Muestreo

MUESTREO Conceptos y Procedimiento

MUESTREO

Una muestra ahorra dinero

Una muestra ahorra tiempo

Una muestra puede ser más exacta

Un censo incluye errores no muestrales

Los errores no muestrales aumentan a mayor tamaño de la muestra

Una muestra es mejor si el estudio conlleva la “destrucción” del elemento muestreado

Conceptos

Elemento:

Unidad sobre la que se necesita información

Ej. Personas, productos, tiendas, empresas

Población:

Conjunto de todos los elementos definidos antes de la selección de la muestra

Conceptos

Definición de la población: se usan 4 aspectos:

Elementos : “alumnos UBB”.

Unidades de Muestreo : “las carreras impartidas por la UBB”.

Alcance : LA CASTILLA, Chillán VIII Región.

Tiempo : 18 al 30 de mayo de 2008

Conceptos

Unidad de muestreo: elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo.

Ejemplos:

Elemento: “mujer entre 18 y 25 años”.

Unidad de muestreo: “mujeres de las distintas facultades UBB”.

Conceptos

Otro ejemplo:

Elemento: hombres mayores de 40 años.

Unidades de muestreo:

Etapa 1: ciudades de más de 200.000 habitantes

Etapa 2: barrios de ciudades

Etapa 3: familias

Etapa 4: hombres de más de 40 años.

Conceptos

Marco muestral: lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo.

Población del estudio: normalmente difiere del universo porque no toda la población está en el marco muestral

Proceso de muestreo POBLACIÓN

Elementos

Unidades muestreo

Alcance

tiempo

MARCO MUESTRAL TAMAÑO DE LA MUESTRA SELECCIÓN DE LA MUESTRA Procedimiento de selección de la muestra

Aleatorio Simple Por Juicio o deliberado

Sistemático

Estratificado

Por Conglomerados

Todos los procedimientos de muestreo No Probabilísticos Probabilísticos Por conveniencia Procedimiento de muestreo

Muestreo no probabilístico

Muestra por conveniencia

Voluntarios

Pedir opinión a personas en un supermercado

Usar estudiantes y/o conocidos

Entrevista a personas de la calle

La unidad de muestreo se selecciona por su disponibilidad

Se desconoce la probabilidad de ser seleccionado.

Se desconoce el error muestral

Muestreo no probabilístico

Muestra por juicios

Seleccionar ciudades para sondear la aceptación de un producto

Entrevistar a gerentes de marketing acerca de un producto.

Puede dar mejores resultados que la muestra por conveniencia.

Muestreo probabilístico

Se conoce la probabilidad de ser elegido

No existe garantía de que los resultados sean mejores que con la muestra no probabilística

Con el muestreo probabilístico se puede conocer el error muestral.

Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)

Se eligen individuos de la población de estudio , de manera que todos tienen la misma probabilidad de aparecer, hasta alcanzar el tamaño muestral deseado.

Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la población, y eligiendo individuos aleatoriamente con un programa estadístico.

En general, las técnicas de inferencia estadística suponen que la muestra ha sido elegida usando m.a.s., aunque en realidad se use alguna de las que veremos a continuación.

Muestreo aleatorio simple (m.a.s.) Muestra formulada de manera que cada integrante de la población tenga la misma probabilidad de quedar incluido. Población Muestra aleatorización

Se tiene una lista de los individuos de la población de estudio. Si queremos una muestra de un tamaño dado, elegimos individuos igualmente espaciados de la lista, donde el primero ha sido elegido al azar.

Muestreo sistemático

CUIDADO: Si en la lista existen periodicidades, obtendremos una muestra sesgada.

Un caso real: Se eligió una de cada cinco casas para un estudio de salud pública en una ciudad donde las casas se distribuyen en manzanas de cinco casas. Salieron con mucha frecuencia las de las esquinas, que reciben más sol, están mejor ventiladas…

Muestreo sistemático Los integrantes de la población se ordenan de acuerdo algún método y se selecciona al azar un punto de inicio y después se elige cada “k” elemento de la población para la muestra de manera sistemática. Población ordenada Muestra sistemática 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 36 29 25 21 17 13 9 5 1

Muestreo estratificado

Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables, subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el estudio y queremos asegurarnos de tener cierta cantidad mínima de individuos de cada tipo:

Hombres y mujeres,

Jóvenes, adultos y ancianos…

Se realiza entonces una m.a.s. de los individuos de cada uno de los estratos. Al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo del estrato con respecto al total de la población.

Muestreo estratificado Una población se divide en subgrupos denominados estratos, los cuales son lo más homogeneo posible, y de cada estrato se seleccionan de manera proporcional los integrantes de la muestra estratificada. Población estratificada Aleatorización Muestra estratificada

Muestreo por grupos o conglomerados

Se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio, pero sin embargo sabemos que se encuentran agrupados naturalmente en grupos.

Se realiza eligiendo varios de esos grupos al azar, y ya elegidos algunos podemos estudiar a todos los individuos de los grupos elegidos o bien seguir aplicando dentro de ellos más muestreos por grupos, por estratos, aleatorios simple…

Para conocer la opinión de los médicos del sistema nacional de salud, podemos elegir a varias regiones de España, dentro de ellas varias comarcas, y dentro de ellas varios centros de salud, y…

Al igual que en el muestreo estratificado, al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo de unos grupos con respecto a otros.

Regiones con diferente población pueden tener probabilidades diferentes de ser elegidas, comarcas, hospitales grandes frente a pequeños.

La población se agrupa en conglomerados, los cuales poseen la característica de ser dispersos dentro de ellos, esto son elegido por ubicación geográfica. Población por conglomerado Muestra por conglomerado

Revisemos un ejemplo de marco muestral…

Para ejercitar…