Procedimientos de muestreo

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Procedimientos de muestreo

  1. 1. Muestreo 12/07/2010 H. Medina Disla
  2. 2. Importancia del Muestreo  Analizar la población completa no siempre es posible.  Cuando la población es infinita o tan grande que imposibilita el análisis completo de dicha población.  En muchos casos desconocemos la población total o no se tiene una ubicación exacta de los elementos que forman dicha población.  Cuando las pruebas que se realizan implican la destrucción de las unidades muestrales.  El muestreo puede proporcionar información más exacta sobre el comportamiento de un fenómeno. 12/07/2010 H. Medina Disla
  3. 3. Desventajas del uso del muestreo.  No permite conocer la ubicación física de los elementos de la población.  Procedimientos no apropiados para la selección de la muestra.  El desconocimiento sobre una población impide conocer el nivel de confiabilidad de las estimaciones 12/07/2010 H. Medina Disla
  4. 4. Algunos conceptos de muestreo Población Marco muestral Muestra Unidad muestral o unidad de muestro Unidad de Análisis Parámetro Estimador o Estadígrafo 12/07/2010 H. Medina Disla
  5. 5. Procedimientos de Muestreo 12/07/2010 H. Medina Disla
  6. 6. Tipo de Muestras Muestras Probabilísticas No Probabilísticas 12/07/2010 H. Medina Disla
  7. 7. Muestras no probabilísticas: Ventajas  El el investigador puede seleccionar los casos que le interese estudiar.  La muestra no probabilísticas es menos costosa que una muestra probabilísticas.  Proporcionan información para estudios más profundos o amplios a bajo costo .  Una muestra no probabilística es de fácil selección, no requiere del marco muestral. 12/07/2010 H. Medina Disla
  8. 8. Muestras no probabilísticas: Desventajas  Los resultados que se obtienen a partir de ella no se pueden inferir a la población.  Los elementos se seleccionan conforme a los criterios del investigador 12/07/2010 H. Medina Disla
  9. 9. Muestras no Probabilísticas Muestra intencional Muestra de expertos No Probabilísticas Muestra bola de nieve Muestra por cuota 12/07/2010 H. Medina Disla
  10. 10. Muestras probabilísticas: Ventajas  Permite obtener muestras representativas.  Los resultados que se obtienen permite hacer inferencia a la población.  Cada unidad muestral tiene una probabilidad de ser incluido en la muestra.  No requiere de un conocimiento elevado de la población. 12/07/2010 H. Medina Disla
  11. 11. Muestras no probabilísticas: Desventajas  El uso del muestreo probabilístico requiere de un marco muestral definido.  El muestreo probabilístico es más costoso que el muestreo no probabilístico.  No permite incluir en la muestra unidades muestrales de interés particular. 12/07/2010 H. Medina Disla
