1. TEORA DEL MUESTREO

En estadstica un muestreo es la tcnica para la seleccin de una muestra a partir de una poblacin.

La poblacin (N), tambin llamada universo o colectivo es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. En el caso del Control de Calidad, suele considerarse la Poblacin, como todo el conjunto de artculos de un proceso de produccin, de los cuales se toma un muestreo de estudio. Ejemplo: la produccin de tornillos durante una jornada de 8 horas.

El nmero de elementos o sujetos que componen una poblacin estadstica es igual o mayor que el nmero de elementos que se obtienen de ella en una muestra (n).

Existen distintos tipos de poblaciones que son:

Poblacin base: es el grupo de personas designadas por caractersticas personales, geogrficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.

Poblacin muestreada: es la poblacin base con criterios de viabilidad o posibilidad de realizarse el muestreo.

Muestra estudiada: es el grupo de sujetos en el que se recogen los datos y se realizan las observaciones, siendo realmente un subgrupo de la poblacin muestreada y accesible. El nmero de muestras que se puede obtener de una poblacin es una o mayor de una.

Poblacin diana: es el grupo de personas a la que va proyectado dicho estudio, la clasificacin caracterstica de los mismos, lo cual lo hace modelo de estudio para el proyecto establecido.

Al elegir una muestra, se espera que sus propiedades sean extrapolables a la poblacin. Este proceso permite ahorrar recursos, obteniendo resultados parecidos que si se realizase un estudio de toda la poblacin.

Cabe mencionar que para que el muestreo sea vlido y se pueda realizar un estudio fiable (que represente a la poblacin), debe cumplir ciertos requisitos, lo que lo convertira en una muestra representativa.

En el muestreo, si el tamao de la muestra es ms pequeo que el tamao de la poblacin, se puede extraer dos o ms muestras de la misma poblacin. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la poblacin se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extraccin, sigue la llamada distribucin muestral.

En el muestreo, si el tamao de la muestra es ms pequeo que el tamao de la poblacin, se puede extraer dos o ms muestras de la misma poblacin. PORQUE. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la poblacin se denomina espacio no muestral

La afirmacin es VERDADERA, pero la razn es una proposicin FALSA

2. TCNICAS DE MUESTREO

2.1. Muestreo probabilstico

Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos mtodos para los que puede calcularse la probabilidad de extraccin de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de tcnicas de muestreo es el ms aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por l. En este caso se habla de muestras probabilsticas, pues no es razonable hablar de muestras representativas dado que no conocemos las caractersticas de la poblacin.

El muestreo aleatorio simple puede ser de dos tipos:

Sin reposicin de los elementos cada elemento extrado se descarta para la subsiguiente extraccin. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "poblacin" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no ser posible medir ms que una vez la bombilla seleccionada.

Con reposicin de los elementos las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la poblacin es idntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extraccin es tan pequea que el muestreo puede considerarse sin reposicin aunque, realmente, no lo sea.

Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy til la extraccin de nmeros aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto.

2.2. Muestreo estratificado

Consiste en la divisin previa de la poblacin de estudio en grupos o clases que se suponen homogneos respecto a caracterstica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignara una cuota que determinara el nmero de miembros del mismo que compondrn la muestra.

Segn la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos tcnicas de muestreo estratificado:

Asignacin proporcional: el tamao de cada estrato en la muestra es proporcional a su tamao en la poblacin.

Asignacin ptima: la muestra recoger ms individuos de aquellos estratos que tengan ms variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la poblacin.

Por ejemplo, para un estudio de opinin, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. As, si la poblacin est compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomara una muestra que contenga tambin esa misma proporcin.

2.3. Muestreo sistemtico

Se utiliza cuando el universo es de gran tamao o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevacin K= N/n; donde N es el tamao del universo y n el tamao de la muestra. Determinar en qu fecha se producir la primera extraccin, para ello hay que elegir al azar un nmero entre 1 y K; de ah en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenmeno.

2.4. Muestreo por conglomerados

Cuando la poblacin se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la poblacin, es decir, la representan fielmente respecto a la caracterstica a elegir, pueden seleccionarse slo algunos de estos grupos o conglomerados para la realizacin del estudio.

Dentro de los grupos seleccionados se ubicarn las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podra aplicrsele el instrumento de medicin a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o slo se le podra aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este mtodo tiene la ventaja de simplificar la recogida de informacin muestral.

