POBLACION Y MUESTRA

VENTAJAS E INCONVENIENTES DEL MUESTREO• Resumimos a continuación las principales ventajas e inconvenientes de usar

muestreo frente a estudiar todo un universo.

Ventajas:• Necesitamos estudiar menos individuos, necesitamos menos recursos (tiempo y

dinero).

• La manipulación de datos es mucho más simple. Si con una muestra de 1.000 personas tengo suficiente, ¿para qué quiero analizar un fichero de millones de registros?

Inconvenientes:• Introducimos error (controlado) en el resultado, debido a la propia naturaleza del

muestreo y a la necesidad de generalizar resultados.

• Tenemos el riesgo de introducir sesgos debido a una mala selección de la muestra. Por ejemplo, si la forma en que selecciono individuos para la muestra no es aleatoria, mis resultados pueden verse seriamente afectados.

TIPOS DE MUESTREO

• MUESTREO AL AZAR SIMPLE

• MUESTREO AL AZAR SISTEMATICO

• MUESTREO ESTRATIFICADO

• MUESTREO POR CONGLOMERADOS

• MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL

• MUESTREO INTENCIONAL U OPINATICO

• MUESTREO POR CUOTAS

MUESTREO PROBABILISTICO

MUESTREO NO PROBABILISTICO

MUESTREO AL AZAR SIMPLE

Elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero y de uno. El muestreo simple aleatorio sólo exige dos datos para proceder: el tamaño poblacional y el de la muestra deseada.Tambien se puede utilizar la tabla de numero aleatorios.

Ejemplo:Valiéndose de la lista de alumnos, el docente asigna un número a cada uno. Luego todos los números se introducen en una caja para extraer, por sorteo, los integrantes de la muestra.

MUESTREO AL AZAR SISTEMATICO

Se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.

MUESTREO ESTRATIFICADOConsiste en dividir la población en subconjuntos o estratos cuyos elementos poseen características comunes. Así los estratos son homogéneos internamente.

Ejemplo:En una Institución de Educación Superior, se divide la población por carreras, (las cuales conformarán los estratos). Posteriormente, se hace una selección al azar en cada una de ellas.

MUESTREO CONGLOMERADO

Se basa en la división del universo en unidades menores, para determinar luego las que serán objeto de investigación, o donde se realizará la selección.

Ejemplo:Una parroquia se divide en urbanizaciones. Más tarde se seleccionan aquellas en donde se extraerán (al azar) los elementos para la muestra.

• Selección arbitraria de los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.

MUESTREO CASUAL O ACCIDENTAL:

Ejemplo:Un encuestador se ubica en un sector y aborda a los transeúntes que pasan por el lugar. Lógicamente, las personas que no circulen por la zona, carecen de toda probabilidad para integrar la muestra.

MUESTREO INTENCIONAL U OPINATICO

• Selección de los elementos con base en criterios o juicios del investigador.

Ejemplo:Para un estudio sobre calidad de la educación se establecen como criterios de selección de la muestra lo: siguientes:• Mínimo de 20 años de experiencia en el campo educativo.• Poseer título de post-grado.• Haber ocupado un cargo directivo.Por supuesto, la muestra la integran sólo aquellos que cumplan con las condiciones anteriores.

MUESTREO POR CUOTAS

• Se basa en la escogencia de los elementos en función de la población, de modo tal que se conformen grupos de cuotas.

Ejemplo:Se establecen como características importantes para un sondeo de opinión, el sexo y la edad de la población, entonces se seleccionarán arbitrariamente grupos (cuotas) de hombres, mujeres, jóvenes y adultos.

FORMULA PARA EL CÁLCULO DE LA MUESTRA EN POBLACIONES DESCONOCIDAS (INFINITAS)

• Vamos a presentar dos fórmulas, siendo la primera la que se aplica en el caso de que no se conozca con precisión el tamaño de la población, y es:n : es el tamaño de la muestra;

Z : es el nivel de confianza;

p : es la variabilidad positiva;

q : es la variabilidad negativa;

E : es la precisión o error.

• En el caso de que sí se conozca el tamaño de la población entonces se aplica la siguiente fórmula:

n   es el tamaño de la muestra;Z   es el nivel de confianza;p   es la variabilidad positiva;q   es la variabilidad negativa;N   es el tamaño de la población;E   es la precisión o el error.

• Para obtener el cálculo adecuado del tamaño de la muestra, la formula exige un determinado nivel de confianza, el cual se puede consultar por medio de una tabla con valores estándar.

Tabla 2. Valores de Za y Zb más frecuentemente utilizados

Za

a Test unilateral Test bilateral

0.200 0.150 0.100 0.050 0.025 0.010

0.842 1.036 1.282 1.645 1.960 2.326

1.282 1.440 1.645 1.960 2.240 2.576

Potencia

b (1-b) Zb

0.01 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50

0.99 0.95 0.90 0.85 0.80 0.75 0.70 0.65 0.60 0.55 0.50

2.326 1.645 1.282 1.036 0.842 0.674 0.524 0.385 0.253 0.126 0.000

PROCEDIMIENTO PARA CALCULAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA

• Nivel de confianza (z) 95% con el 5% ingresar a la tabla

• Nivel de presicion (E) 5%

• P=.5 q=.5

• Entonces n=384

•

2

2

e

pqZn

Tabla 2. Valores de Za y Zb más frecuentemente utilizados

Za

a Test unilateral Test bilateral

0.200 0.150 0.100 0.050 0.025 0.010

0.842 1.036 1.282 1.645 1.960 2.326

1.282 1.440 1.645 1.960 2.240 2.576

TECNICAS E INSTRUMENTOS DE

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