Presentacic3b3n13

U.D.9 LA MUESTRA

1.- Introducción
Análisis de los datos:
a) Descriptivo: describe, analiza y representa un grupo
de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que
resumen y presentan la información contenida en
ellos.
b) Inferencial: apoyándose en probabilidad y a partir de
datos sobre una muestra, efectúa estimaciones,
decisiones y generalizaciones sobre un conjunto
mayor de datos.

2.-Conceptos y Elementos del Muestreo
• Población/Universo: conjunto de elementos de los que se desea
obtener información.
– ELEMENTOS: empresas, familias, personas,…

• Muestra: subconjunto extraído de la población para examinarlos e
inferir resultados a la población
• Muestreo: procedimiento que permite seleccionar la muestra. Fases:
– Definir la Población objeto de estudio
– Determinar el MarcoMuestral: enumeración exhaustiva de todas la unidades
de la población
– Seleccionar el método de muestreo
– Determinación del tamaño muestral
– Obtener la muestra

• Parámetro Poblacional: característica que se desea estudiar de la
población. Se estima a partir de los datos obtenidos de la muestra.
Ese valor se denomina Estimador Muestral
• Error Muestral: error cometido por estudiar la muestra y nola
población entera. A mayor muestra menor será el error.
• Intervalo de confianza: conjunto de valores entre los que
previsiblemente se encuentra el parámetro a estimar.
• Nivel de confianza: probabilidad de que el parámetro se encuentre
en el intervalo de confianza
El error muestral es, habitualmente, 2 veces la desviación típica del estimador. Así el nivel de confianza es
del 95,5%
Si el errorse considera 3 veces la desviación típica del estimador, el nivel de confianza es del 99,7%

3.- Método de Muestreo
• Probabilístico
– M. aleatorio simple
– M. aleatorio sistemático
– M. estratificado
– M. por ruta aleatoria
– M. por conglomerados

• No probabilístico
– M. de conveniencia
– M. de juicios
– M. por cuotas
– M. bola de nieve

3.1.- PROBABILISTICO
• Cada elemento de la poblacióntiene una
probabilidad conocida de ser elegido.
• Las muestras se seleccionan al azar
• Se puede conocer el error y nivel de confianza
de las estimaciones
• Los resultados se pueden generalizar
• Más caro, lento y complicado que los
probabilísticos

a) M. ALEATORIO SIMPLE IRRESTRICTO
• Todos los elementos de la población tienen la
misma probabilidad de ser elegidos.
• Procedimiento:
– Enumerar loselementos de 1 a N
– Elegir n unidades de la muestra mediante una
tabla de números aleatorios.

• Recomendada para encuestas de pequeña
escala

Para instalar una máquina expendedora de productos
de bollería en un centro educativo situado en la ciudad
de Granada, una empresa decide realizar una encuesta
a los alumnos.

b) M. ALEATORIO SISTEMÁTICO
• Selecciona un primer elemento al azar y el restoquedan determinados por
éste.
• Procedimiento:
– Se ordenan los elementos de 1 a N
– Se calcula el intervalo de selección “k”≤ N/n
– Se elige un nº aleatorio entre 1 y k. se le denomina arranque aleatorio,
a.
– Los elementos de la muestra serán: a, a+k, a+2k…
• Para poblaciones grandes, se usa mucho en investigaciones comerciales

c) M. ALEATORIO ESTRATIFICADO
• La población de N individuos sedivide en L estratos que son
homogéneos entre sí y heterogéneos entre ellos. De cada
estrato se elige una muestra de manera aleatoria o por
asignación. (ni)
– A. igual: reparto a iguales de la muestra entre los estratos: ni=n/L
– A. Proporcional: reparto de la muestra entre los estrato de forma
proporcional al tamaño de los estratos. ni= (Ni*n)/N

• Permite estimaciones más precisas. La variable deestratificación debe relacionarse con la investigación.

Una editorial se plantea realizar un estudio para conocer las características preferidas por los
alumnos en cuanto al formato de sus textos.
N:4.000 estudiantes
Variable de estratificación: nivel educativo
Estratos (L): 3
- ESO
- Bachillerato
- Ciclos Formativos

d) M. POR RUTAS
•

Se le dan normas a los encuestadores sobre la ruta que...