Conglomerados2015

MUESTREO POR CONGLOMERADOS

TÉCNICAS DE MUESTREO II
EMAIL:cgonzales@lamolina.edu.pe

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MUESTREO DE CONGLOMERADOS CON SUBMUESTREO - DOS
ETAPAS
UPM seleccionada

USM seleccionada

USM no seleccionada

UPM no seleccionada

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MUESTREO POR ETAPAS

• Selección de unidades de muestreo
• Unidades Primarias
– Listados y mapas con estadísticas de manzaneo
– Selección con PPT simple o PPT sistemático

•Unidades intermedias y finales
– Selección sistemática con conteo rápido
– Rutas aleatorias
– Tablas de Kish (selección de personas)

3

MUESTREO POR ETAPAS
Mapa temático de Pueblo Libre

4

MUESTREO POR ETAPAS
Datos de manzaneo - Pueblo Libre

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Dominios de estudio y estratificación
• Dominios de estudio (subpoblaciones)
– Diseño muestral independiente en cada dominio
– Dominios típicos:Urbano y Rural

• Estratificación
– Estratificación de UPM´s
– Estratos por tamaños de UPM´s
– Estratos geográficos

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EFECTO DEL DISEÑO MUESTRAL
COMPLEJO


El “efecto del diseño” de Kish, abreviado por Deff
es:

V D IS (ˆ )
D eff 
V (ˆ )
M AS

Donde:
◦ VDis = Varianza en base al diseño
◦ VMAS = Varianza en base al MAS
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I. Muestreo de conglomerados(UPM) con enumeración total de
las unidadesde análisis que integran solo a los
conglomerados elegidos en la muestra(una sola etapa).
•

Igual tamaño
submuestreo.

•

Tamaño diferentes seleccionados con igual probabilidad, sin
submuestreo.

•

Tamaño diferentes seleccionados con probabilidad proporcional a
su tamaño, sin submuestreo.

seleccionados

con

igual

probabilidad,

sin

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II. Muestreo de conglomerados(UPM) con submuestreo delas
unidades secundarias (USM) que integran solo a los
conglomerados elegidos (dos etapas).
•

Igual tamaño seleccionados con igual probabilidad.

•

Tamaño diferentes seleccionados con igual probabilidad.

•

Tamaño diferentes seleccionados con probabilidad proporcional a
su tamaño.

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Ventajas

• No necesita un marco de muestreo muy
especfico.
• Puede utilizar como marco de muestreo
divisionesterritoriales ya establecidas
• Igual tamaño, estimaciones insesgadas
• Costo y tiempo.

Desventajas
•
•

Conglomerados muy homogéneos, se
pierde eficiencia
Conglomerados muy grandes, valores
(M) altos incrementan EFD( disminuye
la eficiencia)

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MUESTREO DE CONGLOMERADOS SIN SUB-MUESTREO
CONGLOMERADOS DE IGUAL TAMAÑO
SELECCIONADOS CON IGUAL PROBABILIDAD

…

i

…

Obs.

1

2

N

1

Y11

Y21Yi1

YN1

2

Y12

Y22

Yi2

YN2

Y1j

Y2j

Yij

YNj

Y1M

Y2M

YiM

YNM

..
j

..
M

Yij  Valor dela j  ésima en el i  ésimo conglomerado
11

Información disponible: Muestra simple aleatoria de “n”

…

i

…

Obs.

1

2

n

1

Y11

Y21

Yi1

Yn1

2

Y12

Y22

Yi2

Yn2

Y1j

Y2j

Yij

Ynj

Y1M

Y2M

YiM

YnM

..

j
..

M

N

2
Scong

i 1



Yi  Y



2

N 1
12

ESTIMACION DE PARAMETROS
nMedia

y

y
i 1

i

n

Varianza

 y
n

v( y )  1  f1 

v( y)  1  f1 

i 1

i

y



2

n(n  1)

S 2 1  c  M  1 
nM
13

ESTIMACION DE PARAMETROS
Total

ˆ  Yˆ  M o y

Varianza

v(Yˆ )  M o2 v ( y )
Error estándar

EE (Yˆ )  v(Yˆ )

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EJERCICIO
Se desea estimar el contenido neto de líquido promedio en los 40
sixpac de gaseosa. Para lo cual se toma una muestraaleatoria
simpIe de 6 sixpac y se registra el contenido de todas las botellas
de estos sixpac. Asi mismo calcule el error estándar y coeficiente
de variación.
Sixpack

Botella 1 Botella 2 Botella 3 Botella 4 Botella 5 Botella 6

1

993

985

955

966

989

1004

2

965

1007

973

1012

1018

1016

3

1017

970

977

1005

1015

985

4

1018

982

1005

953

995

982

5

955

1020

981

996

1011

997

6971

951

984

1004

985

1014

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TAMAÑO DE MUESTRA

 Z    xScong
 1 2 
no  
E


n

Donde:

n0
 n0 
1  N 

 y  y
n

2
s cong


i 1







2

2

i

n 1
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Número de conglomerados necesario

*2
z 2 scong
2
2
d
M
n
2 *2
1  z scong
1  2 2
N  d M





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EJERCICIO
Suponga que la muestra piloto es la que se adjunta y corresponde
a una muestra...