UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUMBES FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS ESCUELA DE AGROINDUSTRIAS
“MUESTREO PROBABILÍSTICO y; MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS), MUESTREO POR CONGLOMERADOS”
TRABAJO DE INVESTIGACIÓN PRESENTADO POR: CABRERA MIRANDA, Daniela Sofía DIOSES TRIPUL, Belinda NEYRA ORTIZ, Jeydi Cristina
En cumplimiento del trabajo encargado en la asignatura de Modelos estadísticos es tadísticos para la investigación
TUMBES – TUMBES – PERÚ PERÚ 2018
MUESTREO PROBABILÍSTICO Y ALEATORIZACIÓN El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.
LA ALEATORIZACIÓN En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización. La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. sistemáticos. Si la selección aleatoria se hace correctamente, la muestra será representativa de toda la población. El efecto de esto es un sesgo sistemático ausente o mínimo que es la diferencia entre los resultados de la muestra y los resultados de la población. El sesgo de muestreo también se elimina ya que los sujetos son elegidos al azar.
TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (M.A.S) El muestreo aleatorio simple es la forma más fácil de muestreo de muestreo probabilístico. Lo único que el investigador tiene que hacer es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista y luego seleccionar al azar el número deseado de sujetos. Existen muchos métodos para hacer esto. Puede ser tan mecánico como sacar tiras de papel de un sombrero con nombres escritos mientras el investigador tiene los ojos vendados o puede ser tan fácil como usar un software de computadora para hacer la selección aleatoria.
El muestreo aleatorio simple (M.A.S.) es la técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que, por lo tanto, están descritos en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. Sería algo así como hacer un sorteo justo entre los individuos del universo: asignamos a cada persona un boleto con un número correlativo, introducimos los números en una urna y empezamos a extraer al azar boletos. Todos los individuos que tengan un número extraído de la urna formarían la muestra. Obviamente, en la práctica estos métodos pueden automatizarse mediante el uso de ordenadores.
Según el tipo de utilizaremos estas Conocida: = N.Z2. p × / (N-1) e 2 + Z2 × × Desconocida: Z2. p × / e2 n=tamaño muestra
población fórmulas:
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z=nivel de confianza
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p=variabilidad negativa
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q=variabilidad positiva(1-q)
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N=tamaño de la población
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e=margen de error
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N= población
Para determinar el tamaño de la muestra de una población se utilizan las siguientes formulas:
BENEFICIOS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE ●
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El desarrollo de la informática ha permitido que diseñar una muestra aleatoria simple sea extremadamente rápido y fiable. La generación de números aleatorios mediante software - estrictamente son números pseudoaleatorios - es cada vez más fiable. De esta forma, al usar M.A.S. nos aseguramos la obtención de muestras representativas, de manera que la única fuente de error que va a afectar a mis resultados va a ser el azar. Y lo que es más importante, este error debido al azar puede calcularse de forma precisa (o al menos acotarse).
INCONVENIENTES DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE ●
El único inconveniente del M.A.S. es la dificultad dificultad de llevarlo a la práctica en investigaciones reales. Recordemos: al ser una técnica probabilística, necesito un marco muestral con todos los individuos y que todos ellos sean seleccionables para mi muestra. Un requisito que difícilmente puede cumplirse en la mayoría de estudios de mercado y opinión reales, lo que nos obligará a emplear otras técnicas.
MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS El muestreo aleatorio por conglomerados se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población. Imagínate hacer un muestreo aleatorio simple cuando la población en cuestión es toda la población de Asia.
1. En el muestreo por conglomerados, la investigación identifica primero las fronteras, en el caso de nuestro ejemplo. pueden ser los países de Asia. 2. El investigador selecciona aleatoriamente un número de áreas identificadas. es importante que todas las áreas (países) dentro de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionadas. 3. El investigador puede incluir todos los individuos dentro de las áreas seleccionadas o seleccionar aleatoriamente a los sujetos de las áreas identificadas. El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos seleccionar únicamente algunos de estos conglomerados para realizar el estudio.
Podemos ver esta técnica desde otro punto de vista. Mientras que en todas las técnicas vistas hasta ahora las unidades de muestreo coinciden con las unidades a estudiar (individuos), en el muestreo por conglomerados las unidades de muestreo son grupos de unidades de estudio, algo que puede resultar muy beneficioso en relación al coste del propio muestreo. A cambio, es habitual obtener una menor precisión al usar esta técnica, causada por falta de heterogeneidad dentro de los conglomerados.
