Teorema Del Limite Central
Páginas: 8 (1765 palabras)
Publicado: 22 de agosto de 2011
Métodos Cuantitativos II
Tema 2: Muestreo
M.C.P Juan Martin Medellin Martinez
Métodos Cuantitativos II 1
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… La población ideal que se pretende estudiar 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:
Si llamamos por teléfono excluimos a los que no tienen. Si elegimos indiv. en lacalle, olvidamos los que están trabajando...
El grupo que en realidad podemos estudiar (v.g. los que tienen teléfono) se denomina población de estudio.
Métodos Cuantitativos II 2
Fuentes de sesgo
Las poblaciones objetivo y de estudio pueden diferir en cuanto a las variables que estudiamos.
El nivel económico en la población de estudio es mayor que en la objetivo,... Los individuos que seeligen 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.
Hay otras fuentes de error/sesgo
No respuesta a encuestas embarazosas
Consumo de drogas, violenciadoméstica, prácticas poco éticas,…
Mentir en las preguntas “delicadas”.
Para evitar este tipo de sesgo se utilizan la técnica de respuesta aleatorizada.
Métodos Cuantitativos II 3
Técnicas de respuesta aleatorizada
Reducen 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 compremetida”
(no tiene por qué avergonzarse, la culpa es de la moneda)
Si sale cruz que diga la verdad
(no tiene por qué avergonzarse, el encuestador no sabe si ha salido cara o cruz)
Aunque no podamos saber cuál es la verdad en cada individuo, podemos hacernos una idea porcentual sobre la población, viendo en cuánto se alejan las respuestas del 50%.Métodos Cuantitativos II 4
Ejemplo: ¿Ha tomado drogas alguna vez?
Sin respuesta aleatorizada 100% No Insinceros!!
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 son mitad y mitad! El porcentaje estimado de ind. que tomó drogas es:
0,6 − 0,5 p ≈ = 0,2 = 20% 1 − 0,5
*
Tema 6: Muestreo 5Los que deben decir la verdad
Bioestadística. U. Málaga.
Técnicas de muestreo
Cuando elegimos individuo de una población de estudio para formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones:
Muestreos probabilistas Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra. Interesantes para usar estadística matemática con ellos. Muestreos no probabilistas Nose conoce la probabilidad. Son muestreos que seguramente esconden sesgos. En principio 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. ¡Buff!
En adelante vamos a tratar exclusivamente con muestreos con la menor posibilidad de sesgo (probabilistas): aleatorio simple, sistemático, estratificado y por grupos.Métodos Cuantitativos II 6
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 partiendo de listas de individuos de la población, y eligiendo individuos aleatoriamente con un ordenador. Normalmente tiene un coste bastante alto su...
Tema 2: Muestreo
M.C.P Juan Martin Medellin Martinez
Métodos Cuantitativos II 1
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… La población ideal que se pretende estudiar 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:
Si llamamos por teléfono excluimos a los que no tienen. Si elegimos indiv. en lacalle, olvidamos los que están trabajando...
El grupo que en realidad podemos estudiar (v.g. los que tienen teléfono) se denomina población de estudio.
Métodos Cuantitativos II 2
Fuentes de sesgo
Las poblaciones objetivo y de estudio pueden diferir en cuanto a las variables que estudiamos.
El nivel económico en la población de estudio es mayor que en la objetivo,... Los individuos que seeligen 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.
Hay otras fuentes de error/sesgo
No respuesta a encuestas embarazosas
Consumo de drogas, violenciadoméstica, prácticas poco éticas,…
Mentir en las preguntas “delicadas”.
Para evitar este tipo de sesgo se utilizan la técnica de respuesta aleatorizada.
Métodos Cuantitativos II 3
Técnicas de respuesta aleatorizada
Reducen 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 compremetida”
(no tiene por qué avergonzarse, la culpa es de la moneda)
Si sale cruz que diga la verdad
(no tiene por qué avergonzarse, el encuestador no sabe si ha salido cara o cruz)
Aunque no podamos saber cuál es la verdad en cada individuo, podemos hacernos una idea porcentual sobre la población, viendo en cuánto se alejan las respuestas del 50%.Métodos Cuantitativos II 4
Ejemplo: ¿Ha tomado drogas alguna vez?
Sin respuesta aleatorizada 100% No Insinceros!!
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 son mitad y mitad! El porcentaje estimado de ind. que tomó drogas es:
0,6 − 0,5 p ≈ = 0,2 = 20% 1 − 0,5
*
Tema 6: Muestreo 5Los que deben decir la verdad
Bioestadística. U. Málaga.
Técnicas de muestreo
Cuando elegimos individuo de una población de estudio para formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones:
Muestreos probabilistas Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra. Interesantes para usar estadística matemática con ellos. Muestreos no probabilistas Nose conoce la probabilidad. Son muestreos que seguramente esconden sesgos. En principio 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. ¡Buff!
En adelante vamos a tratar exclusivamente con muestreos con la menor posibilidad de sesgo (probabilistas): aleatorio simple, sistemático, estratificado y por grupos.Métodos Cuantitativos II 6
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 partiendo de listas de individuos de la población, y eligiendo individuos aleatoriamente con un ordenador. Normalmente tiene un coste bastante alto su...
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