TEORÍA MUESTRAL En la mayoría de los casos, no es posible estudiar a toda la población, la población, y y se elige una muestra muestra para representar a todos los indiiduos! Esta muestra debe ser representatia de todas las características de todos los elementos! El muestreo es el m"todo de selección de una muestra a muestra a partir de una población! una población!
a. ¿QUÉ ¿QUÉ ES ES TEORÍ TEORÍA A MUESTRA MUESTRAL? L? En estadística se conoce como muestreo a la t"cnica para la selección de una muestra muestra a a partir de una #$ población!! población Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir %ue sus propiedades sean e&trapolables a la población!! Este proceso permite a'orrar recursos, y a la e( obtener resultados parecidos a los %ue se población alcan(arían si se reali(ase un estudio de toda la población! En las inestigaciones lleadas por empresarios y de la medicina se usa muestreo e&tensiamente en recoger in)ormación sobre poblaciones! #*$
+abe mencionar %ue para %ue el muestreo sea lido y se pueda reali(ar un estudio adecuado -%ue consienta no solo 'acer estimaciones de la población sino estimar tambi"n los mrgenes de error correspondientes a dic'as estimaciones., debe cumplir ciertos re%uisitos! /unca podremos estar enteramente seguros de %ue el resultado sea una muestra representatia, representatia, pero sí podemos actuar de manera %ue esta condición se alcance con una probabilidad alta! En el muestreo, si el tama0o de la muestra es ms pe%ue0o %ue el tama0o de la población, se puede e&traer dos o ms muestras de la misma población! Al con1unto de muestras %ue se pueden obtener de la
población se denomina espacio muestral ! La ariable %ue asocia a cada muestra su probabilidad de e&tracción, sigue la llamada distribución muestral!
b. TIPOS DE MUESTREO b.1. Muestreo aleatorio I.
Muestreo aleatorio simle
2orman parte de este tipo de muestreo todos a%uellos m"todos para los %ue se puede calcular la probabilidad de e&tracción de cual%uiera de las muestras posibles! Este con1unto de t"cnicas de muestreo es el ms aconse1able, aun%ue en ocasiones no es posible optar por "l!
Tios •
•
•
Sin reposición de los elementos :' +ada elemento e&traído se descarta para la subsiguiente
e&tracción! 3or e1emplo, si se e&trae una muestra de una 4población4 de bombillas para estimar la ida media de las bombillas %ue la integran, no ser posible medir ms %ue una e( la bombilla seleccionada! !o" reosi#i$" %e los eleme"tos& Las obseraciones se reali(an con rempla(o de los indiiduos, de )orma %ue la población es id"ntica en todas las e&tracciones! En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una e&tracción es tan pe%ue0a %ue el muestreo puede considerarse con reposición aun%ue, realmente, no lo sea! !o" reosi#i$" m'ltile& En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una e&tracción es tan pe%ue0a %ue el muestreo puede considerarse con reposición!
3ara reali(ar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy 5til la e&tracción de n5meros aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al e)ecto! En el muestreo aleatorio simle6 7! *!
Todos los indiiduos tienen la misma robabili%a% de ser seleccionados Las obseraciones se reali(an con reempla(amiento, de )orma %ue la población es igual en todas las e&tracciones! En el caso de %ue se renuncie, por a(ar, a oler a seleccionar en la muestra al mismo indiiduo, estaremos en el caso de m"todo aleatorio sin reempla(amiento!
Supongamos %ue %ueremos elegir una muestra de n indiiduos de una población de N su1etos! +ada elemento tiene probabilidad n/N de ser elegido en la muestra!
!ua"%o utili(arlo
El m"todo de muestreo aleatorio simle %ebe utili(arse cuando los indiiduos de la población son )omo*+"eos respecto a las características a estudiar -es decir, a priori no sabemos si los resultados an a ser muy di)erentes por causa de otras ariables.!
Es poco recomendado cuando la población es muy grande y )etero*+"ea -los indiiduos presentan características dispares.!