  12. 12. Muestras Probabiliísticas Aleatoria simple Aleatoria sistemática Muestras Probabilísticas Estratificada Por Conglomerado 12/07/2010 H. Medina Disla
  13. 13. Muestreo Aleatorio Simple: Procedimiento para obtener una Muestra 1. Definir el Marco Muestral 2. Determinar el tamaño de la Muestra 3. Generar números Aleatorios 1. A partir de una tabla 2. A partir de una calculadora de bolsillo 3. A partir de un programa de computadora 12/07/2010 H. Medina Disla
  14. 14. Ejemplo de marco muestral 12/07/2010 H. Medina Disla
  15. 15. 12/07/2010 H. Medina Disla
  16. 16. Tabla de números aleatorio Columnas Filas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 1 7 8 5 1 2 6 6 9 7 3 5 3 9 0 4 9 7 4 4 8 7 1 7 3 5 6 6 2 5 8 1 7 2 7 7 4 5 4 5 2 3 6 7 6 7 1 6 2 8 5 9 5 7 7 9 3 3 4 4 6 4 5 4 9 5 5 4 2 3 5 9 9 6 4 4 7 9 1 4 3 3 9 7 2 5 7 7 1 7 7 6 3 6 0 1 4 4 4 4 5 2 7 4 5 6 8 7 9 3 9 5 2 6 3 2 3 4 6 8 5 6 4 5 4 5 4 1 5 5 9 7 0 4 3 5 5 6 5 1 6 8 6 0 0 0 7 6 5 9 4 1 7 7 6 6 5 5 7 6 6 8 7 5 7 1 4 1 6 5 6 2 6 6 1 0 1 6 2 5 0 4 4 4 5 5 2 5 9 7 6 6 5 8 3 3 9 8 9 5 5 3 8 6 6 6 6 2 6 5 4 6 8 6 4 6 0 2 3 0 6 2 6 4 7 6 6 4 0 4 8 3 4 8 5 5 4 7 2 5 7 2 2 6 2 7 4 4 4 6 4 5 0 6 4 5 7 4 8 0 9 6 0 7 4 7 8 2 4 8 6 9 9 4 4 7 4 9 3 3 5 5 3 6 5 7 8 6 5 7 1 6 1 6 4 5 8 5 4 0 8 4 8 5 4 2 3 4 2 4 3 7 0 3 5 5 6 4 0 3 2 6 6 2 6 7 3 9 5 5 2 8 1 4 3 5 7 8 2 7 4 1 6 2 2 9 3 5 9 4 7 3 4 3 6 7 6 5 7 7 3 0 3 3 8 5 3 3 10 6 1 2 4 0 4 8 4 6 8 7 3 6 0 7 0 9 5 6 7 6 1 8 3 8 4 1 7 5 2 7 5 5 8 4 0 2 8 7 5 11 4 1 5 3 3 3 3 3 0 5 5 1 7 2 5 4 2 2 9 3 5 0 3 6 5 9 7 5 8 7 5 4 1 6 5 7 3 6 5 3 12 9 6 4 1 9 6 0 2 3 6 4 6 1 8 4 2 4 2 7 3 1 7 8 2 4 6 5 6 6 4 7 1 5 8 6 4 6 2 4 6 13 9 8 6 1 3 2 5 8 7 7 7 8 3 9 2 0 4 5 9 8 3 2 2 9 2 8 6 2 7 1 6 6 3 5 3 5 6 7 3 6 14 5 2 6 6 5 5 9 6 3 4 5 4 5 3 7 9 2 1 5 9 5 4 5 7 9 2 4 5 5 3 2 7 2 6 4 5 2 6 1 9 15 8 6 4 3 2 2 0 2 3 6 5 5 2 7 1 0 1 6 3 6 4 3 9 2 2 9 3 3 7 5 6 5 5 4 6 1 5 7 2 2 16 2 8 4 8 6 6 5 6 8 6 4 1 0 4 8 7 0 4 7 6 6 7 2 9 3 2 6 5 7 3 7 5 1 7 5 7 2 7 5 7 17 4 3 5 7 6 8 6 9 5 8 6 5 6 9 6 1 4 3 2 5 7 3 3 4 7 1 7 5 5 5 8 4 8 4 6 6 4 2 3 6 18 8 4 6 3 3 5 1 8 4 6 5 5 4 5 0 1 3 2 1 3 4 4 4 6 2 7 8 7 5 2 6 6 5 5 5 4 4 4 2 7 19 2 3 2 6 2 5 7 4 7 6 5 2 7 7 2 4 8 3 3 2 0 7 0 5 9 4 3 9 1 7 7 3 5 4 1 7 6 3 4 2 20 2 5 1 6 3 5 0 3 5 5 7 9 9 5 0 1 5 3 1 1 6 8 6 9 8 4 6 7 9 6 1 8 7 5 3 7 5 8 7 3 12/07/2010 H. Medina Disla
  17. 17. Tabla I: Datos personales de 30 estudiantes de Informática Índice Gasto No. Edad Sexo # de asig Acad. transp. 01 22 M 3 80.0 20 02 24 F 3 77.8 50 03 23 M 4 75.6 60 04 25 M 5 74.6 30 05 21 M 3 82.1 30 06 25 F 3 74.3 50 07 22 M 3 77.7 40 08 21 F 6 80.1 40 . . . . . . 30 25 F 5 80.6 20 12/07/2010 H. Medina Disla
  18. 18. Ejemplo 12/07/2010 H. Medina Disla
  19. 19. Ejemplo de marco muestral 12/07/2010 H. Medina Disla
