14 Muestreo

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


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 Estimador
No Sesgado Sesgado


Precisión

Estimador Estimador
más preciso menos Preciso


Tamaño de la muestra y
Estimador no sesgado

Muestra grande Muestra pequeña
Más Precisión 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

  Seselecciona las unidades de una lista
aplicando un intervalo de selección K

N
K=
n

€
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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