Los indiiduos pueden ser seleccionados por cual%uier ro#eso robabil,sti#o %ue otorgue a todos los elementos la misma probabilidad de ser elegidos!
II.
Muestreo aleatorio sistem-ti#o
El m"todo de muestreo sistem-ti#o se utili(a en muestras ordenadas del 7 al N ! +onsiste en lo siguiente6
Supongamos %ue tenemos una población de N indiiduos ordenados del 7 al N ! 8ueremos seleccionar una muestra de tama0o n! Sea k el entero ms pró&imo a N/n! Escogemos al a(ar un n5mero i entre 7 y k -utili(ando los n5meros aleatorios, sacar una bola de un bombo, etc!.! La muestra ser el elemento i y los elementos i+k , i+2k , etc!! Es decir, el elemento k y los elementos a interalos )i1os k 'asta conseguir los n su1etos6
Se utili(a cuando el unierso o población es de gran tama0o, o 'a de e&tenderse en el tiempo! 3rimero 'ay %ue identi)icar las unidades y relacionarlas con el calendario -cuando proceda.! Luego 'ay %ue calcular una constante, denominada coe)iciente de eleación6 K= N/n
9onde es el tama0o de la población y " el tama0o de la muestra! 3ara determinar en %u" )ec'a se producir la primera e&tracción, 'ay %ue elegir al a(ar un n5mero entre 7 y :; de a'í en adelante tomar uno de cada : a interalos regulares! Ocasionalmente, es coneniente tener en cuenta la periodicidad del )enómeno! Esto %uiere decir %ue si tenemos un determinado n5mero de personas %ue es la población -/. y %ueremos escoger de esa población un n5mero ms pe%ue0o el cual es la muestra -n., diidimos el n5mero de la población por el n5mero de la muestra %ue %ueremos tomar y el resultado de esta operación ser el interalo, entonces escogemos un n5mero al a(ar desde uno 'asta el n5mero del interalo, y a partir de este n5mero escogemos los dems siguiendo el orden!
III.
Muestreo aleatorio or #o"*lomera%os
El m"todo de muestreo or #o"*lomera%os se utili(a cuando la población est agrupada en conglomerados naturales! Si se supone %ue los conglomerados son muestra signi)icatia de la ariable %ue se est estudiando, se puede seleccionar al*u"os #o"*lomera%os al a(ar -todos los conglomerados deben tener las mismas probabilidades de ser seleccionados. y utili(arlos en representación de la población!
Una e( seleccionados los conglomerados, el estudio se simpli)ica puesto %ue 'ay me"os i"%i/i%uos e" el a"-lisis! El inestigador debe elegir si estudiar a todos los su1etos de los conglomerados seleccionados o seleccionar una muestra mediante el m"todo de muestreo aleatorio simple o muestreo sistemtico!
+uando utili(arlo6
Se utili(a el muestreo or #o"*lomera%os cuando los grupos son muy 'etereog"neos y no e&isten muc'as di)erencias entre conglomerados! Se utili(a el muestreo estrati)icado cuando los grupos o estratos son muy 'omog"neos internamente y di)erentes entre ellos! El inconeniente de este m"todo es %ue se puede suponer una )etero*e"ei%a% %ue no e&iste! Supongamos %ue se reali(a una encuesta de opinión en di)erentes comunidades por las re)ormas en educación reali(adas por el gobierno en el 5ltimo mes! Se podría deducir %ue no e&istir di)erencias signi)icatias en la opinión de las di)erentes regiones, pero resulta %ue en las comunidades ms ricas pueden tener una opinión muy di)erente a las pobres!
Se utili(a cuando la población se encuentra diidida, de manera natural, en grupos %ue se supone %ue contienen toda la ariabilidad de la población, es decir, la representan )ielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la reali(ación del estudio! 9entro de los grupos seleccionados se ubicarn las unidades elementales, por e1emplo, las personas a encuestar, y podría aplicrsele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros
del grupo, o sólo se les podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al a(ar! Este m"todo tiene la enta1a de simli0i#ar la recogida de in)ormación muestral! +uando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se e&traen algunos indiiduos para integrar la muestra, el dise0o se llama muestreo biet-i#o! Las ideas de estratos y conglomerados son, en cierto sentido, opuestas! El primer m"todo )unciona me1or cuanto ms 'omog"nea es la población respecto del estrato, aun%ue ms di)erentes son "stos entre sí! En el segundo, ocurre lo contrario! Los conglomerados deben presentar toda la ariabilidad, aun%ue deben ser muy parecidos entre sí!
