El muestreo

1. Introduccin:Se har referencia sobre elmuestreoestadstico,tcnicas, niveles y tipos fundamentales de un muestreo; se describen conceptos bsicos que explican lo que esto se refiere al igual se aprecia cmo y qu tipo de tcnicas se pueden utilizar para poner en practica la realizacin de una auditoria con la finalidad de obtener unainformacindeterminada para lograr unobjetivoespecfico.El muestreo estadstico es unprocedimientopor el que se ingresanlos valoresverdaderos de unapoblacina travs de la experiencia obtenida con una muestraEl muestreo como herramienta de lainvestigacin cientficaarroja resultados que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de poblacin, al igual las tcnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que se va a evaluar.El muestreo permite una reduccin considerable de loscostosmaterialesdel estudio, una mayor rapidez en la obtencin de la informacin y el logro de resultados con mximacalidad.

Enestadsticase conoce comomuestreoa la tcnica para la seleccin de unamuestraa partir de unapoblacin.Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a lapoblacin. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzaran si se realizase un estudio de toda la poblacin.Cabe mencionar que para que el muestreo sea vlido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la poblacin sino estimar tambin los mrgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea unamuestra representativa, pero s podemos actuar de manera que esta condicin se alcance con una probabilidad alta.En el muestreo, si el tamao de la muestra es ms pequeo que el tamao de la poblacin, se puede extraer dos o ms muestras de la misma poblacin. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la poblacin se denominaespacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extraccin, sigue la llamadadistribucin muestral.

2. Concepto:

Enestadsticaunmuestreoes la tcnica para laseleccinde unamuestraapartirde una poblacin. En el muestreo, si el tamao de la muestra es ms pequeo que el tamao de la poblacin, se puede extraer dos o ms muestras de la misma poblacin. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la poblacin se denominaespaciomuestral. La variable que asocia a cada muestra suprobabilidadde extraccin

El muestreo:es una herramienta de lainvestigacincientfica. Sufuncinbsica es determinar que parte de una realidad en estudio (poblacin ouniverso) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha poblacin

El Muestreoes ms que el procedimiento empleado para obtener una o ms muestras de una poblacin; el muestreo es una tcnica que sirve para obtener una o ms muestras de poblacin.Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la poblacin, se procede a la seleccin de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseos de la muestra.Al tomar varias muestras de una poblacin, lasestadsticasque calculamos para cada muestra no necesariamente seran iguales, y lo ms probable es que variaran de una muestra a otra.

Muestreo Estadstico: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 tamao n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.

La teora de muestreo se refiere al estudio de las relaciones que existen entre un colectivo o poblacin y las muestras que se extraen de las mismas. El estudio de las muestras permite hacer estimaciones de caractersticas desconocidas de la poblacin (tales como media, desviacin tpica, proporciones, etc.). Estas estimaciones se hacen a partir del conocimiento de las caractersticas de las muestras (media, desviacin tpica, proporcin, etc.)

Las caractersticas o medidas obtenidas de una muestra se llaman estadsticos; y las medidas correspondientes a la poblacin parmetros. Cuando una medida muestral o estadstico es utilizada como representante de una caracterstica poblacional o parmetro se denomina estimador.

Procesomediante el cual se infieren las caractersticas del todo (poblacin) a partir de las caractersticas de unaparte(muestra). Toda descripcin de una poblacina partir de los elementos de unamuestraes siempre una descripcin aproximada, al nohabertenido encuentatodos los elementos delcolectivoque se quiere conocer. Laprecisinalcanzada en el conocimiento de lapoblacines tantomayorcuantoms elevado sea el tamao de lamuestra, pero a su vez ms elevado ser tambin elcosteque la obtencin de la misma comporta. La muestrase utiliza para investigar, inferir o descubrir las caractersticas de la poblacin

. El problema de la inferencia estadsticase suele abordar de dos formas diferentes:

a) la teora de laestimacin, y

b) la teora de laverificacino contrastacin dehiptesis.

Segn la primera de dichas teoras, losparmetros o caractersticas poblacionales se estiman a partir de los correspondientesvaloresmustrales, mientras que segn la segunda se formula unahiptesisacerca de dichoparmetroo caracterstica poblacional y luego se toma unamuestrapara contrastar o verificardichahiptesis. En lugar de estimar la caracterstica ovalorpoblacional pormediode un solo nmero (estimacinpuntual), lo que se hace es estimar dos nmeros que definen un intervalo, dentro del cual se encontrar elvalor poblacional con unaprobabilidaddada (estimacinpor intervalos).

