Diseños e Investigación












OBJETIVOS GENERALES: En este curso, vamos a ocuparnos de la Estadística Inferencial, esto es, el estudio de unas muestras no por ellas mismas, sino como un modo de conocer a la población a la que representan. Por ello el primer paso antes de abordar esta tarea, es el estudio de cómo han de ser tomadas esas muestras para que cumplan el requisito de representar a supoblación, de modo que las inferencias sean correctas. Pues bien, de esta tarea de obtención de muestras, a partir de poblaciones, es de lo que se ocupa el muestreo.
La presente unidad didáctica está formada por 2 temas. En el primero de ellos, introduciremos los conceptos fundamentales y definiciones a tener en cuenta al hablar de muestreo. En el segundo, nos centraremos en un tipo de muestreo, elmuestreo aleatorio, para ver las principales técnicas que existen del mismo.

TEMA 1: MUESTREO
1.1 OBJETIVOS DEL TEMA:
Los objetivos del presente tema, es introducirnos en qué es el muestreo y su importancia, como base de la inferencia estadística. Así mismo, estudiaremos la distinción entre tres tipos de distribuciones: distribución de una muestra, distribución en la población y distribuciónmuestral de un estadístico. Conceptos todos ellos básicos, a la hora de abordar la inferencia estadística.
1.2 CONCEPTOS FUNDAMENTALES:
En este tema y el siguiente, vamos a hablar del MUESTREO, es decir, de cómo obtener muestras para, a través de ellas, estudiar a una población. Para ello, no podemos conformarnos con cualquier tipo de muestras, debemos intentar que sean muestras representativas dela población que queremos estudiar.
Normalmente, cuando estudiamos a un grupo de sujetos, y les pasamos unas pruebas (tests psicológicos, encuestas…) por ejemplo, no nos preocupan sólo los resultados de esos sujetos, sino que, lo que interesa al investigador, es poder decir cosas de todos los sujetos objeto de estudio y de los cuales, el grupo con el que trabajamos es sólo una parte. Lo que nosinteresa es poder realizar una inferencia, es decir, en base a los resultados de este grupo (la muestra), hacer una afirmación sobre la población de la que la muestra ha sido extraída, y...no equivocarnos.
Muchas veces el investigador se encuentra muy preocupado por el tamaño que ha de tener su muestra; este es un problema importante, que analizaremos más adelante. Muchos piensan que, cuantomayor sea la muestra, más posibilidades tenemos de que, la inferencia que realicemos de los datos de la muestra a la población, será correcta. Evidentemente, si la muestra es tan grande que coincide con la población, no tenemos peligro de equivocarnos pero, eso ya no es inferencia, sino que habremos realizado un censo. Lo que interesa al investigador, es trabajar con muestras reducidas perorepresentativas y, para obtener el tamaño ideal, no existe un nº mágico. Es función, entre otras cosas, de la variabilidad de la población en la variable estudiada. Cuanto mayor es la variabilidad, mayor será el nº de elementos que debamos entresacar de la población al formar la muestra, para poder asegurarnos de que representan a aquella. Ni no hay variabilidad, cualquier elemento de la población queelijamos, representará a toda la población. Existen fórmulas, que veremos más adelante, para obtener el tamaño de la muestra adecuado, en función de la variabilidad de la variable objeto de estudio y del tamaño de la población.
Pero, uno de los problemas mayores con los que nos encontramos, suponiendo que el tamaño de la muestra sea el adecuado, es el de cómo han sido obtenidas esas muestras, esdecir, qué método de muestreo hemos utilizado. Muchos piensan que aumentando exageradamente el tamaño de las muestras está solucionado el problema de la representatividad, pero esto no es así.
La inferencia estadística, es decir, las afirmaciones que hacemos sobre la población, en base al estudio de una muestra, se hace siempre en términos probabilísticos, esto es, si estamos estudiando el...