I.
Muestreo or estratos
+onsiste en la diisión preia de la población de estudio en grupos o clases %ue se suponen 'omog"neos con respecto a alguna característica de las %ue se an a estudiar! A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota %ue determinaría el n5mero de miembros del mismo %ue compondrn la muestra! 9entro de cada estrato se suele usar la t"cnica de muestreo sistemtico, una de las t"cnicas de selección ms usadas en la prctica! En el muestreo estrati0i#a%o, los indiiduos se diiden en grupos o estratos! +ada elemento pertenece a un 5nico estrato!
La muestra se elige escogiendo en cada estrato un n5mero representatio de indiiduos! La elección de los elementos en cada estrato se reali(a mediante alg5n m"todo de muestreo aleatorio simple o muestreo sistemtico! Suponemos %ue 'ay k estratos de tama0os N 1, N 2,<, N k , de )orma %ue6
En cada estrato se toman n1, n2,<, nk elementos para la muestra, de manera %ue se toman en total n indiiduos, es decir6
Se tomar una muestra %ue sea rerese"tati/a del con1unto de la población! El n5mero de indiiduos %ue se eligen de cada estrato se puede decidir mediante diersos criterios6
Ele##i$" simle6 se toman el mismo n5mero de su1etos de cada uno de los k estratos! 9e cada estrato se seleccionarían n/k indiiduos! Este criterio no es recomendable cuando los estratos tienen di)erente n5mero de indiiduos! *! Ele##i$" roor#io"al al tama2o %el estrato6 el tama0o de la muestra en cada grupo es proporcional a los elementos de dic'o grupo! En cada estrato se tomarn ni elementos, calculados mediante la )órmula6 7!
3or e1emplo, suponemos %ue estamos 'aciendo un estudio de la ista de la población de una ciudad! Suponemos %ue el =>? de la población llea ga)as y el @>? no! Mediante este m"todo se escogería el =>? de la muestra de personas %ue lleen ga)as y el @>? de los %ue no! =!
Ele##i$" roor#io"al a la /ariabili%a% %el estrato6 si se conoce la ariabilidad de la característica %ue estamos tomando en cuenta en cada estrato, se toman los su1etos proporcionalmente a ella en cada grupo! En los grupos donde la arian(a es mayor, se toman, por tanto, ms su1etos!
+uando utili(arlo6
Se utili(a el m"todo de muestreo estrati0i#a%o cuando los elementos se diiden en estratos y estos estratos pueden ser di)erenciales para la ariable %ue se est estudiando!
3or e1emplo, supongamos %ue 'acen una encuesta para las elecciones en EEUU y se sabe %ue el candidato demócrata tiene mayor in)luencia en las mu1eres %ue el candidato republicano! La muestra de la encuesta debería estrati)icarse en 'ombres y mu1eres, puesto %ue sabemos %ue la ariable g"nero in)luye en la otación! En las e"#uestas conocemos datos como la edad, se&o, niel socioeconómico! +oniene %ue la muestre tenga una composición proporcional a los indiiduos de cada estrato! Se utili(a el muestreo estrati)icado cuando los grupos o estratos son muy 'omog"neos internamente y di)erentes entre ellos! Si los grupos son muy 'eterog"neos y no e&isten muc'as di)erencias entre ellos, es recomendable utili(ar el muestreo or #o"*lomera%os!
3ara una descripción general del muestreo estrati)icado y los m"todos de in)erencia asociados con este procedimiento, suponemos %ue la población est diidida en h subpoblaciones o estratos de tama0os conocidos /7, /*,!!!, /' tal %ue las unidades en cada estrato sean 'omog"neas respecto a la característica en cuestión! La media y la arian(a desconocidas para el i"simo estrato son denotadas por mi y si*, respectiamente!
b.3. U" e4emlo ara #a%a tio %e muestreo aleatorio i.
