Métodos de muestreo. Introducción. Población o universo conceptual –Conjunto de unidades sobre...
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MMétodos de muestreoétodos de muestreo
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Introducción.Introducción.
• Población o universo conceptual– Conjunto de unidades sobre las que se
pretende obtener cierta información.– Pueden ser unidades individuales,
compuestas o una serie de objetos.
• Se deben caracterizar por:– Correcta delimitación.– Constituida por unidades de la misma
naturaleza.
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Muestra.Muestra.
• Es prácticamente imposible estudiar todas las unidades de la población.
• ¿Qué es una muestra?– Es una parte representativa de la
población.
• Característica Fundamental:– Reduce de la forma más exacta posible
las características de la población.
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Elementos principales de la Elementos principales de la muestra.muestra.
• El marco o base de la muestra. – Conjunto de unidades que constituyen la
población.
• Unidades muestrales. – Cada uno de los elementos que
constituyen la base o marco de la muestra.
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Elementos principales de la Elementos principales de la muestra.muestra.
• Fracción de muestreo – Es el porcentaje que representa la
muestra sobre el total de la población (n/N)*100.
• Coeficiente de elevación.– Es el número de veces que el tamaño de
la población contiene al tamaño de la muestra (N/n).
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Métodos de muestreo.Métodos de muestreo.
• Probabilístico– Muestreo aleatorio
simple.
– Muestreo aleatorio sistemático.
– Muestreo estratificado.
– Muestreo aleatorio conglomerado.
• No probabilístico– Muestreo
accidental.
– Muestreo por cuotas.
– Muestreo intencionado.
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ProbabilísticoProbabilístico
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Muestreo aleatorio simple para Muestreo aleatorio simple para poblaciones finitas.poblaciones finitas.
• Los elementos de la muestra se eligen al azar, directamente y en una sola etapa.
• Se aplica fundamentalmente en poblaciones pequeñas y plenamente identificables.
• Se utilizan tablas de números aleatorios.• Es una muestra de tamaño n, de una
población finita N, en donde cada muestra tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
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Tipos de muestreo aleatorio Tipos de muestreo aleatorio simple para poblaciones simple para poblaciones
finitas.finitas.
• Muestreo sin reemplazo– Se selecciona solo una vez cada
muestra.
• Muestreo con reemplazo– Se puede incluir dos o más veces en la
muestra.
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• Ejemplo:N = 3500n = 40
• 5503• 4812• 1790• 5648• 1943
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Muestreo aleatorio simple para Muestreo aleatorio simple para una población infinita.una población infinita.
• Es aquella que se selecciona en tal forma que se satisfacen las siguientes condiciones:
1. Cada elemento seleccionado proviene de la misma población.
2. Cada elemento se selecciona en forma independiente.
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Muestreo aleatorio Muestreo aleatorio sistemático.sistemático.
• Variante del muestreo aleatorio simple.• Sistematiza la elección de los
componentes de la muestra.1. Se calcula el coeficiente de elevación.2. Se elige al azar un número igual o menor a ese
coeficiente.3. El individuo al que corresponde ese número
forma parte de la muestra.4. Los restantes se obtienen sumando
sucesivamente el coeficiente de elevación al número obtenido.
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EjemploEjemplo
• N = 5.000• n = 100 • Coeficiente de elevación= 5.000/100 =
50
• El peligro de esta elección es que si en el listado hay algún tipo de ordenación, se corre el riesgo que la elección no sea tan neutra.
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Muestreo estratificado.Muestreo estratificado.
• Cuando el universo no es homogéneo.– Diferentes categorías con igual importancia para la
investigación.
• La elección de la muestra no se hace globalmente para todos los estratos.– Elección de una muestra para cada estrato por alguno
de los procedimientos anteriores.
• No es aconsejable elevar la división en estratos demasiado lejos, estratos pequeños complican el diseño porque pueden aparecer vacíos.
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Muestreo estratificado.Muestreo estratificado.
• Es el más utilizado en la práctica.• Una vez definidos los estratos, se lleva a
cabo la submuestra.– La determinación del número de elementos por
submuestra se denomina afijación de la muestra.
• Para encontrar la afijación proporcional se extrae de cada estrato el número necesario de individuos para que la distribución de la población y de la muestra coincidan.
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Afijación de la muestra.Afijación de la muestra.
• Afijación simple– Si en cada estrato se elige el mismo número de
individuos. En algunos casos no representa la población en realidad.
• Muestra n = 500 individuos (5000/100), 4 estratos, cada estrato tendrá 125 individuos.
• Afijación proporcional– Cada estrato tenga la misma proporción en la
muestra que en la población.• Una muestra es de 40% para un estrato, en la
población el estrato también debe tener la misma proporción.
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Afijación de la muestra.Afijación de la muestra.
• Ejemplo afijación proporcional: N = 5000/100 = 500
• 3000 (60%) 2000(40%)• 2000; 1000; 1500; 500• M<30; M>30; H<30; H>30• 40%; 20%; 30%; 10%
• Afijación óptima.– Consiste en elegir:
• Pocos individuos de los estratos homogéneos.• Muchos individuos de los estratos heterogéneos.
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Muestreo aleatorio Muestreo aleatorio conglomerado.conglomerado.
• Unidades muestrales no son simples, sino colectivos.
– Escuelas, hospitales, etc.
1. Se divide primero a los elementos de la población en conjuntos separados llamados conglomerados.
2. Cada elemento pertenece sólo a un grupo.3. Se toma una muestra aleatoria simple de
los conglomerados.
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Características.Características.
• Tiende a proporcionar los mejores resultados cuando los elementos del conglomerado son heterogéneos.
• Caso ideal: cada conglomerado es una versión representativa, en pequeña escala, de toda la población.
• Requiere un tamaño de muestra total mayor que el muestreo aleatorio simple o estratificado.
• Principales aplicaciones: muestreo de áreas.
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No probabilísticosNo probabilísticos
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Muestreo accidental.Muestreo accidental.
• El investigador elige a aquellos individuos que están a mano.
• No se utilizan ningún criterio especial de elección.
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Muestreo por cuotas.Muestreo por cuotas.
• Consiste en facilitar al entrevistador el perfil de las personas:
– Criterio.– Elección específica.– Cumplan con el perfíl.
• Se aplica en la última fase del muestreo.
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Muestreo intencionado.Muestreo intencionado.
• Se basa en una buena estrategia y el buen juicio del muestreo.
• Frecuentemente se toman elementos que se juzgan típicos o representativos de la población, suponiendo que los errores en la selección se compensan unos con otros.
• Problema: comprobación de si los casos típicos lo son en realidad, y como afecta a esos casos típicos los posibles cambios que se producen.
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