Cuando, dentro de cada conglomerado, se extraen los individuos que formarn parte de la muestra por muestreo aleatorio simple, el muestreo se llama bietpico.

Las ideas de estratificacin y conglomerados son opuestas. El primer mtodo funciona mejor cuanto ms homognea es la poblacin respecto del estrato, aunque ms diferentes son stos entre s. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre s.

2.5. Muestreo no probabilstico

Aquel para el que no puede calcularse la probabilidad de extraccin de una determinada muestra.

Hay tres tipos: de juicio, de cuota, de trozo.

3. TRATAMIENTO PARA DATOS AGRUPADOS.

Una vez recogida la informacin de las muestras, esta se debe tabular y agrupar para su posterior anlisis estadstico.

Cuando la muestra consta de 30 o ms datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las caractersticas de la muestra y por consiguiente las de la poblacin de donde fue tomada.

Antes de pasar a definir cul es la manera de determinar las caractersticas de inters (media, mediana, moda, etc.) cuando se han agrupado en clases los datos de la muestra, es necesario que sepamos como se agrupan los datos.

3.1. Pasos para agrupar datos. Determinar el rango o recorrido de los datos. Rango = Valor mayor Valor menor Establecer el nmero de clases (k) en que se van a agrupar los datos tomando como base para esto la siguiente tabla.

Tamao de muestra o No. De datos Nmero de clases Menos de 50

5 a 7

50 a 99

6 a 10

100 a 250

7 a 12

250 en adelante

10 a 20

El uso de esta tabla es uno de los criterios que se puede tomar en cuenta para establecer el nmero de clases en las que se van a agrupar los datos; existen otros para hacerlo.

Determinar la amplitud de clase para agrupar (C). Formar clases y agrupar datos. Para formar la primera clase, se pone como lmite inferior de la primera clase un valor un poco menor que el dato menor encontrado en la muestra y posteriormente se suma a este valor C, obteniendo de esta manera el lmite superior de la primera clase, luego se procede a obtener los lmites de la clase siguiente y as sucesivamente.

La frmula que determina el Rango de una serie de datos agrupados es:

Rango = Valor Mayor Valor MenorEn trminos estadsticos, un muestreo es un proceso mediante el cual se realiza una investigacin a todos los elementos que conforman una poblacin.

FalsoQu se entiende por Poblacin (N), Universo o Colectivo?

Es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones, vinculados entre s por similitudes y variables iguales.

Cul es la principal caracterstica del Muestreo Probabilstico?

Puede calcularse la probabilidad de extraccin de cada una de las muestras posibles.A qu se refiere el trmino poblacin base?

Es el grupo de personas designadas por caractersticas personales, geogrficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.

Cules son los tipos de asignaciones existentes para un muestreo estratificado?

Asignacin Proporcional y Asignacin ptima.

Algunas Generalidades: Control Estadistico de Calidad

Una de las reas de la actividad humana en la que la aplicacin de tcnicas estadsticas ha tenido gran difusin y al mismo tiempo un enorme xito, es en la de aquellos aspectos que se relacionan con el control de calidad de produccin de bienes y suministro de servicios. En los aos 80 la aplicacin de la filosofa y tcnicas del control de calidad en la produccin supuso un enfoque revolucionario y tremendamente competitivo, que fue aprovechado sobre todo por la industria japonesa para colocarse a la cabeza del mercado mundial, lo que resulta curioso, siendo americanos los "padres" del control de calidad, puesto que la industria americana slo se subi al carro del control de calidad una vez que la presin ejercida en el mercado por la superioridad de los productos japoneses les oblig a considerar las bondades de la nueva filosofa, en la que la calidad constituye un concepto global que no slo se aplica al producto sino a todo el proceso de fabricacin, incluyendo el control de costes, precios y beneficios, gestin de los suministros y plazos de entrega. Tomado de: http://www.seh-lelha.org/pdf/calidad.pdf

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En los aos 80 la aplicacin de tcnicas de control de calidad, surgidas en USA, supuso una gran revolucin en la industria japonesa, a la que en breve tuvieron que sumarse las empresas de todo el mundo para competir no slo con la calidad sino con los precios de los productos japoneses

VerdaderoEl Curso Control de Calidad, identificado con el cdigo 302582, perteneciente a la Escuela de Ciencias Bsicas Tecnologa e Ingeniera es de tipo:

Terico

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