Estadistica - Muestreo

Los autores proponen diferentes criterios de clasificacin de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos mtodos de muestreo probabilsticos y mtodos de muestreo no probabilsticos. 2.1.- Mtodos de muestreo probabilsticos Los mtodos de muestreo probabilsticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los quetodos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamao n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Slo estos mtodos de muestreo probabilsticos nos aseguran la representatividad de la muestra extrada y son, por tanto, los ms recomendables. Dentro de los mtodos de muestreo probabilsticosencontramos los siguientes tipos 2.1.1.- Muestreo aleatorio simple El procedimiento empleado es el siguiente 1) se asigna un nmero a cada individuo de la poblacin y 2) a travs de algn medio mecnico (bolas dentro de una bolsa, tablas de nmeros aleatorios, nmeros aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamao de muestrarequerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad prctica cuando la poblacin que estamos manejando es muy grande. 2.1.2.- Muestreo aleatorio sistemtico Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la poblacin, pero en lugar de extraer n nmeros aleatorios slo se extrae uno. Se parte de ese nmero aleatorio i, que es un nmero elegido alazar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, ik, i2k, i3k,...,i(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamao de la poblacin entre el tamao de la muestra kN/n. El nmero i que empleamos como punto de partida ser un nmero al azar entre 1 y k. El riesgo se este tipo de muestreo est en los casos en que se danperiodicidades en la poblacin ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la poblacin. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 ltimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemtico con k10 siempre seleccionaramos o slo hombres oslo mujeres, no podra haber una representacin de los dos sexos. 2.1.3.- Muestreo aleatorio estratificado Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamao dado de la muestra. Consiste en considerar categoras tpicas diferentes entre s (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna caracterstica(se puede estratificar, por ejemplo, segn la profesin, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de inters estarn representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir loselementos concretos que formarn parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la poblacin. (tamao geogrfico, sexos, edades,...). La distribucin de la muestra en funcin de los diferentes estratos se denomina afijacin, y puede ser de diferentes tipos Afijacin Simple A cada estrato le corresponde igual nmero deelementos muestrales. Afijacin Proporcional La distribucin se hace de acuerdo con el peso (tamao) de la poblacin en cada estrato. Afijacin Optima Se tiene en cuenta la previsible dispersin de los resultados, de modo que se considera la proporcin y la desviacin tpica. Tiene poca aplicacin ya que no se suele conocer la desviacin. Supongamos que estamos interesados en estudiar el grado de aceptacin que...