presentacion MUESTREO

1. MUESTREO
Presentado por:
Ismael A. Calderón A.
Universidad Libre
Admón.

2. Muestreo
Procedimiento por el cual se extrae, de un conjunto de
unidades que constituyen el objeto de estudio
( población), un número de casos reducido (muestra)
elegidos con criterios tales que permitan la
generalización a toda la población de los resultados
obtenidos al estudiar la muestra.

3. Conceptos Iniciales
 Población: Conjunto de unidades de las que se desea
obtener cierta información.
Unidades: Personas, Familias, Viviendas, Escuelas,
Organizaciones, Artículos de Prensa
 Muestra: Selección de unas unidades concretas de la
población que representen la característica que se quiere
medir.

4. Razones de Muestreo
 Disminución de costos ( tiempo, personal, material)
 Al disminuir el número de casos disminuyen también los
errores asociados a la manipulación de los datos.
 Puede confiarse en la generalización de los resultados si
se ha tenido cuidado al seleccionar la muestra.

5. Criterios importantes para la selección
de la muestra
Salvo en poblaciones muy pequeñas y accesibles nunca se
observan a todas las unidades de la población.
Se debe diseñar una muestra que constituya una
representación a pequeña escala de la población a la que
pertenece.
Cualquier diseño muestral comienza con la búsqueda de la
información que ayude a la identificación de las
características de la población bajo estudio.

6. Tamaño de la muestra
Es el número de unidades a incluir en la muestra.
Existen varios factores que influyen en el:
Tiempo y recursos disponibles
Modalidad de Muestreo
Tipo de Análisis Previsto
Varianza o heterogeneidad de la población
Margen de Error máximo admisible
Nivel de confianza de la estimación muestral

7. Error de muestreo
El error aleatorio no se suele ajustar a ninguna regla o
norma, varían en cada caso , en su sentido y magnitud, y por
ello tiende a anularse cuando se trata de un número elevado
de casos.
 Los errores aleatorios se comenten, por ejemplo, cuando un
encuestado elige erróneamente una casilla queriendo hacerlo
en otra, cuando un encuestador marca erróneamente un dato,
etc.

8. Tipos de Muestreos
PROBABILÍSTICOS NO PROBABILISTICOS
•Todas las unidades tienen igual
probabilidad de participar en
la muestra.
•La elección de cada unidad
muestral es independiente de las
demás
•Se puede calcular el error
muestral
•Cada unidad NO tiene igual
probabilidad de participar en
la muestra.
•No se puede calcular el error
muestral
•Alto riesgo de invalidez
producido por la introducción
de sesgos

9. Usos de cada tipo de muestreo
Muestreo Probabilístico
Estimación de Parámetros
Comprobación de Hipótesis
Muestreo No Probabilístico
Estudios Pilotos
Estudios Cualitativos

10. Algunos tipos de muestreo
Probabilístico
Simple Sistemático Estratificado
Por
Conglomerados

11. Muestreos Probabilísticos:
Simple
Se realiza utilizando alguna fuente de elección aleatoria.
Supone que cada miembro de la población tiene elemento
que lo identifica ( ej. Un número identificador) y mediante el
cual puede ser elegido si “sale” sorteado.
La afirmación anterior implica que hay que tener un listado
completo de TODOS los miembros de la población

12. Muestreos Probabilísticos: Simple
Ventajas
Facilidad en los cálculos
estadísticos
Elevada probabilidad de lograr
“equivalencia” entre las
características de la muestra y
las correspondientes a la
población
Desventajas
Cada que cada miembro de la
población tiene que ser
identificado
Complicado en poblaciones
grandes
Alto costo

13. Muestreos Probabilísticos: Muestreo
Aleatorio Sistemático
 Similar al muestro simple salvo que:
1. Solo la primera unidad de la muestra se elige al azar siempre que el
número seleccionado sea mayor que el coeficiente de elevación.
 Coeficiente de Elevación = N/ n
 Donde
 N: Tamaño de la población
 n : Tamaño de la muestra
2. Los restantes elementos de la muestra se hayan sumando,
sucesivamente el coeficiente de elevación.

14. Muestreos Probabilísticos: Muestreo
Aleatorio Estratificado
 Presupone el conocimiento de las características de las unidades
que forman la población para poder dividirla en grupos ( estratos).
 Se eligen los miembros de la muestra en cada estrato creado
siguiendo algún tipo de muestreo de los vistos anteriormente.

15. Ventajas y Desventajas del
Muestreo Aleatorio Estratificado
Ventajas Desventajas
1. No es necesario disponer
de la lista de toda la
población sino de las
subpoblaciones de orden
superior extraídas ( por ej.
las escuelas primarias y
secundarias)
2. Existe una considerable
reducción de costos
 Puede ocurrir que los
miembros de una unidad
superior se parezcan,
reduciendo la
representatividad de otros en
la muestra final.

16. Muestreo Aleatorio por conglomerados
 La unidad muestral es un grupo de elementos de la
población que forman una unidad, a la que llamamos
conglomerado.
 A diferencia de un estrato, un conglomerado es una unidad
de elementos que contienen representantes de toda la
población

17. Ventajas del muestreo por conglomerados
 Ventajas  Desventajas
 Es ventajoso, desde el punto de vista
de costos, si se pueden agrupar los
miembros de la población por
conglomerados, en los cuales el
criterio de agrupación no sea la
variable que se estudia.
 No es preciso tener un listado de toda
la población, sino de las unidades (
conglomerados) por los que se
agruparán.
 El error es mayor que cuando se
utilizan otras técnicas de muestreo.

18. Tipos de muestreos NO Probabilísticos
Por Cuotas
“ Bola de
Nieve”
Estratégicos
Muestreo
casual o
incidental
Muestreo
Opinático O
Intencional

19. Muestro por Cuotas
 La población debe ser dividida en estratos definidos por
variables cuya distribución dentro de la población sea conocida.
 Se procede a calcular el tamaño de cada estrato siguiendo el
mismo procedimiento que si fuese un muestreo probabilístico
estratificado.
 A diferencia del M. Probabilístico Estratificado el entrevistador
es libre para escoger a quienes forman parte de cada estrato.
(CUOTA)

20. Muestreo por cuotas
Ventajas Desventajas
 Resulta más económico que
los muestreos probabilísticos
.
 Fácil de ejecutar el trabajo de
campo
 No precisa el listado de la
población
 Supone mayor error muestral que
los diseños probabilísticos.
 No existe un método válido para
calcular el error.
 Dificultas para el control del trabajo
de campo.
 Limitaciones en la representatividad
de la muestra para las
características no especificadas en
los controles de cuotas.

21. Muestreo de Bola de Nieve
 Este modelo es particularmente útil cuando se
muestrean poblaciones cuyos componentes, por
motivos morales, ideológicos, legales o políticos
tienen a ocultar su identidad.
 A partir de unos pocos individuos el entrevistador, con
ayuda de los primeros, va “ conociendo” a nuevos
miembros de la muestra.

22. Muestreo Bola de Nieve
 El riesgo fundamental está asociado a la selección
inadecuada de los primeros miembros de la muestra y
de quienes dependerá el resto.
 También es posible que ocurran distorsiones si no se
tiene en cuenta criterios muy específicos para la
selección de la muestra.

23. MUESTREO OPINÁTICO O
INTENCIONAL
 Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo
deliberado de obtener muestras; mediante la
inclusión en la muestra de grupos supuestamente
típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos
preelectorales de zonas que en anteriores votaciones
han marcado tendencias de voto

24. Muestreo casual o incidental
 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).