Estudioestadsticoen el que no se toman todos los datos de un conjunto denominadopoblacinouniverso, sino unapartedel total de la que se extraen conclusiones para el conjunto. Statistical sampling.

3. Ventajas de la utilizacin de las muestras:

1) El costo es menor y se puede obtener un mejor rendimiento del dinero invertido.

2) Se obtiene una disminucin notable del tiempo necesario para alcanzar la informacin

Cuando una muestra posee 30 o ms datos se denominan grandes muestras y si la muestra tiene menos de 30 observaciones se denomina pequeas muestras. Al procedimiento utilizado para elegir una muestra se denomina Muestreo.

4. Necesidad del Muestreo:

1. Poblacin Infinita

2. Poblacin uniforme

3. Proceso de investigacin destructiva

4. Economa de costos

5. Calidad

5. Muestreo con o sin reemplazamiento:

Con reemplazamiento cuando un elemento de la poblacin puede ser escogido varias veces para formar parte de la muestra Sin reemplazamiento cuando un elemento de la poblacin solo puede ser seleccionado una sola vez para formar parte de la muestra.

Poblacin: es una coleccin de todos los elementos que estamos estudiando y acerca de los cuales se intenta extraer conclusiones. Puede ser infinita o finita.

Muestra: Una parte de la poblacin o un subconjunto del conjunto de unidades obtenidas con el objeto de investigar las propiedades de la poblacin.

Muestreo estadstico: Es un enfoque sistemtico para seleccionar unos cuantos elementos (una muestra) de un grupo de datos (poblacin) a fin de hacer algunas inferencias sobre el grupo total.

Desde el punto de vista matemtico, podemos describir las muestras y las poblaciones mediante medidas como la media, la moda, la desviacin estndar, etc. No es ms que el procedimiento a travs del cual se obtienen las muestras.

6. Tecinas de Muestreo: Existen dos mtodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de seleccin). Cuando este ltimo cumple con la condicin de que todos los elementos de la poblacin tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la poblacin es conocida de antemano, recibe el nombre demuestreo probabilstico. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la poblacin. Algunas veces una muestra de juicio se usa como gua o muestra tentativa para decidir cmo tomar una muestra aleatoria ms adelante.

a) Muestreo probabilsticoForman parte de este tipo de muestreo, todos aquellos mtodos para los que puede calcular la probabilidad de extraccin de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de tcnicas de muestreo es el ms aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por l. En este caso se habla de muestras probabilsticas, pues no es en rigor correcto hablar demuestras representativasdado que, al no conocer las caractersticas de la poblacin, no es posible tener certeza de que tal caracterstica se haya conseguido.

Sin reposicin de los elementos:Cada elemento extrado se descarta para la subsiguiente extraccin. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "poblacin" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no ser posible medir ms que una vez la bombilla seleccionada.Con reposicin de los elementos:Las observaciones se realizan con remplazamiento de los individuos, de forma que la poblacin es idntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extraccin es tan pequea que el muestreo puede considerarse con reposicin aunque, realmente, no lo sea.Con reposicin mltiple:En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extraccin es tan pequea que el muestreo puede considerarse con reposicin.Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy til la extraccin denmeros aleatoriosmediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto. Pero no es exacto

Muestreo sistemticoSe utiliza cuando el universo o poblacin es de gran tamao, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevacin:K= N/nDondeNes el tamao del universo ynel tamao de la muestra.

Determinar en qu fecha se producir la primera extraccin, para ello hay que elegir al azar un nmero entre 1 y K; de ah en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenmeno.Esto quiere decir que si tenemos un determinado nmero de personas que es la poblacin (N) y queremos escoger de esa poblacin un nmero ms pequeo el cual es la muestra (n), dividimos el nmero de la poblacin por el nmero de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operacin ser el intervalo, entonces escogemos un nmero al azar desde uno hasta el nmero del intervalo, y a partir de este nmero escogemos los dems siguiendo el orden.

