Muetreo

Parte de los conceptos de la teoría del muestreo han sido discutidos con anterioridad. Aquí los repasaremos y ampliaremos. Por ejemplo, hemos mencionado que las poblaciones están formadas por individuos, pero sería mejor denominarlas unidades de muestreo o unidades de estudio:
Personas, células, familias, hospitales, países…

Probabilidad y Estadística

La población ideal que se pretendeestudiar se denomina población objetivo.
No es fácil estudiarla por completo. Aproximamos mediante muestras que den idealmente la misma probabilidad a cada individuo de ser elegido. Tampoco es fácil elegir muestras de la población objetivo:

Muestreo y Estimación Introducción a la Probabilidad y Estadística
Probabilidad y Estadística Muestreo y Estimación 1

Si llamamos por teléfono excluimos alos que no tienen. Si elegimos indiv. en la calle, olvidamos los que están trabajando...

El grupo que en realidad podemos estudiar (v.g. los que tienen teléfono) se denomina población de estudio.
Muestreo y Estimación 2

Probabilidad y Estadística

Fuentes de sesgo
Las poblaciones objetivo y de estudio pueden diferir en cuanto a las variables que estudiamos.
El nivel económico en lapoblación de estudio es mayor que en la objetivo,... Los individuos que se eligen en la calle pueden ser de mayor edad (mayor frecuencia de jubilados p.ej.)…
En este caso, diremos que las muestras que se elijan estarán sesgadas. Al tipo de sesgo debido a diferencias sistemáticas entre población objetivo y población de estudio se denomina sesgo de selección.

Técnicas de respuesta aleatorizadaReducen la motivación para mentir (o no responder) a las encuestas.
¿Si digo la verdad, se me verá el plumero…?

¿Cómo se hace? Pídele que lance una moneda antes de responder y…
Si sale cara que diga la “opción comprometida”

(no tiene por qué avergonzarse, la culpa es de la moneda)
Si sale cruz que diga la verdad

Hay otras fuentes de error/sesgo
No respuesta a encuestas embarazosasConsumo de drogas, violencia doméstica, prácticas poco éticas,…
Mentir en las preguntas “delicadas”.

(no tiene por qué avergonzarse, el encuestador no sabe si ha salido cara o cruz)

Para evitar este tipo de sesgo se utilizan la técnica de respuesta aleatorizada.
Probabilidad y Estadística Muestreo y Estimación 3

Aunque no podamos saber cuál es la verdad en cada individuo, podemos hacernosuna idea porcentual sobre la población, viendo en cuánto se alejan las respuestas del 50%.
Probabilidad y Estadística Muestreo y Estimación 4

Ejemplo: ¿Ha tomado drogas alguna vez?
Sin respuesta aleatorizada 100% No Insinseros!!

Técnicas de muestreo
Cuando elegimos individuo de una población de estudio para formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones:
Muestreosprobabilistas
Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra. Interesantes para usar estadística matemática con ellos.

Muestreos no probabilistas
Con respuesa aleatorizada

40% No 60% Sí

Diferencia entre los que han dicho sí y los que debían hacerlo por que así lo indicaba la moneda

No se conoce la probabilidad. Son muestreos que seguramente esconden sesgos. Enprincipio no se pueden extrapolar los resultados a la población.
A pesar de ello una buena parte de los estudios que se publican usan esta técnica.

¡No son mitad y mitad! El porcentaje estimado de ind. que tomó drogas es:

p* ≈

0,6 − 0,5 = 0,2 = 20% 1 − 0,5
Muestreo y Estimación 5

Los que deben decir la verdad
Probabilidad y Estadística

En adelante vamos a tratar exclusivamentecon muestreos con la menor posibilidad de sesgo (probabilistas): aleatorio simple, sistemático, estratificado y por grupos.
Probabilidad y Estadística Muestreo y Estimación 6

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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...