MUESTREO Conceptos y Procedimiento MUESTREO Ventajas Una muestra

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MUESTREO Conceptos y Procedimiento

MUESTREO Conceptos y Procedimiento

MUESTREO Ventajas • Una muestra ahorra dinero • Una muestra ahorra tiempo • Una

MUESTREO Ventajas • Una muestra ahorra dinero • Una muestra ahorra tiempo • Una muestra puede ser más exacta • Un censo incluye errores no muestrales • Los errores no muestrales aumentan a mayor tamaño de la muestra • Una muestra es mejor si el estudio conlleva la “destrucción” del elemento muestreado

Conceptos • Elemento: • Unidad sobre la que se necesita información • Ej. Personas,

Conceptos • Elemento: • Unidad sobre la que se necesita información • Ej. Personas, productos, tiendas, empresas • Población: • Conjunto de todos los elementos definidos antes de la selección de la muestra

Conceptos • Definición de la población: se usan 4 aspectos: 1. Elementos: “Participantes de

Conceptos • Definición de la población: se usan 4 aspectos: 1. Elementos: “Participantes de la UNESR, núcleo Araure”. 2. Unidades de Muestreo: “Las carreras impartidas en el núcleo”. 3. Alcance: Araure- Sede Av. Las lagrimas. 4. Tiempo: 18 al 30 de mayo de 2008

Conceptos Unidad de muestreo: elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso

Conceptos Unidad de muestreo: elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. Ejemplos: • • Elemento: “Participantes de sexo femenino con edad entre 18 y 25 años”. Unidad de muestreo: “mujeres de las distintas carreras de la UNESR, núcleo Araure”.

Conceptos Otro ejemplo: • Elemento: hombres mayores de 40 años. • Unidades de muestreo:

Conceptos Otro ejemplo: • Elemento: hombres mayores de 40 años. • Unidades de muestreo: • Etapa 1: ciudades de más de 200. 000 habitantes • Etapa 2: barrios de ciudades • Etapa 3: familias • Etapa 4: hombres de más de 40 años.

Conceptos • Marco muestral: lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su

Conceptos • Marco muestral: lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. • Población Objetivo: normalmente difiere del universo porque no toda la población está en el marco muestral

Proceso de muestreo POBLACIÓN -Elementos -Unidades muestreo -Alcance -tiempo MARCO MUESTRAL TAMAÑO DE LA

Proceso de muestreo POBLACIÓN -Elementos -Unidades muestreo -Alcance -tiempo MARCO MUESTRAL TAMAÑO DE LA MUESTRA SELECCIÓN DE LA MUESTRA Procedimiento de selección de la muestra

Procedimiento de muestreo Todos los procedimientos de muestreo No Probabilísticos Por conveniencia Por Juicio

Procedimiento de muestreo Todos los procedimientos de muestreo No Probabilísticos Por conveniencia Por Juicio o deliberado Probabilísticos Aleatorio Simple • Sistemático • Estratificado • Por Conglomerados

Muestreo no probabilístico • Muestra por conveniencia • Voluntarios • Pedir opinión a personas

Muestreo no probabilístico • Muestra por conveniencia • Voluntarios • Pedir opinión a personas en un supermercado • Usar estudiantes y/o conocidos • Entrevista a personas de la calle • La unidad de muestreo se selecciona por su disponibilidad • Se desconoce la probabilidad de ser seleccionado. • Se desconoce el error muestral.

Muestreo no probabilístico • Muestra por juicios • Seleccionar ciudades para sondear la aceptación

Muestreo no probabilístico • Muestra por juicios • Seleccionar ciudades para sondear la aceptación de un producto • Entrevistar a gerentes de marketing acerca de un producto. • Puede dar mejores resultados que la muestra por conveniencia.

Muestreo probabilístico • Se conoce la probabilidad de ser elegido • No existe garantía

Muestreo probabilístico • Se conoce la probabilidad de ser elegido • No existe garantía de que los resultados sean mejores que con la muestra no probabilística • Con el muestreo probabilístico se puede conocer el error muestral.

Muestreo aleatorio simple (m. a. s. ) • Se eligen individuos de la, de

Muestreo aleatorio simple (m. a. s. ) • Se eligen individuos de la, de manera que todos tienen la misma probabilidad de aparecer, hasta alcanzar el deseado. • Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la población, y eligiendo individuos aleatoriamente con un programa estadístico. • En general, las técnicas de inferencia estadística suponen que la muestra ha sido elegida usando m. a. s. , aunque en realidad se use alguna de las que veremos a continuación.

Muestreo aleatorio simple (m. a. s. ) Muestra formulada de manera que cada integrante

Muestreo aleatorio simple (m. a. s. ) Muestra formulada de manera que cada integrante de la población tenga la misma probabilidad de quedar incluido. Población aleatorización Muestra

Muestreo sistemático Los integrantes de la población se ordenan de acuerdo algún método y

Muestreo sistemático Los integrantes de la población se ordenan de acuerdo algún método y se selecciona al azar un punto de inicio y después se elige cada “k” elemento de la población para la muestra de manera sistemática. Población ordenada 1 7 13 19 2 8 14 20 3 9 15 21 4 10 16 22 5 11 17 23 6 12 18 24 25 31 26 32 27 33 28 34 29 35 30 36 Muestra sistemática 1 5 9 13 17 21 25 29 36

Muestreo estratificado • Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables, subpoblaciones o

Muestreo estratificado • Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables, subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el estudio y queremos asegurarnos de tener cierta cantidad mínima de individuos de cada tipo: • Hombres y mujeres, • Jóvenes, adultos y ancianos… Se realiza entonces una m. a. s. de los individuos de cada uno de los estratos. Al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo del estrato con respecto al total de la población.

Muestreo estratificado Una población se divide en subgrupos denominados estratos, los cuales son lo

Muestreo estratificado Una población se divide en subgrupos denominados estratos, los cuales son lo más homogeneo posible, y de cada estrato se seleccionan de manera proporcional los integrantes de la muestratificada. Población estratificada Muestratificada Aleatorización

Muestreo por grupos o conglomerados Se aplica cuando es difícil tener una lista de

Muestreo por grupos o conglomerados Se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio, pero sin embargo sabemos que se encuentran agrupados naturalmente en grupos. Se realiza eligiendo varios de esos grupos al azar, y ya elegidos algunos podemos estudiar a todos los individuos de los grupos elegidos o bien seguir aplicando dentro de ellos más muestreos por grupos, por estratos, aleatorios simple… Para conocer la opinión de los médicos del sistema nacional de salud, podemos elegir a varias regiones de España, dentro de ellas varias comarcas, y dentro de ellas varios centros de salud, y… Al igual que en el muestreo estratificado, al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo de unos grupos con respecto a otros. Regiones con diferente población pueden tener probabilidades diferentes de ser elegidas, comarcas, hospitales grandes frente a pequeños.

La población se agrupa en conglomerados, los cuales poseen la característica de ser dispersos

La población se agrupa en conglomerados, los cuales poseen la característica de ser dispersos dentro de ellos, esto son elegido por ubicación geográfica. Población por conglomerado Muestra por conglomerado