Muestreo estratificadoConsiste en la divisin previa de la poblacin de estudio en grupos o clases que se suponen homogneos con respecto a alguna caracterstica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignara una cuota que determinara el nmero de miembros del mismo que compondrn la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la tcnica de muestreo sistemtico, una de las tcnicas de seleccin ms usadas en la prctica.Segn la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos tcnicas de muestreo estratificado: Asignacin proporcional:el tamao de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamao del estrato dentro de la poblacin. Asignacin ptima:la muestra recoger ms individuos de aquellos estratos que tengan ms variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la poblacin.Por ejemplo, para un estudio de opinin, 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. As, si la poblacin est compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomara una muestra que contenga tambin esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.Para una descripcin general del muestreo estratificado y los mtodos de inferencia asociados con este procedimiento, suponemos que la poblacin est dividida enhsubpoblaciones o estratos de tamaos conocidos N1, N2,..., Nhtal que las unidades en cada estrato sean homogneas respecto a la caracterstica en cuestin. La media y la varianza desconocidas para eli-simo estrato son denotadas pormiysi2, respectivamente.

Muestreo por estados mltiplesEsta tcnica es la nica opcin cuando no se dispone de lista completa de la poblacin de referencia o bien cuando por medio de la tcnica de muestreo simple o estratificado se obtiene una muestra con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difcil acceso. En el muestreo a estadios mltiples se subdivide la poblacin en varios niveles ordenados que se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo se desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.Por ejemplo, si tenemos que construir una muestra de profesores de primaria en un pas determinado, stos pueden subdividirse en unidades primarias representadas por circunscripciones didcticas y unidades secundarias que seran los propios profesores. En primer lugar extraemos una muestra de las unidades primarias (para lo cual debemos tener la lista completa de estas unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una muestra de unidades secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera extraccin.

Muestreo por conglomeradosSe utiliza cuando la poblacin se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la poblacin, es decir, la representan fielmente respecto a la caracterstica a elegir, pueden seleccionarse slo algunos de estos grupos oconglomeradospara la realizacin del estudio.Dentro de los grupos seleccionados se ubicarn las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podra aplicrsele el instrumento de medicin a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o slo se les podra aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este mtodo tiene la ventaja desimplificarla recogida de informacin muestral.Cuando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se extraen algunos individuos para integrar la muestra, el diseo se llamamuestreo bietpico.Las ideas de estratos y conglomerados son, en cierto sentido, opuestas. El primer mtodo funciona mejor cuanto ms homognea es la poblacin respecto del estrato, aunque ms diferentes son stos entre s. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre s.

Homogeneidad de las poblaciones o sus subgruposHomogneosignifica, en el contexto de la estratificacin, que no hay mucha variabilidad. Los estratos funcionan mejor cuanto ms homogneos son cada uno de ellos respecto a la caracterstica a medir. Por ejemplo, si se estudia la estatura de una poblacin, es bueno distinguir entre los estratos mujeres y hombres porque se espera que, dentro de ellos, haya menos variabilidad, es decir, sean menos heterogneos. Dicho de otro modo, no hay tantas diferencias entre unas estaturas y otras dentro del estrato que en la poblacin total.Por el contrario, la heterogeneidad hace intil la divisin en estratos. Si se dan las mismas diferencias dentro del estrato que en toda la poblacin, no hay por qu usar este mtodo de muestreo. En los casos en los que existan grupos que contengan toda la variabilidad de la poblacin, lo que se construyen son conglomerados, que ahorran algo del trabajo que supondra analizar toda la poblacin. En resumen, los estratos y los conglomerados funcionan bajo principios opuestos: los primeros son mejores cuanto ms homogneo es el grupo respecto a la caracterstica a estudiar y los conglomerados, si representan fielmente a la poblacin, esto es, contienen toda su variabilidad, o sea, son heterogneos.b) Muestreo no probabilsticoEs aqul para el que no puede calcularse la probabilidad de extraccin de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la informacin aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.

Muestreo por cuotasEs la tcnica ms difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinin. En primer lugar es necesario dividir la poblacin de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribucin conocida (como el gnero o la edad). Posteriormente se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de poblacin que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tamao dende la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato. Se diferencia del muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.

Muestreo de bola de nieveIndicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre s. Consiste en identificar sujetos que se incluirn en la muestra a partir de los propios entrevistados. Partiendo de una pequea cantidad de individuos que cumplen los requisitos necesarios, servirn como localizadores de otros con caractersticas anlogas.

Muestreo subjetivo por decisin razonadaEn este caso las unidades de la muestra se eligen en funcin de algunas de sus caractersticas de manera racional y no casual. Una variante de esta tcnica es elmuestreo compensado o equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media de la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la poblacin. La cual funciona en base a referencias o por recomendacin.