  20. 20. Tabla I: Datos personales de 30 estudiantes de Informática Índice Gasto No. Edad Sexo # de asig Acad. transp. 01 22 M 3 80.0 20 02 24 F 3 77.8 50 03 23 M 4 75.6 60 04 25 M 5 74.6 30 05 21 M 3 82.1 30 06 25 F 3 74.3 50 07 22 M 3 77.7 40 08 21 F 6 80.1 40 . . . . . . 30 25 F 5 80.6 20 12/07/2010 H. Medina Disla
  21. 21. Tabla de números aleatorio Columnas Filas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 1 7 8 5 1 2 6 6 9 7 3 5 3 9 0 4 9 7 4 4 8 7 1 7 3 5 6 6 2 5 8 1 7 2 7 7 4 5 4 5 2 3 6 7 6 7 1 6 2 8 5 9 5 7 7 9 3 3 4 4 6 4 5 4 9 5 5 4 2 3 5 9 9 6 4 4 7 9 1 4 3 3 9 7 2 5 7 7 1 7 7 6 3 6 0 1 4 4 4 4 5 2 7 4 5 6 8 7 9 3 9 5 2 6 3 2 3 4 6 8 5 6 4 5 4 5 4 1 5 5 9 7 0 4 3 5 5 6 5 1 6 8 6 0 0 0 7 6 5 9 4 1 7 7 6 6 5 5 7 6 6 8 7 5 7 1 4 1 6 5 6 2 6 6 1 0 1 6 2 5 0 4 4 4 5 5 2 5 9 7 6 6 5 8 3 3 9 8 9 5 5 3 8 6 6 6 6 2 6 5 4 6 8 6 4 6 0 2 3 0 6 2 6 4 7 6 6 4 0 4 8 3 4 8 5 5 4 7 2 5 7 2 2 6 2 7 4 4 4 6 4 5 0 6 4 5 7 4 8 0 9 6 0 7 4 7 8 2 4 8 6 9 9 4 4 7 4 9 3 3 5 5 3 6 5 7 8 6 5 7 1 6 1 6 4 5 8 5 4 0 8 4 8 5 4 2 3 4 2 4 3 7 0 3 5 5 6 4 0 3 2 6 6 2 6 7 3 9 5 5 2 8 1 4 3 5 7 8 2 7 4 1 6 2 2 9 3 5 9 4 7 3 4 3 6 7 6 5 7 7 3 0 3 3 8 5 3 3 10 6 1 2 4 0 4 8 4 6 8 7 3 6 0 7 0 9 5 6 7 6 1 8 3 8 4 1 7 5 2 7 5 5 8 4 0 2 8 7 5 11 4 1 5 3 3 3 3 3 0 5 5 1 7 2 5 4 2 2 9 3 5 0 3 6 5 9 7 5 8 7 5 4 1 6 5 7 3 6 5 3 12 9 6 4 1 9 6 0 2 3 6 4 6 1 8 4 2 4 2 7 3 1 7 8 2 4 6 5 6 6 4 7 1 5 8 6 4 6 2 4 6 13 9 8 6 1 3 2 5 8 7 7 7 8 3 9 2 0 4 5 9 8 3 2 2 9 2 8 6 2 7 1 6 6 3 5 3 5 6 7 3 6 14 5 2 6 6 5 5 9 6 3 4 5 4 5 3 7 9 2 1 5 9 5 4 5 7 9 2 4 5 5 3 2 7 2 6 4 5 2 6 1 9 15 8 6 4 3 2 2 0 2 3 6 5 5 2 7 1 0 1 6 3 6 4 3 9 2 2 9 3 3 7 5 6 5 5 4 6 1 5 7 2 2 16 2 8 4 8 6 6 5 6 8 6 4 1 0 4 8 7 0 4 7 6 6 7 2 9 3 2 6 5 7 3 7 5 1 7 5 7 2 7 5 7 17 4 3 5 7 6 8 6 9 5 8 6 5 6 9 6 1 4 3 2 5 7 3 3 4 7 1 7 5 5 5 8 4 8 4 6 6 4 2 3 6 18 8 4 6 3 3 5 1 8 4 6 5 5 4 5 0 1 3 2 1 3 4 4 4 6 2 7 8 7 5 2 6 6 5 5 5 4 4 4 2 7 19 2 3 2 6 2 5 7 4 7 6 5 2 7 7 2 4 8 3 3 2 0 7 0 5 9 4 3 9 1 7 7 3 5 4 1 7 6 3 4 2 20 2 5 1 6 3 5 0 3 5 5 7 9 9 5 0 1 5 3 1 1 6 8 6 9 8 4 6 7 9 6 1 8 7 5 3 7 5 8 7 3 12/07/2010 H. Medina Disla
  22. 22. Muestreo Aleatorio Simple  Ventajas  Desventajas  Es el método que ofrece  Se requiere de un marco mayor aleatoriedad en muestral enumerado a la selección de la partir del cual se muestra. trabajará.  Solo se necesita un  No se utiliza el mínimo de conocimiento sobre la conocimiento sobre la población en la selección población. de la muestra.  Si se dispone del marco  Si la población es muestral enumerado, la dispersa, puede resultar selección de la muestra muy costoso. no resulta difícil. 12/07/2010 H. Medina Disla
