Métodos de muestreo
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
naturaleza.
de
la
misma
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.
Elementos principales de la
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.
Elementos principales de la
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).
Métodos de muestreo.
• Probabilístico
– Muestreo aleatorio
simple.
• No probabilístico
– Muestreo accidental.
– Muestreo por cuotas.
– Muestreo aleatorio
sistemático.
– Muestreo
estratificado.
– Muestreo aleatorio
conglomerado.
– Muestreo
intencionado.
Probabilístico
Muestreo aleatorio simple para
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.
Tipos de muestreo aleatorio simple
para poblaciones finitas.
• Muestreo sin reemplazo
– Se selecciona solo una vez cada muestra.
• Muestreo con reemplazo
– Se puede incluir dos o más veces en la
muestra.
• Ejemplo:
N = 3500
n = 40
•
•
•
•
•
5503
4812
1790
5648
1943
Muestreo aleatorio simple para
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
independiente.
se
selecciona
en
forma
Muestreo aleatorio 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.
Ejemplo
• 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.
Muestreo estratificado.
• Cuando el universo no es homogéneo.
– Diferentes categorías
investigación.
con
igual
importancia
• La elección de la muestra no
globalmente para todos los estratos.
se
para
la
hace
– 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.
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.
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.
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.
Muestreo aleatorio 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.
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.
No probabilísticos
Muestreo accidental.
• El investigador elige a aquellos individuos
que están a mano.
• No se utilizan ningún criterio especial de
elección.
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.
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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