7. Niveles o Escalas de mediciones

Escala Nominal:Laescalade medida nominal, puede considerarse la escala de nivel ms bajo, y consiste en la asignacin, puramente arbitraria de nmeros osmbolosa cada una de las diferentes categoras en las cuales podemos dividir elcarcterque observamos, sin que puedan establecerse relaciones entre dichas categoras, a no ser el de que cada elemento pueda pertenecer a una y solo una de estas categoras.Se trata de agrupar objetos en clases, de modo que todos los que pertenezcan a la misma sean equivalentes respecto del atributo opropiedaden estudio, despus de lo cual se asignan nombres a tales clases, y el hecho de que a veces, en lugar de denominaciones, se le atribuyan nmeros, puede ser una de las razones por las cuales se le conoce como "medidas nominales".

Escala Ordinal:En caso de que puedan detectarse diversos grados de un atributo o propiedad de un objeto, la medida ordinal es la indicada, puesto que entonces puede recurrirse a la propiedad de "orden" de los nmeros asignndolo a los objetos en estudio de modo que, si la cifra asignada al objeto A es mayor que la de B, puede inferirse que A posee un mayor grado de atributo que B.La asignacin de nmeros a las distintas categoras no puede ser completamente arbitraria, debe hacerse atendiendo al orden existente entre stas.

Escalas de intervalos iguales:La escala de intervalos iguales, est caracterizada por una unidad de medida comn y constante que asigna un nmero igual al nmero de unidades equivalentes a la de la magnitud que pose. Esta escala, adems de poseer las caractersticas de la escala ordinal, encontramos que la asignacin de los nmeros a los elemento es tan precisa que podemos determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. A el elemento observado.Podemos decir que la escala de intervalos es la primera escala verdaderamente cuantitativa y a los caracteres que posean esta escala de medida pueden calculrsele todas las medidasestadsticasa excepcin del coeficiente de variacin.

Escala de coeficientes o Razones:El nivel de medida ms elevado es el de cocientes o razones, y se diferencia de las escalas de intervalos iguales nicamente por poseer un punto cero propio como origen; es decir que elvalorcero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto.

8. Tipos fundamentales de un muestreo

Muestreo no probabilstico:En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Ejemplo:si hacemos unaencuestatelefnica por la maana, las personas que no tienentelfonoo que estn trabajando, no podrn formar parte de la muestra.

Muestreo probabilstico: En este tipo de muestreo, todos los individuos de la poblacin pueden formar parte de la muestra, tienenprobabilidadpositiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestrasinvestigaciones, por ser el riguroso y cientfico.

9. Muestreo en la Auditora

Generalidades:Lasnormasde auditoria relativas a la ejecucin deltrabajoestablecen la obligacin del auditor de obtener, mediante susprocedimientosde auditoria,evidenciascomprobatorias suficientes y componentes para suministrar una base objetiva para su opinin.El auditor no est obligado a examinar todas y cada una de las transacciones dela empresao de las partidas que forman los saldos finales, ya que mediante la aplicacin de sus procedimientos de auditoria a una muestra representativa de estas transacciones o partidas puede obtener la evidencia que requiere.

El Muestreo en laAuditora:Es elprocesodeseleccinde una muestra entre ungrupoms grande de partidas (llamado poblacin, campo, ouniverso), y que utiliza las caractersticas de la muestra para llegar a deducciones acerca de las caractersticas del campo completo de partidas.Consiste en la aplicacin de un procedimiento de cumplimiento sustantivo a menos de la totalidad en las partidas que forman el saldo de una cuenta oclasede transaccin (muestra), que permitan al auditor obtener y evaluar evidencias de alguna caracterstica del saldo o la transaccin y que permite llegar a una conclusin en relacin con las caractersticas.

10. Importancia del muestreo en la estadstica:

El muestreo es importante porque:

1) Por lo general no se pueden estudiar a las poblaciones en su totalidad, entonces estaremos obligados a hacer el muestreo.

2) Es ms rpido y econmico para conocer los parmetros (caractersticas) de inters de la poblacin.

3) Existe metodologa clara y confiable para el muestreo (y tamao de muestra).

En estadstica una muestra estadstica (tambin llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una poblacin estadstica.

