Muestreo en estadística

7,383 views

Published on

0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
7,383
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
32
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Muestreo en estadística

  1. 1. Muestreo en estadísticaDe Wikipedia, la enciclopedia libreSaltar a: navegación, búsquedaEn estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra apartir de una población.Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a lapoblación. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultadosparecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudioadecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimartambién los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplirciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado seauna muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición sealcance con una probabilidad alta.Muestreo probabilísticoForman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puedecalcular la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Esteconjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no esposible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es enrigor correcto hablar de muestras representativas dado que, al no conocer lascaracterísticas de la población, no es posible tener certeza de que tal característica sehaya conseguido.Sin reposición de los elementos: Cada elemento extraído se descarta para lasubsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" debombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posiblemedir más que una vez la bombilla seleccionada.Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con reemplazamientode los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. Enpoblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña queel muestreo puede considerarse sin reposición aunque, realmente, no lo sea.Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir unaextracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición. Cadaelemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil laextracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablasconstruidas al efecto.
  2. 2. Muestreo por conglomeradosTécnica similar al muestreo por estadios múltiples, se utiliza cuando la población seencuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda lavariabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a lacaracterística a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos oconglomerados para la realización del estudio.Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo,las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas lasunidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos deellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida deinformación muestral.Cuando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se extraen algunos individuos paraintegrar la muestra, el diseño se llama muestreo bietápico.Las ideas de estratos y conglomerados son, en cierto sentido, opuestas. El primermétodo funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato,aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Losconglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidosentre sí.Muestreo de juicioAquél para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinadamuestra. Se busca seleccionar a individuos que se juzga de antemano tienen unconocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que lainformación aportada por esas personas es vital para la toma de datos.NO PROBABILÍSTICOS.- Pueden ser de tres tipos:1. Muestreo accidental.- Es un muestreo no probabilístico donde elinvestigador elige a aquellos individuos que están a mano. Por ejemplo, unperiodista que va por la calle preguntando a las personas que salen a su paso,sin atender ningún criterio especial de elección. No es probabilístico porqueaquellas personas que no pasan por ese sitio no tiene la posibilidad de entraren la muestraNo aleatorios - Se eligen los elementos, en función de que seanrepresentativos, según la opinión del investigador.Aleatorios - Todos los miembros de la muestra han sido elegidos alazar, de forma que cada miembro de la población tuvo igualoportunidad de salir en la muestra.
  3. 3. • Simple: elegido el tamaño n de la muestra, los elementos que la compongan se han de elegir aleatoriamente entre los N de la población. Con calculadora: se utilizan los números aleatorios. o Sistemático: se ordenan previamente los individuos de la población; después se elige uno de ellos al azar, a continuación, a intervalos constantes, se eligen todos los demás hasta completar la muestra. o Estratificado: se divide la población total en clases homogéneas, llamadas estratos; por ejemplo, por grupos de edades, por sexo. Hecho esto la muestra se escoge aleatoriamente en número proporcional al de los componentes de cada clase o estrato.Muestreo probabilístico: Es un proceso de la muestra en el cual loselementos son elegidos por métodos aleatorios, o sea, la selección de loselementos para la muestra se efectúa por procedimientos al azar y conprobabilidades conocidas de selección. Es el preferido por los investigadoresporque la selección de la muestra es objetiva y el error muestral puede sermedido en términos de probabilidad bajo la curva normal. Entre los muestreosprobabilísticos están:
  4. 4. 1-Muestreo aleatorio simple: Es un método de selección de muestras en el cuallos elementos o unidades se eligen individual y directamente por medio de unproceso aleatorio, en el que cada elemento no seleccionado tiene la mismaoportunidad de ser elegido al igual que todos los otros elementos en cadaextracción de la muestra. De modo que cada elemento en la población debetener igual probabilidad de ser seleccionado.La tabla de números aleatorios esta compuesta por los dígitos 0-1-2-3-4-5-6-7-8-9; o sea, contienen los 10 dígitos. Este conjunto de dígitos puede ser leído demanera individual o en grupos y en cualquier dirección; hacia abajo, haciaarriba, hacia la derecha, hacia la izquierda y diagonalmente, y siempre seconsideran aleatorios.2-Muestreo sistemático: Se obtiene cuando los elementos se selecciona enforma ordenada y depende del numero de elementos o unidades incluidos en lapoblación y el tamaño de la muestra. Requiere del uso de un listado de todoslos elementos de la población. Puede ser modificado ligeramente, evitando elproblema de que el intervalo de muestre coincida con un arreglo periódico en lapoblación considerada y facilitando así mismo la evaluación del error demuestreo.3-Muestreo estratificado: En este tipo de muestreo, la población se divide encierto numero de subgrupos o estratos, cada uno de los cuales se muestreaindependientemente. El proceso a través del cual se divide la población ensubgrupos o estratos, recibe el nombre de estratificación. El objeto de laestratificación es llevar a cabo selecciones separadas en cada uno de lossubgrupos o estratos.4-Muestreo de conglomerados: Es un procedimiento de selección en el cual loselementos para la muestra se escogen de una población agrupada en lugar dehacerlo de una población aislada. Consiste en dividir la población en gruposque son convenientes para el muestreo. A seguidas se selecciona una porciónde los grupos al azar o por el método sistemático. Finalmente, se toman todoslos elementos al azar o por el método sistemático de los grupos seleccionadospara así obtener la muestra.Muestreo no probabilístico: Incluye todos los métodos en que los elementosde la muestra no se seleccionan mediante procedimientos al azar o aleatorios,o con probabilidades de selección conocidas. Algunos procedimientos deselección del muestreo no probabilístico son:1-Muestreo de juicio: Es un proceso a través del cual los elementos se escogenbasándose en opiniones informadas que garantizan la representatividad de lapoblación que se estudia.2-Muestreo por cuotas: Es un proceso de selección en el cual los elementosson elegidos en el campo mismo, por los entrevistadores, utilizando categoríasprefijadas de elementos de la muestra, para obtener un numeropredeterminado de casos en cada categoría.
  5. 5. 3-Muestreo decisional: En este los elementos de la muestra son seleccionadosde una población por los entrevistadores que usan su propio criterio paradecidir cuales son los informantes representativos.4-Muestreo de agrupación causal: Son muestras formadas por ejemplos que sehan reunido ocasionalmente o de acceso fácil, tales como los estudiantesinscritos en una clase que van pasando por una esquina. Dichas muestras nopermiten generalizaciones que vayan mas allá de las agrupaciones mismas ypor lo general no tienen interés científico.LOS DATOS ESTADÍSTICOS

×