1 Muestreo Tipos s[1]

7/30/2019 1 Muestreo Tipos s[1]

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Estadística Aplicada

Muestreo

M.Tatiana Burga Ghersi, MBALic en Estadística



Población Muestral:”N”

tiempo y Espacio

Marco Muestral:

Documento

Muestra: “n”

Parte representativa

Unidad de análisis:

Indivisible

Conceptos Básicos

Población Objetivo:

No tiempo ni espacio

Error de Muestreo:

Diferencia entre

Parámetro y Estimador

Menor costo

Menor tiempoReducir la

heterogeneidad



D i s e

ñ o

M u e

s t r a l

Realidad Problemática

Problema:(Accesibilidad)

Selección del Método de Muestreo:

(Objetivo, Presupuesto, Criterio del investigador,Características del estudio)

Determinar el tamaño de muestra

Realización del trabajo de campo

Control y elaboración del informe

Población Muestral



Población:

• Adultos..¿entre que edad?

• Pacientes sometidos a una determinada

estrategia de aprendizaje con juegos enagosto del 2012.

• Psicólogos que tiene tres años deexperiencia trabajando con niños en la

ciudad de Chiclayo en agosto del 2011.

Adultos..



• Probabilísticos(Aleatorios)=Prob, Inferencia

• No Probabilísticos

(No aleatorios)

Método de Muestreo

Muestreo Aleatorio Simple (MAS)Muestreo SistemáticoMuestreo EstratificadoMuestreo por Conglomerados

Muestreo por convenienciaMuestreo por criterioMuestreo cuotas

Muestreo de bola de nieve

Polietápico C/S Reposición

(http://www.youtube.com/watch?v=f_Hx0pOJEuY)



•GRACIAS



Muestreo Aleatorio Simple

Los elementos de la muestra se eligen al azar, directamente y en una sola etapa.

cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido

Ventajas:Sencillo y de fácil comprensión.

Cálculo rápido de 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.

ProcedimientoSe asigna un número a cada individuo de la población

A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios,números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc) se eligen tantos sujetos

como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido



14901 48997 80425 30708 90306

1681 67077 91433 54476 53639

592 25289 39805 88522 47084 70342 93397 24688 32598 16000

40141 68456 61926 16389 24780

30674 72347 5436 22198 48904

70411 81950 85837 24772 82321 8186 93918 32706 50138 37985

32408 41098 58275 22761 28460

71704 78403 17425 25076 90343

N=2000

n=200



Apellidos y Nombres

1 ADANAQUE BRAVO RICHARD CHRISTIAN2 ALBARRAN MARROQUIN LUIS FERNANDO3 BARBOZA ALCANTARA JESUS4 BENTURA SOSA JOSE JESUS5 CARRASCO SOPLOPUCO SEGUNDO ALEJANDRO6 CASTRO MORI MIGUEL ANTONIO7 CHUNG RAMIREZ SANTIAGO8 DE LA PIEDRA RAMOS JESUS LUCERO9 DIAZ MONCADA SILVIA ELIZABETH10 FERNANDEZ CHAVESTA JORGE11 GUERRERO FACUNDO LITO

12 HERNANDEZ JARA GLORIA ELVIRA13 HERRERA CARCHERI GISELLA VICTORIA14 IBERICO OSORIO GIANNINA DEL ROSARIO15 INOSTROZA CHAFLOQUE DANIEL16 JACINTO SANCHEZ LUZ MAGALY17 JAIME SAAVEDRA PAUL18 LLENQUE AZABACHE ROSA MERY19 LOPEZ SALAZAR RICARDO DARIO

20 MEJIA ECHENIQUE HUGO ANTONIO21 MERINO CHAVESTA WILLIAM GIOVANNY22 MILLONES YAIPEN WALTER ENRIQUE23 MORALES AGUINAGA JHONY ANTONIO24 QUISPE PAICO OSCAR JOAQUIN25 RAMIREZ APOLITANO CESAR AUGUSTO26 REAÑO OCAMPO MARIA LOURDES27 REUPO VALLEJOS RAUL28 SAMPEN CHUÑE RUFINO