Muestreo aleatorio simle
Sacar bolas de un bombo
Los indiiduos de la población se numeran del 7 al N ! E&traemos n bolas del bombo y la muestra sern los indiiduos seleccionados! La muestra obtenida es una tal %ue todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados!
ii.
Muestreo aleatorio sistem-ti#o
Suponemos %ue %ueremos saber la opinión sobre un pro)esor de una clase de B> personas! 9ic'as personas estn ordenadas por orden al)ab"tico en la lista de alumnos de clase! 3ara reali(ar la encuesta, seleccionamos a 7* personas! 3or lo tanto, N CB> y nC7*! El i"ter/alo 0i4o entre su1etos es6
A'ora elegimos al a(ar un n5mero entre 7 y k CD! Suponemos %ue nos sale iC*! La muestra resultado mediante el muestreo sistem-ti#o ser6
iii.
Muestreo aleatorio or a*lomera%os
En la prctica, el conglomerado ms utili(ado es el *eo*r-0i#o! Si %ueremos 'acer un estudio en un país, podemos diidir el país en conglomerados como las comunidades, proincias, ciudades, etc! Supongamos %ue el Ministerio de Sanidad %uiere 'acer en su país para er si un tratamiento ayuda a preenir el cncer de colon! Si en los datos 'istóricos se obsera %ue la incidencia y comportamiento del cncer es parecido en todas las comunidades, podríamos diidir el país en comunidades y seleccionar algunas! Mediante el muestreo or #o"*lomera%os se reducen notablemente los indiiduos a estudiar, lo %ue implica reducir los costes económicos!
i/.
Muestreo or estratos
3or e1emplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de 'ombres y mu1eres pues se estima %ue, dentro de cada uno de estos grupos, puede 'aber cierta 'omogeneidad! En la asignación proporcional, si la población est compuesta de un DD? de mu1eres y un D ? de 'ombres, se tomaría una muestra %ue contenga tambi"n esos mismos porcenta1es de 'ombres y mu1eres! En la asignación óptima, si todos los 'ombres piensan igual, pero las mu1eres son impredecibles, se tomaría una muestra con ms del DD? de mu1eres!
b.5. U" e4emlo #omleto %e u" muestreo Se tiene a la siguiente población de personas clasi)icadas como consumidores de drogas6
a. Sele##io"e u"a muestra aleatoria simle %e tama2o "67 %e esta obla#i$". Use la tabla %e "'meros aleatorios8 eme(a"%o e" la 0ila 19 #olum"a 31 : #o"ti"'e sele##io"a"%o )a#ia la %ere#)a. Des#riba la muestra sele##io"a%a. ;e"ere eti. 3rimero6 Asignamos eti%ueta a cada persona del 7 al **6
Segundo6 Fuscamos en la tabla de n5meros aleatorios B n5meros, de dos dígitos, entre el 7 y el **, sin repetir! Se parte de la )ila 7> y columna *7!
Los n5meros seleccionados son6 B, D, G, 7D, 7B, 7! 3or lo tanto, la muestra est compuesta por6
HB6 Rodrigo %ue consume Mari'uana! HD6 3ablo %ue consume Alco'ol! HG6 +at'erine %ue consume Alco'ol! H7D6 3amela %ue consume +ocaína! H7B6 María %ue consume 3asta Fase! H76 +armen %ue consume Alco'ol!
b. Suo"*a
#. Sele##io"e : %es#riba u"a muestra estrati0i#a%a %e tama2o 7 %e esta obla#i$". Use la tabla %e "'meros aleatorios : e" #a%a estrato reasi*"e eti $ =91> se*'" #orreso"%a #ome"(a"%o e" la 0ila 1 #olum"a 11 : #o"ti"'e )a#ia la %ere#)a. Determi"e el or#e"ta4e %e erso"as #o"sumi%oras %e al#o)ol e" la muestra. 3ara elegir una muestra estrati)icada, primero se diiden los 'ombres de las mu1eres y se asignan n5mero de identi)icación -eti%ueta. a cada estrato6
Usando la tabla de n5meros aleatorios, se elige una muestra aleatoria simple de tama0o nC= de los 'ombres, buscando n5meros del 7 al 7*! Se parte de la )ila 7J columna 77! Se usan dos dígitos!
