Muestreo

Muestreo

El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido a hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de sólo una parte de ella, sedenomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.

Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una información
Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólouna unidad de muestreo.
Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener información
Marco muestral: lista de unidades o elementos de análisis sacados del marco

Muestreo Probabilístico

El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.

Los tipos de muestreoprobabilístico son:
Muestreo aleatorio simple
Muestreo sistemático
Muestreo aleatorio estratificado
Muestreo por conglomerados (clusters)

Muestreo Aleatorio Simple

Muestreo equiprobabilístico: Si se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

Ventajas:
Sencillo y de fácil comprensión
Calculo rápidode medias y varianzas
Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos

Desventajas
Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población
Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente

Ejemplo:

Tamaño de la muestra
Tamaño de la población

2000 = 0.2(20%)
10000 Arriba del 10% para que funcione la muestra

Muestreo Sistemático

Procedimiento:
Conseguir un listado de N elementos
Determinar un tamaño de muestra n
Definir un intervalo de salto k; K=N/n
Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio)
Seleccionar los elementos de la lista

Ventajas:
Fácil de aplicar
No siempre es necesario tenerun listado de toda la población
Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos

Desventajas:
Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar estimaciones sesgadas.

Ejemplo:

Tamaño de la población
Tamaño de la muestra

10000 = 5
2000

Muestreo Aleatorio EstratificadoEl azar no es una garantía de representatividad. Este muestreo pretende asegurar la representación de cada grupo en la muestra. Cuanto más homogéneos sean los estratos, más precisas resultarán las estimaciones.

Ventajas:
Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas
Se obtienen estimaciones más precisas

Desventajas
Seha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación
Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento)

Muestreo por Conglomerados

Los conglomerados se caracterizan por la variación en cada grupo es menor que la variación entre grupos
La necesidad de listados de las unidades de una etapase limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior

Ventajas:
Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. Reduce costes
No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo

Desventajas:
El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado
El cálculo del error estándar es...