  23. 23. Muestreo Aleatorio Sistemático: Procedimiento para obtener una Muestra 1. Definir el Marco Muestral 2. Determinar el tamaño de la Muestra 3. Actualizar marco muestral 4. Calcular el Coeficiente de elevación: CE = N/n 5. Generar un número aleatorio entre 1 y CE 6. Sumar el CE al número aleatorio sistemáticamente. 7. Aplicar instrumento de recolección de datos. 12/07/2010 H. Medina Disla
  24. 24. Ejemplo: • De una población de 1,000 habitantes, se desea seleccionar una muestra de 150 de ellos. • El Coeficiente de elevación es CE = 1,000/150 = 6.67  7  El primer número aleatorio en la tabla entre 1 y 7 es 05, luego, el primer elemento a investigar será el que esté numerado con el número cinco  Primer elemento en la muestra = 05  Segundo elemento en la muestra, 5 + 7 = 12  Tercer elemento en la muestra 12 + 7 = 19  Cuarto elemento en la muestra 19 + 7 = 26  Y asi ……………….. 12/07/2010 H. Medina Disla
  25. 25. Ejemplo de marco muestral 12/07/2010 H. Medina Disla
  26. 26. Tabla I: Datos personales de 30 estudiantes de Informática Índice Gasto No. Edad Sexo # de asig Acad. transp. 01 22 M 3 80.0 20 02 24 F 3 77.8 50 03 23 M 4 75.6 60 04 25 M 5 74.6 30 05 21 M 3 82.1 30 06 25 F 3 74.3 50 07 22 M 3 77.7 40 08 21 F 6 80.1 40 . . . . . . 30 25 F 5 80.6 20 12/07/2010 H. Medina Disla
  27. 27. Tabla de números aleatorio Columnas Filas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 1 7 8 5 1 2 6 6 9 7 3 5 3 9 0 4 9 7 4 4 8 7 1 7 3 5 6 6 2 5 8 1 7 2 7 7 4 5 4 5 2 3 6 7 6 7 1 6 2 8 5 9 5 7 7 9 3 3 4 4 6 4 5 4 9 5 5 4 2 3 5 9 9 6 4 4 7 9 1 4 3 3 9 7 2 5 7 7 1 7 7 6 3 6 0 1 4 4 4 4 5 2 7 4 5 6 8 7 9 3 9 5 2 6 3 2 3 4 6 8 5 6 4 5 4 5 4 1 5 5 9 7 0 4 3 5 5 6 5 1 6 8 6 0 0 0 7 6 5 9 4 1 7 7 6 6 5 5 7 6 6 8 7 5 7 1 4 1 6 5 6 2 6 6 1 0 1 6 2 5 0 4 4 4 5 5 2 5 9 7 6 6 5 8 3 3 9 8 9 5 5 3 8 6 6 6 6 2 6 5 4 6 8 6 4 6 0 2 3 0 6 2 6 4 7 6 6 4 0 4 8 3 4 8 5 5 4 7 2 5 7 2 2 6 2 7 4 4 4 6 4 5 0 6 4 5 7 4 8 0 9 6 0 7 4 7 8 2 4 8 6 9 9 4 4 7 4 9 3 3 5 5 3 6 5 7 8 6 5 7 1 6 1 6 4 5 8 5 4 0 8 4 8 5 4 2 3 4 2 4 3 7 0 3 5 5 6 4 0 3 2 6 6 2 6 7 3 9 5 5 2 8 1 4 3 5 7 8 2 7 4 1 6 2 2 9 3 5 9 4 7 3 4 3 6 7 6 5 7 7 3 0 3 3 8 5 3 3 10 6 1 2 4 0 4 8 4 6 8 7 3 6 0 7 0 9 5 6 7 6 1 8 3 8 4 1 7 5 2 7 5 5 8 4 0 2 8 7 5 11 4 1 5 3 3 3 3 3 0 5 5 1 7 2 5 4 2 2 9 3 5 0 3 6 5 9 7 5 8 7 5 4 1 6 5 7 3 6 5 3 12 9 6 4 1 9 6 0 2 3 6 4 6 1 8 4 2 4 2 7 3 1 7 8 2 4 6 5 6 6 4 7 1 5 8 6 4 6 2 4 6 13 9 8 6 1 3 2 5 8 7 7 7 8 3 9 2 0 4 5 9 8 3 2 2 9 2 8 6 2 7 1 6 6 3 5 3 5 6 7 3 6 14 5 2 6 6 5 5 9 6 3 4 5 4 5 3 7 9 2 1 5 9 5 4 5 7 9 2 4 5 5 3 2 7 2 6 4 5 2 6 1 9 15 8 6 4 3 2 2 0 2 3 6 5 5 2 7 1 0 1 6 3 6 4 3 9 2 2 9 3 3 7 5 6 5 5 4 6 1 5 7 2 2 16 2 8 4 8 6 6 5 6 8 6 4 1 0 4 8 7 0 4 7 6 6 7 2 9 3 2 6 5 7 3 7 5 1 7 5 7 2 7 5 7 17 4 3 5 7 6 8 6 9 5 8 6 5 6 9 6 1 4 3 2 5 7 3 3 4 7 1 7 5 5 5 8 4 8 4 6 6 4 2 3 6 18 8 4 6 3 3 5 1 8 4 6 5 5 4 5 0 1 3 2 1 3 4 4 4 6 2 7 8 7 5 2 6 6 5 5 5 4 4 4 2 7 19 2 3 2 6 2 5 7 4 7 6 5 2 7 7 2 4 8 3 3 2 0 7 0 5 9 4 3 9 1 7 7 3 5 4 1 7 6 3 4 2 20 2 5 1 6 3 5 0 3 5 5 7 9 9 5 0 1 5 3 1 1 6 8 6 9 8 4 6 7 9 6 1 8 7 5 3 7 5 8 7 3 12/07/2010 H. Medina Disla