Los n5meros elegidos son6 @, D y *! 3or lo tanto la muestra del estrato de 'ombres %ueda constituida por Antonio, +arlos y Kos"! Antonio consume Alco'ol, +arlos consume E&tasis y Kos" consume 3asta Fase! Usando la tabla de n5meros aleatorios, se elige una muestra aleatoria simple de tama0o nC= de las mu1eres, buscando n5meros del 7 al 7>! Se parte de la )ila 7J columna 77! Se usan dos dígitos!
Los n5meros elegidos son6 @, D y ! 3or lo tanto, la muestra del estrato de mu1eres %ueda constituida por 3amela, alentina y iiana! 3amela y iiana consumen +ocaína, en cambio, alentina consume /eopr"n! 3or lo tanto, la muestra )inal %ueda constituida por Antonio, +arlos, Kos", 3amela, alentina y iiana! 2inalmente, la proporción de personas %ue consume Alco'ol en la muestra estrati)icada es de 17.7@.
b.F. Muestreo "o aleatoria El muestreo "o robabil,sti#o -o muestreo "o aleatorio. es la t"cnica de muestreo donde los elementos son elegidos a 1uicio del inestigador! /o se conoce la probabilidad con la %ue se puede seleccionar a cada indiiduo! El muestreo "o robabil,sti#o se utili(a cuando es imposible o muy di)ícil obtener la muestra por m"todos de muestreo probabilístico!
Las muestras seleccionadas por m"todos de muestreo "o aleatorios intentan ser rerese"tati/as ba1o los criterios del inestigador, pero en ning5n caso garanti(an la representatiidad!
3or e1emplo, imaginemos %ue se %uiere reali(ar un estudio de los miembros de una secta secreta! 9e inicio, no se conoce a los miembros de la secta, no se conoce a todos los su1etos y estos tendrn probabilidad cero de estar en la muestra!
Tios %e muestreo "o robabil,sti#o 1.
Muestreo or #uotas& se basa en seleccionar la muestra despu"s de diidir la población en grupos o estratos! Los su1etos dentro de cada grupo se eligen por m"todos no probabilísticos!
El muestreo or #uotas es un m"todo de muestreo no probabilístico! Se basa en seleccionar la muestra despu"s de diidir la población en grupos o estratos! Supongamos %ue tenemos una población de N indiiduos y %ue %ueremos elegir una muestra de n su1etos! Tomaremos los indiiduos para la muestra mediante el siguiente proceso6 a!
La población se diide en k estratos o grupos, tales como la edad, se&o, niel educatio, etc! Supongamos %ue los estratos tienen N 1, N 2,<, N k elementos, tales %ue6
b!
El inestigador elige las #uotas -n5mero de su1etos. n1, n2,<, nk %ue se an a tomar de cada grupo, siendo su suma el total de elementos n de la muestra6
Las cuotas se pueden decidir a criterio lógico del inestigador o mediante criterios adaptados a la muestra! c!
Se eligen los elementos en cada estrato o grupo por m"todos "o robabil,sti#os! 3or e1emplo, podríamos elegir los elementos de la muestra de nuestra ciudad por%ue resulta ms cómodo, o de un grupo de oluntarios, etc!
Cuando utilizarlo: •
•
El muestreo or #uotas se utili(a cuando se tienen datos adicionales de los indiiduos -edad, se&o, etc!. y se pueden utili(ar ya %ue el inestigador considera %ue estos datos pueden in)luenciar en las características %ue se estudian! El anlisis por estratos permite un posterior anlisis de las di)erencias entre grupos!
