Muestreo En Estudios Estadísticos

MUESTREO

Muestreo en Estudios Estadísticos
Definiciones:
• Universo (U): La población es el conjunto de todos los elementos de interés en un estudio determinado. • Unidades Muéstrales: Elementos que componen el Universo. Individuos, aldeas, pueblos, manzanas, hogares, … Un mismo U puede descomponerse en distintos tipos de UM. • Muestra: La muestra es un subconjunto de la población.Muestreo en Estudios Estadísticos Herramienta de la investigación científica, cuya función es determinar que parte de una población debe examinarse, con al finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

Errores comunes en el Muestreo

1. Hacer conclusiones generales a partir de la observación de solo una parte de la población (error de muestreo).

2. Hacer conclusiones mucho masgrandes hacia una población de lo que originalmente se tomo la muestra (error de inferencia)

TIPOS DE MUESTREO
Aleatorio Simple Aleatorio Sistemático Aleatorio Estratificado Aleatorio por Conglomerados Por Cuotas NO PROBABILISTICO
No hay equiprobabilidad

PROBABILISTICO
Principio de equiprobabilidad

MUESTREOS

Intencional Bola de nieve Discrecional

TIPOS DE MUESTREO
MuestreoAleatorio Simple (MAS)

PROBABILISTICO

Extraer una muestra de tamaño n donde cada UM tiene la misma probabilidad de ser extraída Los pasos a seguir son: • Listar todos los elementos • Calcular el tamaño muestral necesario • Listado de números aleatorios • Extraer las unidades muéstrales del universo poblacional

Ventajas: • Sencillez. • Se basa en métodos probabilísticos • Sirve de base paraotros métodos complejos.

más

Inconvenientes: •Todas las unidades poblacionales han de ser listadas. • No unifica las distintas características de los elementos. •Algún grupo poblacional puede no ser representado

PROBABILISTICO Muestreo Aleatorio Sistemático
Los pasos a seguir son: • Listar todos los elementos • Calcular el tamaño muestral necesario • Seleccionar una primera unidad,calculando N/n=CE (coeficiente de Elevación) • Seleccionar el resto de unidades a partir de la 1º sumando el CE correlativamente. Ventajas: •Las mismas que en MAS

Inconvenientes: • Una cierta ordenación puede dar lugar a un sesgo. • El CE puede no ser entero. • La sustitución de las unidades vacías produce otro CE y este a su vez puede producir un nuevo sesgo.

PROBABILISTICO

Muestreo AleatorioEstratificado (MAE)
Se eligen unas características de la población y se realizan subgrupos de la misma a partir de éstos, intentando que sea un fiel reflejo del universo muestral. Estrato: Subconjunto de la población agrupado por una o más características.

POBLACION

Estrato1

Estrato2

Estrato n

PROBABILISTICO

Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE)
En este proceso se divide lapoblación en estratos o subconjuntos disjuntos y exhaustivos para la posterior extracción de una MAS en cada uno de ellos, con el objeto de conseguir una representación de cada uno de ellos.
Podemos elegir dos tipos de reparto al realizar los estratos: Simple.- Cada estrato contiene el mismo número de unidades muéstrales.

Proporcional.- Cada estrato es proporcional en la muestra a laproporción que le corresponde en la población.

PROBABILISTICO

Ventajas: •Consigue una mayor precisión que el MAS y el MAST. • Se puede obtener información de cada estrato. • Es más beneficioso logística y administrativamente hablando
Inconvenientes: • Es mas complejo que el MAS • Es mas costoso

PROBABILISTICO Muestreo por Conglomerados:
Método probabilístico en el que primero se divide lapoblación en conglomerados y después se toma una muestra aleatoria de los conglomerado. La muestra está formada por todos los elementos dentro de cada uno de los conglomerados que forman la muestra. •Una de las principales aplicaciones del muestreo por conglomerados es el muestreo por áreas, en el que los conglomerados son las manzanas de un ciudad u otras áreas bien definidas. •El muestreo por...