Las muestras se obtienen con la intencin de inferir propiedades de la totalidad de la poblacin, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta caracterstica la inclusin de sujetos en la muestra debe seguir una tcnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una informacin similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (vanse las ventajas de la eleccin de una muestra, ms abajo).

Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser ms exacto que el estudio de toda la poblacin porque el manejo de un menor nmero de dato provoca tambin menos errores en su manipulacin. En cualquier caso, el conjunto de individuo de la muestra son los sujetos realmente estudiados.

El nmero de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la poblacin, pero suficiente para que la estimacin de los parmetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamao de la muestra sea idneo es preciso recurrir a su clculo.

Es de vital importancia ya que un muestreo de toda la poblacin puedes examinar y sacar conclusiones en base a una pequea parte de la poblacin total, dando por sentado que los resultados obtenidos en la muestra es de hecho representativa de toda la poblacin, una ventaja muy grande es que es mucho ms sencillo trabajar con una pequea parte de un todo.

11. Errores del muestreo:

En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una poblacin), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la poblacin.

El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigacin cientfica, cuya funcin bsica es determinar que parte de una poblacin debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha poblacin.

La muestra debe lograr una representacin adecuada de la poblacin, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha poblacin que son importantes para la investigacin. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto til, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la poblacin, es decir ejemplificar las caractersticas de sta.

Los errores ms comunes que se pueden cometer son:

1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observacin de slo una parte de la Poblacin, se denomina error de muestreo.

2.- Hacer conclusiones hacia una Poblacin mucho ms grandes de la que originalmente se tom la muestra. Error de Inferencia.

En la estadstica se usa la palabra poblacin para referirse no slo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el trmino muestra se usa para describir una porcin escogida de la poblacin.

Cuando se utilizan valores muestrales, oestadsticospara estimar valores poblacionales, oparmetros,pueden ocurrir dos tipos generales de errores: el error muestral y el error no muestral.Elerror muestralse refiere a la variacin natural existente entre muestras tomadas de la misma poblacin.Cuando una muestra no es una copia exacta de la poblacin; an si se ha tenido gran cuidado para asegurar que dos muestras del mismo tamao sean representativas de una cierta poblacin, no esperaramos que las dos sean idnticas en todos sus detalles. El error muestral es un concepto importante que ayudar a entender mejor la naturaleza de la estadstica inferencial.Los errores que surgen al tomar las muestras no pueden clasificarse como errores muestrales y se denominanerrores no muestrales.El sesgo de las muestras es un tipo de error no muestral. Elsesgo muestralse refiere a una tendencia sistemtica inherente a un mtodo de muestreo que da estimaciones de un parmetro que son, en promedio, menores (sesgo negativo), o mayores (sesgo positivo) que el parmetro real.El sesgo muestral puede suprimirse, o minimizarse, usando la aleatorizacin.Laaleatorizacinse refiere a cualquier proceso de seleccin de una muestra de la poblacin en el que la seleccin es imparcial o no est sesgada; una muestra elegida con procedimientos aleatorios se llamamuestra aleatoria.Los tipos ms comunes de tcnicas de muestreo aleatorios son el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemtico.Si una muestra aleatoria se elige de tal forma que todos los elementos de la poblacin tengan la misma probabilidad de ser seleccionados, la llamamosmuestra aleatoria simple.Ejemplo 1.1Suponga que nos interesa elegir una muestra aleatoria de 5 estudiantes en un grupo de estadstica de 20 alumnos.20C5da el nmero total de formas de elegir una muestra no ordenada y este resultado es 15,504 maneras diferentes de tomar la muestra. Si listamos las 15,504 en trozos separados de papel, una tarea tremenda, luego los colocamos en un recipiente y despus los revolvemos, entonces podremos tener una muestra aleatoria de 5 si seleccionamos un trozo de papel con cinco nombres. Un procedimiento ms simple para elegir una muestra aleatoria sera escribir cada uno de los 20 nombres en pedazos separados de papel, colocarlos en un recipiente, revolverlos y despus extraer cinco papeles al mismo tiempo.Otro mtodo para obtener una muestra aleatoria de 5 estudiantes en un grupo de 20 utiliza una tabla de nmeros aleatorios. Se puede construir la tabla usando una calculadora o una computadora. Tambin se puede prescindir de estas y hacer la tabla escribiendo diez dgitos del 0 al 9 en tiras de papel, las colocamos en un recipiente y los revolvemos, de ah, la primera tira seleccionada determina el primer nmero de la tabla, se regresa al recipiente y despus de revolver otra vez se selecciona la seguida tira que determina el segundo nmero de la tabla; el proceso contina hasta obtener una tabla de dgitos aleatorios con tantos nmeros como se desee.Hay muchas situaciones en las cuales el muestreo aleatorio simple es poco prctico, imposible o no deseado; aunque sera deseable usar muestras aleatorias simples para las encuestas nacionales de opinin sobre productos o sobre elecciones presidenciales, sera muy costoso o tardado.Elmuestreo estratificadorequiere de separar a la poblacin segn grupos que no se traslapen llamadosestratos, y de elegir despus una muestra aleatoria simple en cada estrato. La informacin de las muestras aleatorias simples de cada estrato constituira entonces una muestra global.