  28. 28. Muestreo Aleatorio Sistemático  Ventajas  Desventajas  Si la población no • En poblaciones con presenta movimientos movimientos cíclicos cíclicos o estacionarios, puede introducir errores ofrece una muy buena de representatividad. representatividad • Requiere de un marco  Es fácil de seleccionar la muestral enumerado a muestra. partir del cual se va a  En poblaciones dispersa trabajar asegura la inclusión de la • Si el intervalo es muy mayoría de los elementos grande puede incluir un de la población. mayor grado de  Su costo es menor que el variabilidad aleatorio simple 12/07/2010 H. Medina Disla
  29. 29. Muestreo Aleatorio Estratificado 1. Definir el Marco Muestral 2. Dividir la Población en Estratos homogéneos a su interno y heterogéneos entre ellos. 3. Determinar el número de elementos a investigar en cada estrato 4. Actualizar marco muestral 5. Aplicar el instrumento de recolección de datos 12/07/2010 H. Medina Disla
  30. 30. Ejemplo: Zonas de venta de la empresa XYZ: 12/07/2010 H. Medina Disla
  31. 31. Ejemplo: Zonas de venta de la empresa XYZ: 12/07/2010 H. Medina Disla
  32. 32. Muestreo Aleatorio Estratificado Ventajas Desventajas  Reduce la variabilidad al  Alto costo tener grupo de  Requiere de información poblaciones iguales. exacta sobre la  Se pueden hacer composición de cada comparaciones sobre las grupo. características de los  No siempre las grupos características disponibles para formar los estratos  Asegura una mayor son las más adecuadas representatividad de los para hecer las grupos poblacionales. comparaciones 12/07/2010 H. Medina Disla
  33. 33. Muestreo Aleatorio Por Conglomerado 1. Definir el Marco Muestral 2. Dividir la Población en conglomerados de igual tamaño y heterogéneos a su interno. 3. Determinar el número de conglomerados a investigar 4. Seleccionar los conglomerados a estudiar 12/07/2010 H. Medina Disla
  34. 34. 12/07/2010 H. Medina Disla
  35. 35. Muestreo Aleatorio por Conglomerado Ventajas Desventajas  Costos más bajos qu el aleatorio estratificado  Mayor error por el  Solo se requiere del listado tamaño de los grupos. de los elementos  Si no se definen de individuales dentro de cada manera adecuado los grupo. grupos, se pueden  Se pueden estimar las duplicar u omitir caracterísiticas de cada elementos de la grupo y de la población completa. población.  Permite establecer  Requiere de un muestreo comparaciones entre grupos en más de una etapa. con iguales características 12/07/2010 H. Medina Disla

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