Criterios de elección de las cuotas:
Las #uotas de los grupos se pueden elegir a criterio del inestigador o mediante criterios estadísticos! eamos tres criterios estadísticos6
Ele##i$" simle6 Las cuotas sern las mismas en los k estratos! 9e cada estrato se seleccionarían n/k indiiduos! Este criterio no es recomendable cuando los estratos tienen di)erente n5mero de indiiduos! b! Ele##i$" roor#io"al al tama2o %el estrato6 la cuota en cada grupo es proporcional a los elementos de dic'o grupo! En cada estrato se tomarn ni elementos, calculados mediante la )órmula6 a!
3or e1emplo, suponemos %ue estamos 'aciendo un estudio sobre la ista de la población de una ciudad! Supongamos %ue el =>? de la población llea ga)as y el @>? no! Mediante este m"todo se escogería el =>? de la muestra de personas %ue lleen ga)as y el @>? del resto! c!
Ele##i$" roor#io"al a la /ariabili%a% %el estrato6 si se conoce la ariabilidad de la característica %ue estamos tomando en cuenta en cada estrato, las cuotas son proporcionales a ella en cada grupo! En los grupos donde la arian(a es mayor, la cuota, por tanto, es mayor!
3.
Muestreo or #o"/e"ie"#ia& consiste en seleccionar a los indiiduos %ue conienen al inestigador para la muestra! Esta coneniencia se produce por%ue al inestigador le resulta ms )cil e&aminar a estos su1etos, ya sea por pro&imidad geogr)ica, por ser sus amigos, etc!
El muestreo or #o"/e"ie"#ia es un m"todo de muestreo no probabilístico! +onsiste en seleccionar a los indiiduos %ue conienen al inestigador para la muestra! Esta coneniencia se produce por%ue al inestigador le resulta ms sencillo e&aminar a estos su1etos, ya sea por pro&imidad geogr)ica, por ser sus amigos, etc!
E1emplos o
El m+%i#o de un instituo %uiere reali(ar un estudio óptico para comprobar si los 1óenes me1oran su ista despu"s de unos determinados e1ercicios isuales! 3ara ello decide reali(ar el estudio a los alum"os de un curso del instituto!
o
Un )osital desea 'acer un estudio para testar la e)icacia de su nuea acuna contra la gripe %ue acaba de patentar un laboratorio )armac"utico! Reali(an el estudio sobre sus a#ie"tes por %ue así al 'ospital le supone menos costes económicos!
Cuando utilizarlo: •
•
5.
El m"todo del muestreo or #o"/e"ie"#ia permite seleccionar una muestra con muc'ísima )acilidad! Suele utili(arse en estu%ios i"i#iales para comprobar si se cumplen las 'ipótesis %ue se plantea el inestigador! Una e( reali(ado el estudio, si se comprueba %ue los resultados son )aorables a sus predicciones, ya se puede plantear la posibilidad de 'acer el estudio con muestras probabilísticas para generali(ar el resultado! Si se %uisieran obtener resultados para generali(ar a toda la población, este m"todo no es aconse1able!
Muestreo %e bola %e "ie/e -o muestreo or re0eri%os .6 se reali(a sobre poblaciones donde no se conoce a sus indiiduos o es muy di)ícil acceder a ellos! Se llama muestreo %e bola %e "ie/e por%ue cada su1eto estudiado propone a otros, produciendo un e)ecto acumulatio parecido a una bola de niee!
El m"todo de muestreo %e bola %e "ie/e -o muestreo or re0eri%os. es un m"todo de muestreo no probabilístico! El muestreo se reali(a sobre poblaciones en las %ue no se conoce a sus indiiduos o es muy di)ícil acceder a ellos! 3odrían ser los casos de sectas secretas, indigentes, grupos minoritarios, etc! Se llama muestreo %e bola %e "ie/e por%ue cada su1eto estudiado propone a otros, produciendo un e)ecto acumulatio parecido al de la bola de niee!
