CLASES DE muestreos

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MUESTREO

DEFINICION DEL PLAN DE MUESTREO

Definicin de poblacin

Definicin tamao de muestra terica

Determinacin Determinacin mtodo de mtodo de muestreo muestreo Identificacin del marco muestral Seleccin de Seleccin de la muestra real la muestra real

MUESTREOInferir propiedades de la poblacin

POBLACION (OBJETO)

muestra

Medir propiedades

Extraer una muestra representativa

En funcin de los criterios utilizados para llevar a cabo la seleccin de elementos y las capacidades de inferencia a la poblacin, el mecanismo de muestreo se conoce como PROBABILSTICO O NO PROBABILSTICO.

MUESTREO NO PROBABILSTICOProbabilstico, En el Muestreo No El Muestreo No Probabilstico Consiste en elegir aquellos Probabilstico se supone que elementos que mejor se los elementos de la adaptan a las conveniencias poblacin son tan parecidos del investigador, como las con respecto al fenmeno personas que de modo que se estudia, que voluntario estn dispuestas a cualquier muestra puede contestar o que estn ms al representar a la poblacin; alcance del investigador. el mecanismo de seleccin es arbitrario y no se rige por procedimientos aleatorios ni se tiene conocimiento acerca de las probabilidades de seleccin de los elementos, razn por la que no es posible establecer el nivel de precisin de los estimadores ni identificar posibles sesgos presentes.

Las muestras no probabilsticas siguientes ventajas y desventajas :

poseen

las

VENTAJAS

Cuando no se pretende hacer inferencia al total de la poblacin, puede proporcionar informacin descriptiva interesante acerca del conjunto de elementos estudiados. Es una estrategia rpida y barata para obtener primeros acercamientos a los fenmenos de inters para probar instrumentos, mtodos definiciones. No es recomendable el uso de los resultados de una muestra obtenida por esta va para sacar conclusiones de toda la poblacin porque no es posible determinar si realmente representar a la poblacin, los sesgos presentes en la medicin ni el nivel de precisin de los estimadores utilizados.

DESVENTAJAS

MUESTREO PROBABILSTICO Es aquel en donde se determina la composicin de la muestra utilizando procedimientos aleatorios y se garantiza a todos los elementos de la poblacin una probabilidad calculable y mayor que cero de ser seleccionados.

12 Bolos de diferentes colores, tienen la misma probabilidad de ser seleccionados

MUESTREO PROBABILSTICO El muestreo probabilstico es toda unidad de muestreo que tiene una probabilidad positiva y conocida de pertenecer a la muestra.

Las muestras probabilsticas poseen las siguientes ventajas y desventajas : VENTAJASextrapolar las conclusiones obtenidas a partir de la muestra al total de la poblacin a la que sta pertenece, utilizando las reglas de inferencia estadstica. Es posible obtener una aproximacin al nivel de precisin de los estimadores utilizados, como medida de su calidad. Permite

DESVENTAJAS Usualmente representa mayor complejidad,

un mayor consumo de tiempo y un mayor costo que el muestreo NO PROBABILSTICO.

LA ESTIMACIN ESTADSTICA EN MUESTREO PROBABILSTICOMUESTREO El muestreo es un conjunto de tcnicas que permite elegir una porcin de elementos de la poblacin objetivo, denominada muestra, para seleccionar u obtener una muestra y realizar inferencias a partir de la muestra. Procedimiento estadstico para seleccionar la muestra a partir de la poblacin, con el objeto de estudiar en ella alguna caracterstica, y generalizar los resultados a la poblacin de origen

Entre varias alternativas para la seleccin de los elementos a encuestar, se prefiere aquella que: Permita utilizar los resultados obtenidos para

sacar conclusiones de toda la poblacin de elementos, conformada por los que fueron encuestados y los que no. Sea lo ms precisa posible para un costo, tiempo y restricciones operacionales dadas. Proporcione indicadores de la precisin de los estimadores utilizados, como medida de su calidad.

Una muestra debe ser representativa si va a ser utilizada para estimar las caractersticas de una poblacin. Hay diversos mtodos para seleccionar una muestra representativa, estos dependen del tiempo, dinero y habilidad para tomar la Muestra.

TCNICAS DE MUESTREO ALEATORIO1. 2. 3. 4. Muestreo aleatorio simple. Muestreo sistemtico. Muestreo Estratificado. Muestreo de conglomerados.

Muestreo Aleatorio SimpleEscoge al azar los miembros del universo hasta completar el tamao muestral previsto En teora se enumeran previamente todos los elementos y de acuerdo con una tabla de nmeros aleatorios se van escogiendo El procedimiento puede darse con o sin reemplazos y esta condicin afectar posteriormente el anlisis

MUESTREO ALEATORIO SIMPLECada muestra posible del mismo tamao tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la poblacin. Este mtodo pude ser reemplazado por una tabla de nmeros aleatorios. VENTAJAS: y Econmico. y Equiprobabilidad en la eleccin. y Se puede calcular fcilmente medias y varianzas. DESVENTAJAS: y Es necesario tener el listado completo de toda la poblacin. y Cuando se trabaja con muestras pequeas es posible que no represente a la poblacin adecuadamente.

