Tipos De Muestreo

Tipos de muestreo

Básicamente categorizamos a las muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas y las muestras probabilísticas. En estas últimas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogido.
En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características delinvestigador o del que hace la muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico, ni en base a fórmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de una persona o grupo de personas, .y desde luego, las muestras seleccionadas por decisiones subjetivas tienden a estar sesgadas.

Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizás la principal es que puede medirse eltamaño de error en nuestras predicciones. Puede decirse incluso que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es el de reducir al mínimo este error al que se le llama error estándar (Kish, 1965).
Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación por encuestas en donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población, estas variables semiden con instrumentos de medición y se analizan con pruebas estadísticas para el análisis de datos en donde se presupone que la muestra es probabilística, donde todos los elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos.

Para hacer una muestra probabilística es necesario entender los siguientes términos y sus definiciones:

En una población N previamente delimitadapor los objetivos de la investigación nos interesa establecer expresiones numéricas de las características de los elementos de N.

Nos interesa conocer valores promedio en la población, el cual se expresa como:
Y = es decir se refiere al valor de una variable determinada (Y ) que nos interesa conocer.
Nos interesa conocer también:
V= es decir la varianza de la población con respecto adeterminadas variables.

Como los valores de la población no se conocen, seleccionamos una muestra n y a través de estimados en la muestra, inferimos valores en la población. Y será el valor de Y el cual desconocemos. Y es un estimado promedio en la muestra el cual podemos determinar. Sabemos que en nuestra estimación habrá una diferencia (Y — y = ?) es decir, habrá un error, el cual dependerá
delnúmero de elementos muestreados. A dicho error le llamaremos estándar =Se
Se = es la desviación estándar de la distribución muestral y representa la fluctuación de y .
(se)2 = el error estándar al cuadrado, es la fórmula que nos servirá para
Calcular la varianza (V) de la población (N). Y la varianza de la muestra (n) será la expresión S2
S2= varianza de la muestra, la cual podrá determinarse entérminos de
Probabilidad donde S2 = p (1—p)

Para una muestra probabilística necesitamos principalmente dos cosas: determinar el tamaño de la muestra (n) y seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.
Para lo primero, daremos una fórmula que contiene las expresiones ya descritas. Para lo segundo,
Necesitamos de un marco de selecciónadecuado y de un procedimiento que permita la aleatoriedad en la selección. Hablaremos de ambas cosas en los siguientes incisos.

Muestra probabilística estratificada

Determinamos en este caso que el tamaño de la muestra sería de n = 298 directivos de empresa. Pero supongamos que la situación se complica y que esta la tendremos que estratificar a fin de que los elementos muestrales o unidad deanálisis posean un determinado atributo. En nuestro ejemplo este atributo es el giro de la empresa. Es decir, cuando no basta que cada uno de los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser escogidos, sino que además es necesario estratificar la muestra en relación a estratos o categorías que se presentan en la población y que aparte son relevantes para los objetivos del estudio, se...