Apellidos y Nombres

1 ADANAQUE BRAVO RICHARD CHRISTIAN2 ALBARRAN MARROQUIN LUIS FERNANDO3 BARBOZA ALCANTARA JESUS4 BENTURA SOSA JOSE JESUS5 CARRASCO SOPLOPUCO SEGUNDO ALEJANDRO6 CASTRO MORI MIGUEL ANTONIO7 CHUNG RAMIREZ SANTIAGO8 DE LA PIEDRA RAMOS JESUS LUCERO9 DIAZ MONCADA SILVIA ELIZABETH10 FERNANDEZ CHAVESTA JORGE11 GUERRERO FACUNDO LITO12

HERNANDEZ JARA GLORIA ELVIRA13 HERRERA CARCHERI GISELLA VICTORIA14 IBERICO OSORIO GIANNINA DEL ROSARIO15 INOSTROZA CHAFLOQUE DANIEL16 JACINTO SANCHEZ LUZ MAGALY17 JAIME SAAVEDRA PAUL18 LLENQUE AZABACHE ROSA MERY19 LOPEZ SALAZAR RICARDO DARIO

20 MEJIA ECHENIQUE HUGO ANTONIO21 MERINO CHAVESTA WILLIAM GIOVANNY22 MILLONES YAIPEN WALTER ENRIQUE23 MORALES AGUINAGA JHONY ANTONIO24 QUISPE PAICO OSCAR JOAQUIN25 RAMIREZ APOLITANO CESAR AUGUSTO26 REAÑO OCAMPO MARIA LOURDES27 REUPO VALLEJOS RAUL

28 SAMPEN CHUÑE RUFINO



Apellidos y Nombres







Ventajas:Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en

función de unas variables seleccionadas.

Se obtienen estimaciones más precisas .Desventajas:

Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para laestratificación.

Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse(asignar pesos a cada elemento).

Procedimiento

Se divide la población en grupos homogéneos dentro de ellos, pero heterogéneos degrupo a grupoSe selecciona una muestra de cada grupo utilizando un muestreo aleatorio simple o

muestreo sistemático.

Muestreo Estratificado

Si el universo no es homogéneo.En estos casos se debe elegir una muestra para cada

estrato por alguno de los procedimientos anteriores



‐AFIJACIÓN SIMPLE: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales. .

n = 500

E1→mujeres de menos de 30 años

E2→mujeres de más de 30 años

E3→hombres de menos de 30 años

E4→hombres de más de 30 años

‐AFIJACIÓN PROPORCIONAL: Pretende que cada estrato tenga la misma proporción en la muestra que

en la población.

‐Por ejemplo, si en la muestra, en el E1 la proporción de mujeres es de un 40%, en la población también tiene

que ser la misma proporción.

N = 5.000 n = 100 Coeficiente de elevación = 5.000/100=50

(se elige 1 de cada 50 miembros de la población para la muestra) 5000

3000 (60%) 2000(40%)

2000 1000 1500 500

M<30 M≥30 H<30 H≥30

40% 20% 30% 10%

AFIJACIÓN ÓPTIMA: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se

considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la

desviación



Muestreo por conglomerado o grupo

En este muestreo, las unidades muestrales no son simples, sino que son colectivos. Por

ejemplo, las escuelas, los hospitales, etcétera. Cada uno de estos colectivos reciben elnombre de conglomeraciones .

Ventajas:Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. Reduce costos.

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 complejo

ProcedimientoDividir a la población grande y heterogénea en sub-grupos heterogéneos llamados conglomerados

que son convenientes para el muestreo.Seleccionar una muestra de los grupos utilizando un muestreo aleatorio simple o sistemático.

Finalmente, tomar todos los elementos o una muestra de ellos al azar o por muestreo sistemático

de los grupos seleccionados para obtener una muestra. Bajo este método, aunque no todos losgrupos son muestreados, cada grupo tiene una igual probabilidad de ser seleccionado. Por lo tantola muestra es aleatoria.

http://www.monografias.com/trabajos11/grupo/grupo.shtml

http://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtml

http://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtml

http://www.monografias.com/trabajos11/grupo/grupo.shtml



Muestreo por conveniencia El investigador selecciona diferentes puntos de la ciudad porconveniencia, para facilitar la captación de UA.

Ejemplo: Solicitar voluntarios, entrevistar para opinión

Muestreo por criterio Cuando se basa en criterio del investigador, al implantardeterminada campaña selecciona diferentes ciudades paraver su aceptación.

Muestreo cuotas Cuando el investigador selecciona la muestra por alguna

característica para lograr representatividad. (Sexo)

Muestreo de bola de nieve Se localizan a entrevistados y estos recomiendan a otros.

Ejemplo: Sectas tipo de enfermos etc

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