La primera selección debe determinarse aleatoriamente, y si i=10, entonces estará en alguna de las primeras 10 observaciones. El punto inicial exacto puede identificarse bien sea seleccionado un numero entre 1 y 10 sacado de un sombrero, o utilizando una tabla de números aleatorios. En cualquier de los casos se selecciona de allí en adelante cada décima observación.
Muestreo Conglomerdo
Muestreo Conglomerado
El muestro por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos. Este tipo de muestreo se emplea a menudo, para reducir el costo de muestrear una población dispersa en cierta área geográfica Una población se divide en conglomerados a partir de los límites naturales geográficos o de otra clase.
CARACTERÍSTICAS
También se denomina de etapas múltiples. Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas. No es posible disponer de un listado.
En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que están agrupados de forma natural (cuadras de casas, departamentos, hospitales, provincias, etc.)Se selecciona en primer lugar el conglomerado más alto, a partir de éste se selecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo y así sucesivamente, hasta llegar a las unidades de análisis.
Muestreo por conglomerados
Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.
Tipos Muestreos
Caracteriza
Se caracteriza por que otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población.
Para él calculo muestral, se requiere de: El tamaño poblacional, si ésta es finita, del error admisible y de la estimación de la varianza
Muestreo Aleatorio Simple
La extracción de una muestra de una población finita, en el que el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra también es un método probabilístico de selección de muestras más sencillo y conocido, no obstante, en la práctica es tediosa de realizar debido a que requiere de un marco muestral y en muchos casos no es posible obtenerlo.
Muestreo Aleatorio Simple
Una muestra sistemática se forma seleccionando cada iesimo item de la población. Si se determina que es i es igual a 10, una muestra sistemática consta de cada décima observación en la población. La población debe ordenarse o enumerarse en forma aleatoria.
El proceso de muestreo sistemático es ventajoso por que no requiere de un experto altamente calificado para contar hasta 10 y registrar el resultado. Además, el método permite flexibilidad ya que pueda establecerse que i sea 10, 100, 1,000 o cualquier otro número deseado. La determinación del valor apropiado para i también es muy fácil. Si se desea seleccionar una muestra de tamaño 100 de una población de 1,000 i debe ser 10.
Puede ser útil cuando las poblaciones son pequeñas y por lo tanto, se cuenta con listados. Cuando las poblaciones son grandes, se prefiere el muestreo en etapas. Se utiliza ampliamente en los estudios experimentales, además, de ser un procedimiento básico como componente de métodos más complejos (muestreo estratificado y en etapas).
Es un método de selección de muestra en el cual las unidades se eligen individual y directamente por medio de un proceso aleatorio.
Este método de muestreo proporciona un punto de partida para una exposición de los métodos de muestreo probabilístico no porque sea uno de los métodos de muestreo más utilizados sino porque constituyen la base de métodos de muestreo más complejos.
Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
• Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño Del estrato dentro de la población.
• Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.
Términos Básicos:
Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.
Muestreo Aleatorio Sistemático
MUESTRA
- Según el procedimiento que se siga, la muestra obtenida definirá la probabilidad de hacer inferencias y generalizar resultados al conjunto de donde se obtuvo.
- Un mayor número de muestras de la misma población favorecen una mejor representación.
Universo: Conjunto de casos en los cuales es factible que se presente el fenómeno.
- UNA MUESTRA SERÁ REPRESENTATIVA:
- CUANDO LA DISTRIBUCIÓN DE LAS PUNTUACIONES EN LA MISMA ES CASI PARALELA A LA DE LA POBLACIÓN DE DONDE SE OBTUVO.
- LA MUESTRA PROBABILÍSTICA ES LA QUE BRINDA MAYOR CERTEZA SOBRE LA REPRESENTATIVIDAD.
Muestra(s): Selección de casos que constituye(n) una porción de la población. La selección se hace sobre la población o de partes o estratos de la misma, delimitando previamente cuál será la “unidad de muestreo” : individuo, grupo, etc.
Población: Subconjunto de ese Universo, que se delimita en base a criterios, para estudiar el fenómeno.
Para una descripción general del muestreo estratificado y los métodos de inferencia asociados con este procedimiento, suponemos que la población está dividida en h subpoblaciones o estratos de tamaños conocidos N1, N2,..., Nh tal que las unidades en cada estrato sean homogéneas respecto a la característica en cuestión. La media y la varianza desconocidas para el i-ésimo estrato son denotadas por mi y si2, respectivamente.
El peligro principal que debe evitarse es la ocurrencia de un patrón en el ordenamiento de la población. Por ejemplo, enumerar la población alfabéticamente asume una distribución aleatoria por todo el alfabeto.
UNIDAD DE MUESTREO
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.
- Antes de seleccionar la muestra, es indispensable identificar las “Unidades de muestreo o unidades”.
- Son los componentes de una población, que según el diseño pueden ser: individuos, objetos, grupos, familias.
- Las unidades deben cubrir la totalidad de la población y no traslaparse. Todo elemento de la poblaciòn debe pertenecer a una sola unidad
Muestreo Estratificado
MUESTREO PROBABILÍSTICO
Es el que permite conocer la probabilidad de elección de cada uno de los casos de la población. Corresponde a Ciencia. Es objetivo.
TIPOS:
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO CONGLOMERADO
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
MUESTREO ESTRATIFICADO