E1emplos
Un inestigador %uiere 'acer un estudio sobre el comportamiento de los indiiduos de una se#ta secreta! Empie(a estudiando a tres integrantes de misma %ue conoce y ellos le an presentando a otros su1etos para incluirlos en su estudio! Un m"dico 'a tratado a un paciente con una e"0erme%a% rara y decide 'acer un estudio sobre ella! 3ara ello, recurre al paciente, %ue le a deriando a sus conocidos con dic'a en)ermedad y a tra"s del muestreo %e bola %e "ie/e entreista al n5mero de indiiduos %ue precisa!
Cuando utilizarlo:
F.
El muestreo %e bola %e "ie/e se utili(a cuando se a a estudiar a una población a la %ue es muy di)ícil acceder! El inestigador conoce alg5n componente de la población y a tra"s de ellos a completando la muestra! El inestigador depende muc'o de la in)ormación %ue pueda obtener de los su1etos %ue estudia, y podría darse el caso de %ue se %uede con muy pocos indiiduos en la muestra!
Muestreo #asual o a##i%e"tal 6 los indiiduos son elegidos de manera casual, sin ning5n 1uicio preio! Las personas %ue reali(an el estudio eligen un lugar o un medio, y desde a'í reali(an el estudio a los indiiduos de la población %ue accidentalmente se encuentren a su disposición!
El muestreo #asual o a##i%e"tal es un m"todo de muestreo no probabilístico donde los indiiduos se eligen de manera casual, sin ning5n 1uicio preio! Las personas %ue reali(an el estudio eligen un lugar o un medio, y desde a'í reali(an el estudio a los indiiduos de la población %ue accidentalmente se encuentren a su disposición! eamos algunos e1emplos6 E1emplos
Se reali(a una encuesta de opinión sobre un producto de 'igiene personal %ue se 'a lan(ado al mercado recientemente! La empresa contrata a una serie de entreistadores %ue reali(an las e"#uestas e" la #alle! stos an entreistando a los %ue se an encontrando accidentalmente por la calle!
Una ro%u#tora desea saber la opinión general de la población de una ciudad respecto a su 5ltima película! 3ara ello despla(a a los cines de la ciudad a un e%uipo de entreistadores para re*u"tar %ire#tame"te a la gente %ue sale de la sala si les gustó su película!
+uando utili(arlo
B.
Utili(aremos el muestreo #asual o a##i%e"tal 5nicamente para 'acernos una idea de cual es la opinión de la gente respecto a alg5n producto o tema de actualidad! Los resultados obtenidos mediante muestreo #asual o a##i%e"tal no son representatios de la opinión de toda la población, sino %ue el resultado es orientatio!
Muestreo %is#re#io"al -o muestreo or 4ui#io .6 los su1etos se seleccionan a base del conocimiento y 1uicio del inestigador!
El m"todo de muestreo %is#re#io"al -o muestreo or 4ui#io. es un m"todo de muestreo no probabilístico! Los su1etos se seleccionan a base del conocimiento y 1uicio del inestigador! El inestigador selecciona a los indiiduos a tra"s de su #riterio pro)esional! 3uede basarse en la e&periencia de otros estudios anteriores o en su conocimiento sobre la población y el comportamiento de "sta )rente a las características %ue se estudian! E1emplos Supongamos %ue el inestigador a a reali(ar un estudio sobre el "i/el %e satis0a##i$" %el ro0esora%o de cierta uniersidad! El estudio se suele reali(ar cada dos a0os, por lo %ue el responsable del estudio, gracias a su e&periencia y sus antecedentes, sabe per)ectamente cual puede ser la me1or muestra para el estudio!
A un 1e)e de estudios le encomiendan un estudio del niel de satis)acción de los alumnos con un determinado pro)esor! El inestigador, %ue conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utili(ar el muestreo %is#re#io"al seleccionando a los alumnos %ue cree %ue sern los ms representatios!
Cuando utilizarlo:
Este m"todo de muestreo es aconse1able cuando el responsable del estudio conoce estudios anteriores similares o id"nticos y sabe con precisión %ue la muestra %ue utili(aron )ue 5til para el estudio! Si la población es muy re%u#i%a y conocida por el inestigador!
