aleatoria simple, el muestreo sin reemplazo es el procedimiento más usado. Procedimiento: 1) Definir la población de estudio. 2) Asignar un número a cada individuo de la población 3) Determinar el tamaño de muestra óptimo o para el estudio. 4) Seleccionar la(s) muestra(s) de manera sistemática por medio de algún medio mecánico (Tablas de números aleatorios, bolas dentro de una bolsa, números aleatorios generados con una calculadora, etc.) 5) Y se eligen tantos individuos como sea necesario para completar el tamaño de muestra que necesitamos. Ejemplo: Para obtener una muestra de alumnos de una escuela para aplicarles una encuesta, lo primero que se hace es enumerar a todo el alumnado. Se obtiene una lista de los alumnos matriculados y se le asigna un número a cada uno en orden alfabético y ascendente. Suponiendo que el total de alumnos es de 700 se utilizan los números 001, 002, 003,...,700. Se determina el tamaño de muestra, en este caso es de tamaño 75. Enseguida se utiliza una tabla de números aleatorios formando números de tres dígitos aceptando como unidad de análisis muestral a todos aquellos que estén comprendidos entre el 001 y el 700.

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MÉTODOS DE MUESTREO Y SU PROCEDIMIENTO.

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO. Es el método donde una población se divide en subgrupos denominados estratos se selecciona al azar una muestra de cada estrato. Un estrato se define mediante algunas características comunes como son el sexo, la población, la edad, la profesión entre otras que puede decidir la persona que hace la muestra. Este método es más eficiente que el muestreo aleatorio simple y sistemático, porque garantiza el hecho de que cada grupo se encuentre representado en la muestra. El valor del muestreo aleatorio estratificado depende de qué tan homogéneos sean los elementos dentro de cada estrato, es decir que entre más parecidos sean entre sí, es mejor. La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: 1) Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. 2) Afijación Proporcional: Cada estrato se encuentra representado en la muestra en proporción exacta al tamaño de la población total. 3) Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación. Procedimiento: Los pasos para seleccionar una muestra proporcionalmente estratificada son:

1) 2) 3) 4)

Definir la población de estudio. Determinar el tamaño de muestra requerido. Establecer los estratos o subgrupos. Determinar la frecuencia relativa del muestreo de cada estrato, dividiendo el tamaño del estrato entre el tamaño de la población de estudio. 5) Multiplicar la frecuencia relativa del muestreo de cada estrato por el tamaño de la muestra total, para obtener de cada estrato la cantidad de individuos que se integrarán a dicha muestra. 6) Seleccionar y extraer de cada estrato la cantidad de individuos que formaran parte de la muestra total aplicando el procedimiento de muestreo aleatorio simple.

5


Ejemplo: Si se tiene que seleccionar una muestra de 20 personas, de una comunidad de 500 habitantes, con el fin de hacerles una encuesta sobre los servicios de salud que reciben. Los habitantes están repartidos en 5 colonias, en donde el tamaño de cada estrato es: Estrato

Colonia

Tamaño

Frecuencia Relativa

No. de muestras por estrato

1

San Miguel San Rafael San Vicente San Marcos San Pedro

100 150 050 125 075

0.20 0.30 0.10 0.25 0.15

8 12 4 10 6

500

1.00

40

2 3 4 5

TOTAL

Los habitantes de cada colonia están registrados y se les asignará un número, por ejemplo, en el estrato 1 hay 100 habitantes entonces se numerará de 001 a 100, en el estrato 2 hay 150 y se numerará de 001 a 150 y así sucesivamente se hará con los demás estratos. Y del tamaño de cada estrato se sacaran el número de muestras que se obtuvieron, por medio del método de muestreo aleatorio simple con la tabla de números aleatorios siguiente. 58 144 147

94

40

26 135

9

2

16 129

42

5 150

22 126 149

69 109

19

51

3

4

39

11

114

116

79

50

146

104

87

33

83

126

71

68

53

41

122

62

6

144

8

149

111

98

31

146

2

70

5

36

55

148

141

81

144

112

99

36

107

104

145

95

43

95

73

39

52

30

131

140

88

60

52

118

110

33

144

15

25

58

76

29

49

108

67

34

88

38

129

4

101

72

105

144

59

132

51

137

106

41

113

39

139

128

55

17

16

105

116

96

45

86

71

96

129

94

118

40

68

9

9

16

131

35

68

69

61

42

35

9

116

108

2

145

80

27

121

13

116

94

49

121

11

47

62

64

103

Del estrato 1 (1 a 100) se tomarán las 8 muestras de la fila 1 de izquierda a derecha Las muestras son: 58, 94, 40, 26, 9, 2, 16 y 42 Del estrato 2 (1 a 150) se tomarán las 12 muestras de la fila 2 de izquierda a derecha Las muestras son: 114, 116, 79,50, 146, 104, 87, 33, 83, 126, 71 y 68 Del estrato 3 (1 a 50) se tomarán las 4 muestras de la fila 3 de izquierda a derecha Las muestras son: 5, 36, 43 y 39 Del estrato 4 (1 a 125) se tomarán las 10 muestras de la fila 4 de izquierda a derecha Las muestras son: 52, 118, 110, 33, 15, 25, 58, 76, 29 y 49 Del estrato 5 (1 a 75) se tomarán las 6 muestras de la fila 5 de izquierda a derecha Las muestras son: 41, 39, 55, 17, 16 y 45

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MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO. Es el método donde se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada k-ésimo miembro de la población. Para realizar muestreos en poblaciones muy grandes, el método de muestreo aleatorio simple resulta complicado y difícil para aplicar, en estos casos se utiliza el muestreo sistemático. En una muestra sistemática, los N elementos de la población se dividen en n grupos de k elementos. Un k-ésimo caso representa el intervalo de selección de unidades de análisis que serán integradas a la muestra, se obtiene mediante la expresión:

k=

 

El resultado de k se redondea al entero más cercano. Este procedimiento se hace más sencillo porque en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Y porque es fácil si al igual que el muestreo aleatorio simple, se tienen enumerados todos los elementos de la población, o si de lo contrario no se tienen enumerados de todos modos se puede realizar pero se debe observar el orden físico de los elementos de la población. Cuando el orden físico de la población se relaciona con la característica de la población no se debe aplicar el muestreo aleatorio sistemático. El riesgo de este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Procedimiento: 1) Definir la población de estudio. 2) Determinar el tamaño de muestra requerido. 3) Se calcula la muestra sistemática dividiendo la población entre el tamaño de la muestra. 4) El valor de k es el intervalo de selección que indica cada k de veces que un elemento de la población se integrará a la muestra (en el caso de no estar enumerados los elementos). Y también es el intervalo de selección del cual se escogerá un número aleatoriamente dentro de este intervalo (en caso de que los elementos estén enumerados), y de ahí se parte para seleccionar las muestras en los demás grupos o intervalos de selección. Ejemplo:

Cuando los elementos no están enumerados. Si se va a probar una muestra de 50 de 500 una población de 500 pelotas, k = 50 , k=10. Ya que ninguna pelota tiene un número específico, este intervalo de selección indica que cada 10 decima pelota que contemos se integrará a la muestra. La primera muestra es la decima pelota que

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MÉTODOS DE MUESTREO Y SU PROCEDIMIENTO. saquemos de una bolsa, la segunda muestra es la vigésima, la tercera la trigésima y asi de diez en diez hasta completar las 50 muestras que se piden.

Cuando los elementos están numerados. Si la población se compone de una lista de cheques prenumerados N=800 y se quiere extraer una muestra sistemática de n=40,  800 se aplica la formula k =  , k = 40 , k =20. De este intervalo selecciona un número aleatorio entre 1 y 20, y se incluye cada vigésimo elemento tras la primera selcción de la muestra. Supongamos que el primer número seleccionado es 8, sus selecciones subsiguientes son 28, 48, 68, 88, 108, 128, 148, 168, 188, 208, 228, 248, 268, 288, 308, 328, 348, 368, 388, 408, 428, 448, 468, 488, 508, 528, 548, 568, 588, 608, 628, 648, 668, 688, 708, 728, 748, 768 y 788.

MUESTREO POR CONGLOMERADOS. Es el método donde una población se divide en conglomerados partir de los límites naturales geográficos o de otra clase. A continuación se seleccionan los conglomerados al azar y se toma una muestra de forma aleatoria de uno de los elementos de cada ru o. En una muestra de conglomerados, se divide N elementos de la población en varios grupos de tal manera que cada uno sea representativo de toda la población. Este procedimiento tiende a proporcionar mejores resultados cuando los elementos dentro de los conglomerados no son semejantes. Lo ideal es que cada conglomerado sea una representación, a pequeña escala, de la población. Se aplica en el muestreo de áreas, en la que los conglomerados son manzanas, ciudades, distritos electorales, países, etc. En este tipo de muestreo es imprescindible diferenciar entre unidad de análisis entendida como quiénes va a ser medidos y unidad muestral que se refiere al conglomerado a través del cual se logra el acceso a la unidad de análisis. Procedimiento: 1) Dividir la población en conglomerados. 2) Seleccionar al azar el número de conglomerados que desee. 3) Tomar una muestra aleatoria simple de uno de los elementos de cada conglomerado. Ejemplo: Si se va a realizar una encuesta sobre las políticas y leyes del municipio, se podría dividir el municipio en distritos, por ejemplo en 13 distritos, de esos tres se toma al azar el 4, 5, 9 y 11, y solo concentrándonos en estos distritos, tomamos una muestra aleatoria de habitantes de cada uno de esos distritos, para entrevistarlos.

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MUESTREO DE CONVENIENCIA. Es el método no probalístico en el que la selección de los elementos para la muestra es de acuerdo con la conveniencia. Los elementos se incluyen en la muestra sin que haya una probabilidad previamente especificada o conocida de que sean incluidos en la muestra. Ejemplo: Un profesor que realiza una investigación en una universidad puede usar estudiantes voluntarios para que constituyan la muestra, ¿existe alguna razón? Sí, los tiene al alcance y participarán como sujetos a un costo bajo o sin ningún costo. De manera similar, un inspector puede muestrear un cargamento de naranjas seleccionando al azar naranjas de varias de las cajas. Marcar una naranja y usar un método probalístico de muestreo puede no resultar práctico. Tiene la ventaja de ser relativamente fáciles, pero es imposible evaluar la “bondad” de la muestra en términos de su representatividad de la población. Y puede dar o no buenos resultados. Pero no tiene un fundamento.

MUESTREO SUBJETIVO. Es el método no probalístico en el que la selección de los elementos para la muestra es de acuerdo con la opinión de la persona que hace el estudio. Este método suele ser una manera fácil de seleccionar una muestra. Sin embargo la calidad de los resultados muéstrales depende de la persona que selecciona la muestra. Se debe tener mucho cuidado al hacer inferencias acerca de las poblaciones a partir de muestreos subjetivos. Ejemplo: Un reportero puede seleccionar dos o tres senadores considerando que estos senadores reflejan la opinión general de todos los senadores.

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Clase 14 - Poblacion y Muestra I

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