Muestreo Aleatorio SistemticoEn el universo (N) se elige el primer elemento al azar Luego los dems se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamao muestral (n). El tamao del intervalo (k) se calcula as: k = N/n

+3

+3

+3

+3

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13

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16

MUESTREO SISTEMTICOLos elementos son seleccionados en una manera ordenada. El nmero de elementos en la poblacin es, primero, dividido por el nmero deseado en la muestra. El cociente indicar si cada dcimo, cada centsimo elemento en la poblacin va a ser seleccionado. El primer elemento de la muestra es seleccionado al azar. VENTAJAS: y Sencillo de aplicar. y Si la poblacin est ordenada de acuerdo a una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos. DESVENTAJAS: y Posible presencia de periodicidades ocultas

Muestreo Aleatorio EstratificadoConsidera que al interior del universo existen estratos (subgrupos internamente homogneos pero cualitativa y cuantitativamente diferentes entre s), y que no se cumple la condicin de seleccin aleatoria pues los miembros del grupo mayoritario tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados en la muestra.

ESTRATOSHomogneos en su interior; diferentes entre s en propiedades y tamao Comuna B Comuna A

Comuna C Comuna DLos estratos ms grandes Tienen mayor probabilidad de ser representados

MUESTREO ESTRATIFICADOSe divide la poblacin en grupos, llamados estratos, que son ms homogneos que la poblacin como un todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un mtodo sistemtico de cada estrato. Se usa cuando la poblacin no es homognea. VENTAJA: y Asegurar la representacin de cada grupo de la muestra. y Cuanto mas homogneos sean los estratos, mas precisas resultarn las estimaciones DESVENTAJAS: y Se ha de conocer la distribucin en la poblacin de las variables utilizadas para la estratificacin. y El anlisis de los datos se vuelve mas complicado, teniendo que incorporar ponderadores.

Muestreo Aleatorio por ConglomeradosLos miembros del grupo mayoritario tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados en la muestraNo se cumple la aleatoriedad En Las Unidades de observacin se eligen aleatoriamente al interior de los conglomerados El error de la medicin (error muestral) no se de al interior del conglomerado sino entre los conglomerados Antes de hacer inferencias, el analista deber examinar la variabilidad interna de cada conglomerado y la variabilidad entre ellos, pues es posible que algunos de los conglomerados no sean representativos del universo.

Muestreo Aleatorio por ConglomeradosRequisitos Del Procedimiento :

Los conglomerados deben estar muy bien definidos de modo que cada elemento pertenezca a uno y solo a un conglomerado. El tamao de cada conglomerado debe ser bien conocido (por lo menos bien estimado) El nmero de conglomerados debe ser pequeo.

CONGLOMERADOSGrupo 1A Grupo 5C

Grupo 2A Grupo 3BHeterogneos en su interior; diferentes entre s en propiedades y tamao

MUESTREO CONGLOMERADOEn la poblacin existen conglomerados o racimos en Los cuales se presume que se reproducen las caractersticas de la poblacin, se consideran conglomerados de elementos. Homogeneidad entre conglomerados; heterogeneidad dentro de cada conglomerado. VENTAJA: Es muy eficiente cuando la poblacin es muy grande y dispersa. y No es preciso tener un listado de toda la poblacin, sino de las unidades ( conglomerados) por los que se agruparn. DESVENTAJAS: y El error es mayor que cuando se utilizan otras tcnicas de muestreo.

Muestreo Aleatorio Multi Etpico (Poli Etpico)Selecciona los individuos por etapas, configurando sucesivamente grupos (estratos o conglomerados) y subgrupos denominados Unidades de Muestreo primarias, secundarias, terciarias...etc..

MUESTREO POR ETAPASSe combina el muestreo aleatorio simple con el Muestreo por conglomerados. Primero se realiza un muestreo por conglomerados, segundo se elige una muestra aleatoria. (Dicha muestra puede ser obtenida por muestreo aleatorio simple o puede ser estratificado.) Generalizacin del muestreo por conglomerados Suele hacerse descendiendo de conglomerados ms grandes a ms pequeos: En cada etapa se aplica el muestreo aleatorio, sistemtico o estratificado. Objetivo: Reducir al mnimo el costo del listado

Ejemplo: mbito geogrfico: Espaa Recogida de informacin: mediante entrevista telefnica. Universo de anlisis: poblacin mayor de 18 aos residente en hogares con telfono. Tamao de la mu