MUESTREO
Muestreo aleatorio simple: Muestreo aleatorio sistemático: Muestreo aleatorio estratificado:
BASADOS EN EL PRINCIPIO DE EQUIPROBABILIDAD
El procedimiento empleado es el siguiente: 1)
se asigna un número a cada individuo de la población y
2)
a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
Muestreo aleatorio sistemático •
•
•
Este procedimiento exige, también, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer “n” números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población 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. El riesgo se 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 (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población
Muestreo aleatorio estratificado •
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Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el sexo, el estado civil, etc)
Muestreo aleatorio por Conglomerados •
•
Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muestrales son los elementos de la población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc, son conglomerados naturales El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
Muestreo por cuotas:
Muestreo opinático o intencional:
Muestreo casual o incidental:
Bola de nieve:
se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.
Muestreo por cuotas •
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También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión, estudios de mercado.
Muestreo Opinático o Intencional •
Selección de los elementos con base en criterios o juicios del investigador . Ejemplo: para un estudio sobre calidad de la educación se establecen como criterios de selección de la muestra los siguientes
Mínimo 20 años de experiencia en el campo educativo Poseer titulo de Post-grado Haber ocupado un cargo directivo
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La muestra la integran aquellos que cumplan con las condiciones anteriores.
Muestreo Casual o Incidental •
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Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios.
Bola de nieve •
•
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
A la hora de determinar el tamaño que debe alcanzar una muestra hay que tomar en cuenta varios factores: el tipo de muestreo , el parámetro a estimar , el error muestral admisible, la varianza poblacional y el nivel de confianza. Por ello antes de presentar algunos casos sencillos de cálculo del tamaño muestral delimitemos estos factores.
Fórmulas =
=
=
− 1 +
PROPORCIONES VARIABLE CUALITATIVA
=
CUANDO NO SE CONOCE EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN (POBLACIONES INFINITAS)
− 1 +
PROMEDIOS VARIABLE CUANTITATIVA
CUANDO SE CONOCE EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN (POBLACIONES FINITAS)
1. Obtener el tamaño muestral “imaginando” que N
∝ =
infinito
/ ∗
/ = = = = usualmente (90%, 95%, 99%)
2. Comprobar si se cumple
> ∞ ∞ − 1
No cumple
=
∞ 1+ ∞
Si cumple
Ese es el tamaño de a muestra
•
•
La Dirección de la Escuela Profesional de Ing. de Materiales planea un estudio con el interés de conocer el promedio de horas semanales dedicadas al estudio por sus estudiantes. La muestra será extraída de una población de 10000 estudiantes que figuran en los registros de la universidad y de las cuales se conoce a través de un estudio piloto que su varianza es de 9.648. Trabajando con un nivel de confianza de 0.95 y estando dispuestos a admitir un error máximo de 0,1 , ¿cuál debe ser el tamaño muestral que empleemos?
SOLUCIÓN •
Buscamos en las tablas de la curva normal el valor de Z corresponde con el nivel de confianza elegido:
/2
α
Normal Probabilidad = 0.950005
/ = ±1.96
0.4
0.3
1
d a d i s n e d
/2
/2
α
α
0.2
95%
0.1
0 -5
-3
-1
-1.96
1
3
1.96
5
que
∝ =
1.96 ∗ 9.648 0.1
Comprobar que se cumple
= 3706
2
10000 > 3706(3706 − 1) 10000 > 13730730
No se cumple, “pasamos al paso 3”
=
∞ 1+ ∞
=
3706 = 2704 3706 1+ 10000
3
El tamaño de muestra será de 2704 estudiantes