EL PROCESO DE MUESTREO El primer paso para aplicar esta técnica es definir los conglomerados. Se trata de identificar una característica que permita dividir la población en grupos disjuntos (sin solapamiento) y exhaustiva (todos los individuos deben estar en un grupo), de tal manera que los grupos no difieran entre sí en relación a aquello que queremos medir. Una vez hemos definido estos conglomerados, seleccionaremos al azar algunos de ellos para estudiarlos. Un criterio habitual para definir conglomerados es el geográfico. Por ejemplo, si queremos estudiar qué proporción de la población argentina fuma, podemos dividir el total de la población en provincias y seleccionar algunas de ellas para ser estudiadas. Si no tenemos razones para pensar que el % de fumadores va a cambiar de una provincia a otra, esta solución nos permitirá concentrar el esfuerzo de muestreo en un único entorno geográfico. Si el estudio se va a hacer mediante entrevistas personales, esto representa un importante ahorro de costes de desplazamientos. Una vez definimos los conglomerados, el siguiente paso es seleccionar los conglomerados a estudiar, ya sea mediante un muestreo aleatorio simple o sistemático. Por último, una vez hemos seleccionado los conglomerados a estudiar, podemos investigar a todos los sujetos que forman parte de los mismos, o bien aplicar un nuevo proceso de muestreo dentro del conglomerado, por ejemplo obteniendo una muestra mediante muestreo aleatorio simple o sistemático. Si optamos por esta posibilidad, estaremos hablando de un muestreo en dos etapas o bietápico: la
primera etapa es la selección del conglomerado, la segunda la de individuos dentro del conglomerado. Si por el contrario estudiamos todos los individuos del conglomerado, hablaremos de muestreo por conglomerados unietápico.
VENTAJAS DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS Esta técnica de muestreo es barata, rápida y fácil. En lugar de realizar un muestreo de todo un país como en el muestreo aleatorio simple, el investigador puede asignar sus recursos limitados a los pocos conglomerados o áreas seleccionadas aleatoriamente cuando se usan muestras por conglomerados. En relación con la primera ventaja, el investigador investigador también puede aumentar su tamaño de la muestra con esta técnica. Teniendo en cuenta que el investigador sólo tendrá que tomar la muestra de una serie de áreas o conglomerados, puede seleccionar más sujetos, ya que son más accesibles. DESVENTAJAS DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS ●
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De todos los diferentes tipos de muestreo probabilístico, esta técnica es la menos representativa de la población. La tendencia de los individuos dentro de un conglomerado es tener características similares y con una muestra por conglomerados, existe la posibilidad de que el investigador pueda tener un conglomerado sobrerrepresentado o infrarepresentado que puede sesgar los resultados del estudio. Ésta también es una técnica de muestreo probabilístico probabilístico con una posibilidad de error de muestreo alto. Esto se produce por los conglomerados limitados
incluidos en la muestra, dejando una parte importante de la población sin muestrear. EJEMPLOS: 1. Supongamos el siguiente caso: Se requiere estudiar la preferencia de un nuevo partido político en una población, sobre la cual no se ha hecho ningún estudio anterior, se acepta un margen de error máximo a aceptar es de 2%. Determina el tamaño de la muestra con un nivel de confianza del 90% En este caso no conocemos el tamaño de la población Utilizamos la siguiente formula: ●
Z2. p × / e2 Donde: z= según nuestro nivel de confianza del 90% hallaremos e nuestra tabla= ●
1.645 ●
p= 0.5
●
q= (1-q) =1-0.5
●
e= 2%= 0.02
2. en la universidad instituto tecnologico tecnologico de sonora campus nainari existen 7283 alumnos, en dicha universidad se tomo una muesta de 120 alumnos para conocer cuenatos estudiantes son foraneos y los resultados son los s i g g u i e n t e s .
EJERCICIOS PROPUESTOS 1.
Se desea realizar realizar un estudio estudio sociológico sociológico en una una urbanización urbanización de
nuestra ciudad. ciudad.
Previamente Previamente se realizaron llamadas llamadas telefónicas para estimar la proporción proporción de hogares donde habita cuando menos una persona mayor de 65 años de edad. Para ello se seleccionó 60 hogares, en 11 habita cuando menos una persona mayor de 65 años de edad. Con un nivel de confianza del 99% y error del 2.5%, a. ¿Cuál será el número de hogares que ha considerarse para el estudio? b. Si se duplica el error ¿Cuántos hogares
serán necesario para el estudio? c. Si la urbanización tiene 735 hogares ¿Cuántos hogares se considerarán para el estudio?
2. En un hotel saben que el nivel de satisfacción de sus clientes ronda el 90% y quieren realizar un estudio para ver si la nueva gestión de limpiezas ha sido de su agrado. ¿Cuál sería el tamaño necesario para la muestra, si el total de clientes del hotel es de 10.000? Suponga un nivel de confianza para los resultados del estudio del 95% y un error máximo permitido del 5%.
3. En una ciudad se quiere estimar la proporción de "hogares interesados en contratar el sistema de televisión digital, para lo cual se considera la ciudad dividida en 200 manzanas de viviendas. Se extrae extrae una muestra piloto de 5 manzanas manzanas y se interroga a cada familia acerca de si estaba interesada interesada en contratar la televisión digital. !os datos de la encuesta se encuentran en la tabla:
