Grupo2: Tecnicas para seleccionar muestras

BACHILLERES:
  Carla Caraballo
Ronald Yanez 
Gregori   Patete           

Muestreo  técnica para la selección de una muestra a partir de una población.

Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las características de la población. Los métodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos, dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una muestra y la naturaleza de los elementos individuales de la población. 

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es un método de selección de n unidades sacadas una población finita de N unidades, de tal manera que cada una de las muestras tiene la misma probabilidad de ser elegida. Una muestra aleatoria simple es extraída de la siguiente forma: Se numeran las unidades de la población del 1 al N, y por medio de una tabla de números aleatorios o colocando los números 1 a N en una urna, se extraen sucesivamente n números. 

El muestreo aleatorio plantea que en cualquier fase de la obtención de la muestra cada individuo que no ha sido sacado previamente, tiene la misma probabilidad de ser elegido

Ejemplo:

Un colegio tiene 120 alumnos de bachillerato. Se quiere extraer una muestra es de 30 alumnos.

Se toman los alumnos del 1 al 120

Se sortean 30 números de entre los 120

La muestra estará formada por los 30 alumnos a los que les correspondan los números obtenidos

Muestreo sistemático

Una muestra sistemática es obtenida cuando los elementos son seleccionados en una manera ordenada. La manera de la selección depende del número de elementos incluidos en la población y el tamaño de la muestra. Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda).

Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.

Ejemplo

Un colegio tiene 120 alumnos de bachillerato. Se quiere extraer una muestra es de 30 alumnos.

Se numeran los números del 1 al 120

Se calculan el intervalo del 1 al 120

Se calculan el intervalo constante entre cada individuo

     K=   N :    120  = 4

              n       30

Sorteamos un número del 1 al 4. Supónganos que sale el numero 3. El primer alumno seleccionado para la muestra seria el numero 3, los siguientes alumnos se obtendrían sumando 3, hasta llegar a 30 alumnos. Los alumnos seleccionados para la muestra serian los que se correspondieran a los números: 3, 6, 9, 12, 15, 21, 24, 27, 30

Muestreo estratificado

Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases (extractos) que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, grupos de edades etc.)  A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. 

Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica. Es exacto Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:

§  Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.

§  Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.

Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.

Para una descripción general del muestreo estratificado y los métodos de inferencia asociados con este procedimiento, suponemos que la población está dividida en hsubpoblaciones o estratos de tamaños conocidos N₁, N₂,..., N_h tal que las unidades en cada estrato sean homogéneas respecto a la característica en cuestión. La media y la varianza desconocidas para el i-ésimo estrato son denotadas por m_i y s_i², respectivamente.

Muestreo conglomerado

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. Consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos. 

Para obtener una muestra de conglomerados, primero dividir la población en grupos que son convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una porción de los grupos al azar o por un método sistemático. Finalmente, tomar todos los elementos o parte de ellos al azar o por un método sistemático de los grupos seleccionados para obtener una muestra. Bajo este método, aunque no todos los grupos son muestreados, cada grupo tiene una igual probabilidad de ser seleccionado. 

Por lo tanto la muestra es aleatoria. Una muestra de conglomerados, usualmente produce un mayor error muestral (por lo tanto, da menor precisión de las estimaciones acerca de la población) que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Los elementos individuales dentro de cada "conglomerado" tienden usualmente a ser iguales. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales.

En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".Por ejemplo la gente rica puede vivir en el mismo barrio, mientras que la gente pobre puede vivir en otra área. 

No todas las áreas son muestreadas en un muestreo de áreas. La variación entre los elementos obtenidos de las áreas seleccionadas es, por lo tanto, frecuentemente mayor que la obtenida si la población entera es muestreada mediante muestreo aleatorio simple. Esta debilidad puede reducida cuando se incrementa el tamaño de la muestra de área.

Muestreo  probabilístico

En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra.

Ejemplo: si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.

“TODOS los elementos tienen LA MISMA posibilidad de ser elegidos”

Muestreo no probabilístico

Es aquél para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que se juzga de antemano tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.

Ejemplo: los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.

“NO TODOS los elementos tienen LA MISMA posibilidad de ser elegidos”

Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

1.- Muestreo por cuotas: 

2.- Muestreo intencional o de conveniencia:  

3.- Bola de nieve: 

4.- Muestreo Discrecional

Comparación entre el muestreo no probabilístico y el muestreo probabilístico 

El muestreo no probabilístico se utiliza cuando la selección de un elemento que formará parte de la muestra se basa en el criterio del investigador. No todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de pertenecer a la muestra. Mientras que el En el muestreo probabilístico, la selección de cada elemento de la muestra se hace siguiendo reglas matemáticas de decisión. Todos los elementos de la población tienen una probabilidad real y conocida de ser seleccionados.   

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Referencia Bibliografía.

La anterior investigacion fue sustentada en las siguientes referencias electrónicas (links):

http://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtml

http://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_en_estad%C3%ADstica

http://es.slideshare.net/hmdisla/apuntes-sobre-muestreo

http://www.vadenumeros.es/sociales/tipos-de-muestreo.htm

http://www.juntadeandalucia.es/averroes/centros-tic/14002996/helvia/aula/archivos/repositorio//250/295/html/estadistica/muestreointro.htm

http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf

http://ocw.upm.es/estadistica-e-investigacion-operativa/matematicas-y-estadistica-aplicada/contenidos/OCW/Anal_Multivar/Mat_Clase/anal_mult_2.pdf

http://www.bioestadistica.uma.es/libro/node89.htm