Presentation on probability sampling , specifically Simple random sampling , systematic sampling , stratified sampling and cluster sampling

1. UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
FRANCISCO DE MIRANDA
DIRECCIÓN DE POSTGRADO ÁREA TECNOLOGÍA
MAESTRÍA EN GERENCIA DE LA CALIDAD Y LA PRODUCTIVIDAD
PUNTO FIJO – ESTADO FALCON
MUESTREO PROBABILISTICO
Mallena Khouli V-15.981.232
Miguel D. Méndez V-18.155.534
Ivamild D. Miquilena V- 18.156.419
Edel M. Wefer V- 7.573.639
María V. Zavala V-19.880.683

2. MUESTREO
• Objetivo: realizar inferencias generales basadas solo en el análisis de la muestra.
• Los métodos de muestreo aseguran que la muestra sea representativa del
material que se analiza.
• Recolectar una muestra
de una población.

3. • Costos: datos confiables con menor inversión económica.
• Exactitud: mayor control en la recolección de datos.
• Tiempo: obtención de datos en menor tiempo.
• Información más detallada: más recursos para la etapa de
procesamiento de datos.
MUESTREO
Ventajas

4. MUESTREO
Importancia de su aplicación
El volumen de la
información generada en
las empresas suelen ser
de grandes proporciones.
A pesar de la amplitud y flujo
constante de la información, es
crucial analizarla para el buen
desempeño de cualquier
organización.
Mediante el muestreo, se
puede disponer de
información confiable,
empleando menos
recursos.

5. En términos generales, es conveniente la obtención de muestras en los
siguientes casos:
• Cuando la población sea infinita.
• Cuando el proceso de medidas sea destructivo.
• Cuando la población sea uniforme.
MUESTREO
Importancia de su aplicación
Finita Población
Uniformeconsumo

6. Se basa en el principio de equiprobabilidad, es decir, todos los
individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser parte
de la muestra.Tipos de muestreo probabilístico:
1. Muestreo Aleatorio Simple.
2. Muestreo Sistemático.
3. Muestreo Estratificado.
4. Muestreo por Conglomerados.
MUESTREO PROBABILÍSTICO

7. El muestreo Aleatorio Simple (M.A.S), es la técnica del muestreo en la que todos lo
elementos que conforman la población, tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados para la muestra. Seria algo como así como hacer un sorteo justo entre
los individuos de la población.
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Cada elemento se selecciona uno por uno
aleatoriamente
Se utiliza cuando los individuos de la
población son homogéneos respecto a las
características a estudiar
Poco recomendable cuando la población
es muy grande y heterogénea o presentan
características dispares.

8. CON REEMPLAZO SIN REEMPLAZO
Es aquel en que un elemento
puede ser seleccionado mas de
una vez en la muestra, para ello
se extrae dicho elemento de la
población, se observa y se
devuelve, por lo que de esta
forma se pueden hacer infinitas
extracciones siendo la población
finita.
En este muestreo no se
devuelven los elementos
extraídos a la población hasta
que no se hallan extraído todos
los elementos que van a
conformar la muestra.
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

9. Ventajas: Desventajas:
* Sencillo y de fácil comprensión.
* Calculo rápido de medias y
varianzas.
* Existen software para analizar los
datos.
* Se requiere poseer de antemano un
listado completo de la población.
* No es recomendable trabajar con
muestras pequeñas, pues puede no
representar a la población
adecuadamente.
* No es el método mas idóneo para
investigaciones reales, ya que se
necesita un marco muestral donde
todos los individuos tengan la misma
probabilidad de ser elegidos, requisito
que difícilmente se cumple en
investigaciones de mercado y
opiniones reales.
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

10. CÓMO SELECCIONAR LA
MUESTRA
Enumerando a cada uno de los elementos, y se
realiza un sorteo con papeles o bolas enumeradas,
y se sacan uno a uno tantos números indique la
muestra
Utilizando una tabla de número aleatorios pero solo
para poblaciones finitas. Estas tablas se utilizan de
muchas maneras.
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

11. Ejemplo 1.1: Dada la siguiente población formada por la
edad del hijo mayor de 200 núcleos familiares de una
cierta región.
Seleccione una muestra aleatoria de tamaño 10 (use la
tabla de números aleatorios, escoja la tercera fila,
tercera columna del segundo bloque de a 1000) numere
la población horizontalmente.
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

12. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - Msis
SURGE EN
LA DÉCADA
DE LOS `40–
APORTES DE
MADOW Y
COCHRAN
ES UNA
VARIANTE
DEL
MUESTREO
ALEATORIO
SIMPLE
SE SIMPLIFICA
LA SELECCIÓN
PORQUE AL
SER
ALEATORIA,
ES TAMBIÉN
SISTEMÁTICA
EL AZAR
OPERA EN LA
SELECCIÓN
SEGÚN UN
MODO
PREDEFINIDO
JUSTIFICACIÓN DEL MUESTREO SISTEMÁTICO
-Se recomienda cuando la población es numerosa.
-Cuando se puede disponer de un listado de los elementos de la población.
-Cuando los elementos de la población no guardan ninguna periodicidad con una característica
importante para la investigación.
-Interesa la heterogeneidad intramuestral, con la finalidad de que una única muestra sistemática
represente lo mejor posible a toda la población

13. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - Msis
¿QUÉ ES EL
MUESTREO
SISTEMÁTICO?
La Posición es el cociente entre la población y
el número a muestrear
POSICIÓN = K
N = POBLACIÓN
n = MUESTRA
K = N
n

14. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - Msis
CARACTERÍSTICAS
1. En ocasiones es
necesario un
listado de los N
elementos de la
Población.
2. Determinar tamaño
muestral n.
3. Definir un intervalo
k=N/n.
4. Elegir un número
aleatorio, r,
entre 1 y k (r=arranque)
VENTAJAS
1. Sencillez de la técnica
2. Alto grado de
confiabilidad
3. Conocimiento de la
totalidad de los
elementos del
universo.
4. Si la población está
ordenada siguiendo
una tendencia
conocida, asegura una
cobertura de unidades
de todos los tipos.
DESVENTAJAS
1. La periodicidad que
tienen algunas
muestras.
2. Si la constante de
muestreo (intervalo)
está asociada con el
fenómeno de interés,
las estimaciones
obtenidas a partir de la
muestra pueden
contener sesgo de
selección.
3. Posibilidad de aumento
de la varianza.

15. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - Msis
Se utiliza en muestras ordenadas del 1 al N. Consiste en lo siguiente:
Supongamos que tenemos una población de N individuos ordenados del 1 al N. Queremos
seleccionar una muestra de tamaño n.
Sea k el entero más próximo a N/n.
Escogemos al azar un número i entre 1 y k (utilizando los Nos. aleatorios, Ej: sacar una papeleta de
una caja, o de un biombo, entre otros).
La muestra será el elemento i y los elementos i+k, i+2k, entre otros. Es decir, el elemento k y los
elementos a intervalos fijos k hasta conseguir los n sujetos:
P
R
O
C
E
D
I
M
I
E
N
T
O

16. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - MsisP
R
O
C
E
D
I
M
I
E
N
T
O
Ejemplo de muestreo sistemático
Se necesita conocer la opinión sobre un profesor de una clase de 60 personas. Dichas personas están
ordenadas alfabéticamente en la lista de alumnos de la clase. Para realizar la encuesta, seleccionamos
a 12 personas. Por lo tanto, N=60 y n=12. El intervalo fijo entre sujetos es:
K = N = 60 = 5
n 12
Ahora elegimos al azar un número entre 1 y k=5. Suponemos que nos sale i=2. La muestra resultado
mediante el muestreo sistemático será:

17. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - Msis
Ejemplo de muestreo sistemático con Periodicidad
SUCEDE CUANDO EN EL LISTADO DE ELEMENTOS EXISTE UNA “RACHA” Y ÉSTA TIENDE A
COINCIDIR CON EL VALOR DE K, SE GENERA SESGO Y ES MENOS REPRESENTATIVO QUE EL
MAS.
SI LA PERIODICIDAD = AL VALOR DE K, EL MUESTREO SISTEMÁTICO ES INAPLICABLE.
EJEMPLO:
POBLACIÓN N= 60 ELEMENTOS, CONSTITUÍDOS POR VALORES QUE CONFORMAN UN
PERÍODO DE CUATRO, A SABER: 2, 5, 1, 7, ……2,5,1,7.
MUESTRA SISTEMÁTICA n= 15 ELEMENTOS, DA LUGAR A UN VALOR K =N/n = 60/ 15 = 4
ESTO GENERA UNA MUESTRA CONSTITUÍDA POR EL MISMO NÚMERO REPETIDO n VECES.
EJEMPLO: PARA ESTIMAR Nº VISITANTES AL ATENEO EN UN MES. SE MUESTREAN CIERTOS
DÍAS, SI ÉSTOS TIENEN UN PATRÓN QUE RESPONDE A UN INTERVALO DE 7 DÍAS SIEMPRE,
SE MUESTREARÁ EL MISMO DÍA, GENERÁNDOSE UNA MUESTRA SESGADA.

