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Sobre conceptos bsicos Segn el procedimientoSegn mtodo de seleccin

Puede ser Los Tipos Son Los Tipos Son

Prueba de hiptesis y 5 pasos

En estadstica un muestreo es la tcnica para la seleccin de una muestra a partir de una poblacin. El muestreo es una herramienta de la investigacin cientfica y se refiere al procedimiento empleado para obtener una o ms muestras de una poblacin. Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la poblacin, luego se procede a la seleccin de los elementos de la muestra.La funcin bsica del muestreo es determinar qu parte de una realidad en estudio (poblacin o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha poblacin.Las razones para realizar un muestreo son:No se est interesado en todos los elementos: sino slo en algunos ejemplares o casos de la poblacin.Se est interesado por igual en todos los elementos de la poblacin: se querra estudiarlos a todos; pero por razones prcticas, se tendra que escoger slo una muestra.MUESTREOInicio

La muestra representa un crculo pequeo dentro de otro mucho mayor. Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las caractersticas de la poblacin. Los mtodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos, dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una muestra y la naturaleza de los elementos individuales de la poblacin.No siempre en las investigaciones tenemos una muestra, pero en la mayora de los casos si se realiza el estudio en una muestra, slo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los sujetos del universo o la poblacinMUESTRAInicio

POBLACIONLa poblacin es aquel conjunto de individuos o elementos que podemos observar, medir una caracterstica o atributo, ejemplo:El conjunto de todos los estudiantes de una universidad.El conjunto de personas fumadores de una regin.La poblacin se divide en:

BLANCO: es aquella poblacin perteneciente a una ciudad que se tiene como meta ser estudiada.POBLACIN MUESTRADA: comprende el estudio real de una parte de los elementos de una poblacin.Inicio

ESTADISTICOEs una medida usada para describir alguna caracterstica de una muestra, tal como una medida aritmtica, una mediana o una desviacin estndar de una muestra. Tambin lo podemos definir como los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto una estimacin de los parmetros.Inicio

PARMETROEs una medida usada para describir alguna caracterstica de una poblacin, tal como una media aritmtica, una mediana o una desviacin estndar de una poblacin. Tambin se define como las medidas o datos que se obtienen sobre la distribucin de probabilidades de la poblacin, tales como: la media, la varianza, la proporcin, etc.Inicio

ERRORCuando se utilizan valores muestrales, o estadsticos para estimar valores poblacionales, o parmetros, pueden ocurrir dos tipos generales de errores: el error muestral y el error no muestral. El error muestral se 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 denominan errores no muestrales.Inicio

SIMPLEEste tipo de muestreo toma solamente una muestra de una poblacin dada para el propsito de inferencia estadstico, en pocas palabras, a criterio del investigador(a) los elementos son elegidos sobre lo que l/ella cree que puede aportar al estudio. Ejemplo: muestreo por juicios, cajero de un banco o un supermercado etc.Inicio

DOBLECuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extrada de de la misma poblacin, las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este mtodo permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequea para ahorrar costos y tiempo. S la primera muestra arroja un resultado definitivo la segunda muestra puede no necesitarseInicio

MULTIPLEEl procedimiento bajo ste mtodo es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el nmero de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisin es ms de dos muestrasInicio

PROBABILSTICAEs el subgrupo de la poblacin en el que todos los elementos de sta tienen la misma posibilidad de ser elegidos. ste tipo de muestra tiene muchas ventajas, quiz la principal sea que puede medirse el tamao de error en nuestras predicciones.Inicio

ALEATORIO SIMPLEEs la forma ms comn de obtener una muestra en la seleccin al azar, es decir, cada uno de los individuos de una poblacin tiene la misma posibilidad de ser elegido. S no se cumple ste requisito se dice que la muestra es viciada. Para tener seguridad que la muestra aleatoria no es viciada, debe emplearse para su constitucin una tabla de nmeros aleatorios.VENTAJAS1. No se requiere un conocimiento detallado de la composicin de la poblacin.2. Sencillo y de fcil comprensin.3. Clculo rpido de medias y varianzas.4. Se basa en la teora estadstica, y por lo tanto existen paquetes informticos para analizar los datos.5. La validez externa puede ser inferida estadsticamente.jerarquizada.DESVENTAJAS1. Hay que preparar un listado completo de la poblacin.2. Cuando se trabaja con muestras pequeas es posible que no represente a la poblacin adecuadamente.3. Este procedimiento puede resultar ms caro que otrosInicio

SISTEMATICOEs 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: Para 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.VENTAJAS1. La seleccin es sencilla.2. La seleccin puede resultar ms exacta que por el procedimiento aleatorio simple.3. Suele ser un mtodo barato.DESVENTAJAS1. Hay que disponer de un listado completo de la poblacin.2. La periodizacin puede sesgar el proceso.3. S la constante de muestreo est asociada con el fenmeno de inters, se pueden hallar estimaciones sesgadas.Inicio

