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Muestreo

“No tienes que tomarte toda la sopa para saber si está caliente”

--Anónimo

Esquema del muestreo

©Juan Timaná, Ph.D. - www.juantimana.com


¿Por qué usamos muestras?

  Por economía   Por rapidez   Por flexibilidad   Permite mejores procesos de medición   Porque es apropiado   Porque no hay alternativa

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El Proceso de Muestreo


Error de Muestreo

El muestreo es un trabajo técnico

  Muestrear una población es obtener información de una forma rigurosa y científica

  Requiere seguir ciertas reglas para lograr una muestra de calidad   Representatividad

  Tamaño suficiente   Otros (costo, oportunidad)


Representatividad

  La muestra debe reflejar las características importantes de la población en relación al el problema en estudio,

  Atención a las variables que pudieran estar relacionadas con la variable de interés


Sesgo

  Sesgo: Cuando los resultados no reflejan la realidad

  Uno de los principales efectos de la falta de representatividad de la muestra es el sesgo



Estimador no sesgado versos Estimador sesgado

Estimador

Sesgado Estimador

No Sesgado

Precisión


Estimador

más preciso

Estimador

menos Preciso

Tamaño de la muestra y Estimador no sesgado


Muestra grande

Más Precisión Muestra pequeña

Menos Precisión

Tamaño de muestra y Estimador sesgado


Muestra grande Muestra pequeña

Errores Sistemáticos

 No todos los errores son debidos al muestreo

  Existen errores en los procedimientos

  Se les denomina errores sistemáticos

 No se reducen con el tamaño de la muestra


Técnicas de Muestreo

"La estadística es la primera de las ciencias inexactas."

Edmont Hout De Goncourt


Consideraciones Generales

  El objetivo del estudio   El diseño del estudio   La definición de la población   La representatividad   La precisión requerida   El costo   El tiempo disponible   La disponibilidad de información

previa que facilite el muestreo

Tipos de muestreo


Muestreo probabilístico

  Los miembros de la muestra se seleccionan aplicando un proceso aleatorio (no subjetivo).

 Cada integrante tiene probabilidad de ser incluido en la muestra (no necesariamente igual)



Es superior a otros métodos …

  Permite estimar objetivamente el margen de error

  Permite determinar matemáticamente el tamaño de la muestra si se desea cierto nivel de exactitud.

  Permite obtener una muestra representativa

El Muestreo Aleatorio Simple


Las unidades son escogidas individual y directamente por un proceso aleatorio en el que cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como cualquier otra unidad.


El M.A.S. requiere un Marco Muestral

  Un marco muestral es una lista de las unidades a ser muestreadas.

  Se espera que la diferencia entre el marco y la población sea pequeña.

  Todos los marcos presentan inconveniencias prácticas.

Una nueva definición de muestra

 Muestra: Es una colección de unidades seleccionada de un marco o de varios marcos muestrales

 Observación: La muestra será tan buena como lo es el marco muestral


Muestreo Sistemático

  Se selecciona las unidades de una lista aplicando un intervalo de selección K


€

K =Nn

Cada K-ésima unidad de la lista se incluye en la muestra.

Muestreo Estratificado

  Se puede usar para mejorar la representatividad de la muestra.

  Tiene ventajas sobre el M.A.S. cuando los estratos son heterogéneos


Población

Muestreo por conglomerados

  Los elementos para la muestra se eligen de una

sub-población agrupada (conglomerado)

  Los grupos son normalmente pre-existentes.

  Existe la posibilidad de aumentar el error.


Población

Muestreo Polietápico

  Se realizan varias etapas sucesivas y dependientes.



Muestreo No Probabilístico

  Métodos en los que algunos elementos del juicio ó criterio humano está involucrado en la selección de las unidades para la muestra.

  No permiten estimar el error muestral   No podemos estar seguros de que la

muestra sea representativa.   Ventaja principal: Costo

Ejemplos

 Muestras de Conveniencia

 Muestras de Cuota

 Muestras de Juicio

 Muestras “Bola de nieve”


Pasos para el diseño

  ¿Cuál es el problema o la pregunta? (¿Es un problema de estimación o de

prueba de hipótesis?)

  ¿Cuál es la población de estudio y las unidades de estudio?

  ¿Cuál es el marco muestral (si existe)?

  ¿Cómo se seleccionarán las unidades?

  ¿Cuántas unidades?


Evaluación Ex post

  ¿Es representativa?

  ¿Tiene la precisión adecuada?


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