18. 2. MUESTREO SISTEMÁTICO - Msis
EJERCICIO: MUESTREO SISTEMÁTICO APLICADO EN LA
PRODUCCIÓN EN SERIE.
En una fábrica envasadora de aceite de motor se dispone del la Lista de
lotes de envases prenumerados N=800 y se quiere extraer una muestra
sistemática de n=40.
K = N = 800 ; K = 20
n 40
De este intervalo selecciona un número aleatorio entre 1 y 20, y se incluye cada
vigésimo elemento tras la primera selección de la muestra. Supongamos que el primer
número seleccionado es 8, sus selecciones subsiguientes son:
28, 48, 68, 88, 108, 128, 148, 168, 188, 208, 228, 248, 268, 288, 308, 328, 348, 368,
388, 408, 428, 448, 468, 488, 508, 528, 548, 568, 588, 608, 628, 648, 668, 688, 708,
728, 748, 768 y 788.

19. 3. MUESTREO ESTRATIFICADO
El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el
investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego,
selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma
proporcional.
Los estratos más comunes utilizados en el muestreo aleatorio estratificado son la
edad, el género, el nivel socioeconómico, la religión, la nacionalidad y el nivel de
estudios alcanzado.

20. Uso de Muestreo Estratificado
• Se desea resaltar un subgrupo específico dentro de la población. Esta técnica es útil en tales
investigaciones porque garantiza la presencia del subgrupo clave dentro de la muestra.
• Se quiere observar las relaciones entre dos o más subgrupos. Con la técnica de muestreo aleatorio
simple, el investigador no está seguro de si los subgrupos que quiere observar son representados
equitativa y proporcionalmente dentro de la muestra.
• Se puede probar de forma representativa hasta a los subgrupos más pequeños y más inaccesibles
de la población. Esto permite que los investigadores prueben a los extremos de la población.
• Se tiene una precisión estadística más elevada en comparación con el muestreo aleatorio simple.
Esto se debe a que la variabilidad dentro de los subgrupos es menor en comparación con las
variaciones cuando se trata de toda la población.
• Alta precisión estadística, exige un tamaño de la muestra menor que puede ahorrar mucho tiempo,
dinero y esfuerzo de los investigadores.

21. Muestreo Aleatorio Estratificado Proporcionado
En esta técnica, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al
tamaño de la población del estrato si se compara con la población total. Esto
significa que el cada estrato tiene la misma fracción de muestreo.
Estrato A B C
Tamaño de la población 100 200 300
Fracción de muestreo ½ ½ ½ (Investigador)
Tamaño final de la muestra 50 100 150
Investigador debe probar al azar 50, 100 y 150 sujetos de cada estrato,
respectivamente.

22. Muestreo Aleatorio Estratificado Desproporcionado
La única diferencia entre el muestreo aleatorio estratificado proporcionado y el
desproporcionado son sus fracciones de muestreo. En el muestreo
desproporcionado, los diferentes estratos tienen diferentes fracciones de
muestreo.
La precisión de este diseño es altamente dependiente de la asignación de fracción
de muestreo del investigador. Si el investigador comete errores en la asignación
de fracciones de muestreo, un estrato puede ser representado en exceso o
insuficientemente y dará resultados sesgados.

23. 4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
¿CONGLOMERADO?
El muestreo por conglomerados es una técnica que
aprovecha la existencia de grupos en la población y que
estas la representan correctamente en relación a la
característica que queremos medir. Dicho de otro modo,
estos grupos contienen toda la variabilidad de la
población.

24. PROCESO DE MUESTREO
-. Definir los conglomerados (Estratos).
-. Seleccionar los conglomerados a estudiar, ya
sea mediante un muestreo aleatorio simple o
sistemático.
-. Finalmente, tomar todos los elementos o parte
de ellos al azar por un método aleatorio o
sistemático de los grupos seleccionados para
obtener una muestra.

25. BIETAPICO/MULTIETAPICO

26. ESTRATIFICADOVS CONGLOMERADO
-. Sólo se usan determinadas
subpoblaciones.
CONGLOMERADO ESTRATIFICADO
-. Se usan todas las
subpoblaciones.
-. Elementos Heterogéneos. -. Elementos Homogéneos.
-. Es una representación a
escala de la población.
-. No es representativo de
toda la población.

27. VENTAJAS
-. Seleccionar un conglomerado a estudiar suele
ser más fácil y económico que hacer una muestra
aleatoria o sistemática.
-. El uso de conglomerados facilita la supervisión
de las entrevistas y la administración del trabajo
de campo.

28. DESVENTAJAS
-. Una muestra de conglomerados, usualmente
produce un mayor error muestral (por lo tanto, da
menor precisión de las estimaciones acerca de la
población) que una muestra aleatoria simple del
mismo tamaño. Los elementos individuales dentro
de cada "conglomerado" tienden usualmente a ser
iguales. Por ejemplo la gente rica puede vivir en el
mismo barrio, mientras que la gente pobre puede
vivir en otra área.