ALEATORIO ESTRATIFICADOPara obtener una muestra aleatoria estratificada primero se divide la poblacin en grupos, llamados estratos, que son ms homogneos que la poblacin como un todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un mtodo sistemtico de cada estrato. El nmero de elementos seleccionados de cada estrato puede ser proporcional o desproporcional al tamao del estrato en relacin con la poblacin. En palabras ms sencillas, este muestreo pretende asegurar la representacin de cada grupo de la muestra. Cuanto ms homogneos sean los estratos, ms precisas resultarn las estimaciones.VENTAJAS1. Se refuerza la representatividad de las variables relevantes.2. Se obtienen estimaciones ms precisas.3. Se reduce el error muestral.4. La seleccin se realiza a partir de un grupo homogneo.5. Se pueden hacer relaciones entre distintas poblaciones.DESVENTAJAS1. Los anlisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento).2. Se requiere un conocimiento previo de la composicin de la poblacin.3. Puede ser un procedimiento caro y laborioso.4. Las variables definitorias de los estratos podran resultar poco relevantes.5. La formacin de la muestra puede resultar complicada en el caso de que la disponibilidad de localizacin resulte baja.Inicio

PROPORCIONADO AL TAMAOSe emplea en encuestas a gran escala. Ejemplo: Se seleccionan hogares de una ciudad. Si hay 1.000 manzanas urbanas y primero tomamos una muestra de 100, significada que cada manzana tiene una probabilidad de 100/100, 0.1, de ser elegida. Cuando vara el tamao de los agrupamientos de las muestras es convenientes emplear un diseo de muestreo modificado. Este permite que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Cada agrupamiento tiene una probabilidadInicio

POR CONGLOMERADOS (CLUSTERS)Se llama conglomerado a la agrupacin fsica de los elementos de la poblacin. Idealmente los conglomerados tiene que ser lo ms parecido posible a las muestras aleatorias de la poblacin a investigar. ste tipo de muestreo tiene la ventaja de simplificar enormemente la recogida de la informacin muestral. Este tipo de muestreo requiere elegir una muestra aleatoria simple de unidades heterogneas entre s de la poblacin, llamadas conglomerados. Cada elemento de la poblacin pertenece a un conglomerado, y los elementos dentro de cada conglomerado son usualmente heterogneos o dismiles.VENTAJAS1. Es muy eficiente cuando la poblacin es muy grande y dispersa. Reduce costes.2. No es preciso tener un listado de toda la poblacin, por eso slo hace falta listar una parte de la poblacin.3. Los parmetros del conglomerado se estiman y determinan en comparacin con los de la poblacin.DESVENTAJAS1. Los errores en el muestreo son corrientes.2. El error estndar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.3. El clculo de error estndar es complejo.4. Los conglomerados podran no ser representativos de la poblacin.5. Cada sujeto o unidad de muestra ha de ser asignado a un agregado especfico.Inicio

NO PROBABILISTICOLa eleccin de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las caractersticas de la investigacin o de quien hace la muestra. Aqu el procedimiento no es mecnico ni con base en frmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de una persona o de un grupo de personas y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de investigacin.Inicio

POR CUOTASSe ocupa de la cuestin de la representatividad. Empieza con una matriz, o tabla, que describe las caractersticas de la poblacin objetivo. Ejemplo: Conocer la poblacin compuesta por hombre y mujeres, y de qu proporciones de cada gnero se encuentran en las diversas categoras: edad, educacin, grupo tnico, etc. Preparada la matriz, se renen los datos de las personas que poseen las caractersticas de cada celda y se les asigna un peso de acuerdo con su parte de la poblacin total.Cuando estos datos han sido ponderados, deben ofrecer una representacin razonable del total de la poblacinInicio

DISCRECIONALA criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que l /ella cree que puede aportar al estudioInicio

BOLA DE NIEVE Es una forma de muestreo accidental. Este procedimiento se emplea ms en la investigacin cualitativa de campo. Es apropiada cuando es difcil localizar a los miembros de una poblacin especial, necesaria para conformar una muestra de desamparados, trabajadores forneos, inmigrantes, etc. Se renen los datos de los pocos miembros de la poblacin objetivo que se puedan localizar y se le pide la informacin necesaria para ubicar a otros miembros que conozca de esa poblacin. La bola de nieve se refiere a la acumulacin que resulta de cada sujeto localizado proponga a otrosInicio

CASUAL O INCIDENTALSe trata de un proceso en el que l/la investigador(a) selecciona directa e intencionalmente los individuos de la poblacin. El caso ms frecuente de este procedimiento es el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fcil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos)Inicio

OPINTICO O INTENCIONALEste tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras representativas mediante la inclusin en la muestra de grupos supuestamente tpicos. Es muy frecuente su utilizacin en sondeos pre- electorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.Es necesario elegir una muestra sobre la base de nuestros conocimientos de la poblacin, sus elementos y la naturaleza de los objetivos de la investigacin. En el diseo del cuestionario, se debe escoger la variedad ms amplia de entrevistados para poner a prueba la aplicacin general de las preguntas. Aunque los resultados de este estudio, no representara ninguna poblacin significativa, la prueba podra revelar efectos peculiares.Inicio

Este mtodo justifica si el investigador quiere estudiar las caractersticas de la gente que pasa por el punto de muestreo a ciertas horas. O cuando no son factibles otros mtodos de muestreo menos arriesgados.CONFIANZA EN LOS SUJETOS DISPONIBLES Inicio