Ejemplo 1.2Suponga que nos interesa obtener una muestra de las opiniones de los profesores de una gran universidad. Puede ser difcil obtener una muestra con todos los profesores, as que supongamos que elegimos una muestra aleatoria de cada colegio, o departamento acadmico; los estratos vendran a ser los colegios, o departamentos acadmicos.Elmuestreo por conglomeradosrequiere de elegir una muestra aleatoria simple de unidades heterogneas entre s de la poblacin llamadasconglomerados.Cada elemento de la poblacin pertenece exactamente a un conglomerado, y los elementos dentro de cada conglomerado son usualmente heterogneos o dismiles.Ejemplo 1.3Suponga que una compaa de servicio de televisin por cable est pensando en abrir una sucursal en una ciudad grande; la compaa planea realizar un estudio para determinar el porcentaje de familias que utilizaran sus servicios, como no es prctico preguntar en cada casa, la empresa decide seleccionar una parte de la ciudad al azar, la cual forma un conglomerado.En el muestreo por conglomerados, stos se forman para representar, tan fielmente como sea posible, a toda la poblacin; entonces se usa una muestra aleatoria simple de conglomerados para estudiarla. Los estudios de instituciones sociales como iglesias, hospitales, escuelas y prisiones se realizan, generalmente, con base en el muestreo por conglomerados.El muestreo sistemtico es una tcnica de muestreo que requiere de una seleccin aleatoria inicial de observaciones seguida de otra seleccin de observaciones obtenida usando algn sistema o regla.

Ejemplo 1.4Para obtener una muestra de suscriptores telefnicos en una ciudad grande, puede obtenerse primero una muestra aleatoria de los nmeros de las pginas del directorio telefnico; al elegir el vigsimo nombre de cada pgina obtendramos un muestreo sistemtico, tambin podemos escoger un nombre de la primera pgina del directorio y despus seleccionar cada nombre del lugar nmero cien a partir del ya seleccionado. Por ejemplo, podramos seleccionar un nmero al azar entre los primeros 100; supongamos que el elegido es el 40, entonces seleccionamos los nombres del directorio que corresponden a los nmeros 40, 140, 240, 340 y as sucesivamente.

12. CONCLUSIN

El muestreo Estadstico resulta beneficioso para implementarlo en la realizacin de un estudio, debido a que mediante este se pueden obtener probabilidades bajas o altas a travs de determinados beneficios que estastcnicasofrecen. En los diferentes tipos de muestreo existen no probabilstica en los cuales se deben establecer diferencia en el momento de realizar nuestras investigaciones por tanto que en el no probabilstica no toda la poblacin forma parte de la muestra y en el probabilstica todos los individuos tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra.El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea a extraer una pequilla parte de una poblacin dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral dentro de un universo.Es importante resaltar que el primer procedimiento al realizar una auditora, es iniciar las investigaciones de manera tal que esta arrojen conclusiones provenientes de determinados estudios como puede ser el estadstico a travs de una muestra probabilstica.

13. BIBLIOGRAFAFuentes consultadas

www.auditoriasistemas.com www.monografias.com/trabajos14/auditoria/auditoria.shtml http://www.monografias.com/trabajos39/muestreo-estadistico/muestreo-estadistico2.shtml#ixzz2mNJpjllL http://www.slideshare.net/HOTELES2/tcnicas-de-muestreo http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01.html http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf http://www.hiru.com/matematicas/muestreo-estadistico http://cigeg.uneg.edu.ve/documentos/curso/TEORIA%20ELEMENTAL%20DE%20MUESTREO.pdf