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Description
Mind Map by Viviana Valderrama, updated more than 1 year ago
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Created by Viviana Valderrama
over 10 years ago
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MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES
- Es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una
población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
- La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la
mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación.
Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y
diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta.
- La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la
mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación.
Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y
diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta.
- http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf
- Viviana Valderrama
- Viviana Valderrama
- Muestreo probabilístico
- son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos
los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y,
consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser
seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad
de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de
muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
- Muestreo aleatorio simple:
- 1) Se asigna un número a cada individuo de la
población
- 2) A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios,
números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como
sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
- 1) Se asigna un número a cada individuo de la
población
- Muestreo aleatorio sistemático:
- Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar
de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un
número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k,
i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la
población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida
será un número al azar entre 1 y k.
- Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar
de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un
número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k,
i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la
población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida
será un número al azar entre 1 y k.
- Muestreo aleatorio estratificado:
- Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen
reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas
diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede
estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo
que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán
representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo
aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos
concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado
grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
- La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser
de diferentes tipos:
- Afijación Simple
- A cada estrato le corresponde igual número de elementos
muéstrales.
- A cada estrato le corresponde igual número de elementos
muéstrales.
- Afijación Proporcional:
- La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la
población en cada estrato.
- La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la
población en cada estrato.
- Afijación Optima:
- Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la
proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.
- Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la
proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.
- Afijación Simple
- La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser
de diferentes tipos:
- Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen
reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas
diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede
estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo
que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán
representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo
aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos
concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado
grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
- Muestreo aleatorio por conglomerados:
- La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que
llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de
determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar
conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son
áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas". El muestreo por conglomerados consiste en
seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño
muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
- La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que
llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de
determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar
conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son
áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas". El muestreo por conglomerados consiste en
seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño
muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
- Muestreo aleatorio simple:
- son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos
los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y,
consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser
seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad
de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de
muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
- Métodos de muestreo no probabilísticos
- A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se
acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar
generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la
muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma
probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios
procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. En algunas circunstancias
los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun
en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los
casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.
- Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
- Muestreo por cuotas:
- También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen
conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados"
para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado,
pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que
consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20
individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se
eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en
las encuestas de opinión.
- También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen
conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados"
para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado,
pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que
consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20
individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se
eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en
las encuestas de opinión.
- Muestreo intencional o de conveniencia:
- Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas"
mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en
sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede
ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más
frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los
profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos)
- Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas"
mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en
sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede
ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más
frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los
profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos)
- Bola de nieve:
- Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir
una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con
poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
- Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir
una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con
poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
- Muestreo Discrecional
- A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al
estudio.
- A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al
estudio.
- Muestreo por cuotas:
- Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
- A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se
acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar
generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la
muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma
probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios
procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. En algunas circunstancias
los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun
en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los
casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.
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