Conceptos y Procedimiento MUESTREO Conceptos y Procedimiento

MUESTREO Ventajas Una muestra ahorra dinero Una muestra ahorra tiempo Una muestra puede ser más exacta Un censo incluye errores no muestrales Los errores no muestrales aumentan a mayor tamaño de la muestra Una muestra es mejor si el estudio conlleva la “destrucción” del elemento muestreado

Conceptos Elemento: Unidad sobre la que se necesita información Ej. Personas, productos, tiendas, empresas Población: Conjunto de todos los elementos definidos antes de la selección de la muestra

Conceptos Definición de la población: se usan 4 aspectos: Elementos: “Participantes de la UNESR, núcleo Araure”. Unidades de Muestreo: “Las carreras impartidas en el núcleo”. Alcance: Araure- Sede Av. Las lagrimas. Tiempo: 18 al 30 de mayo de 2008

Conceptos Unidad de muestreo: elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. Ejemplos: Elemento: “Participantes de sexo femenino con edad entre 18 y 25 años”. Unidad de muestreo: “mujeres de las distintas carreras de la UNESR, núcleo Araure”.

Conceptos Otro ejemplo: Elemento: hombres mayores de 40 años. Unidades de muestreo: Etapa 1: ciudades de más de 200.000 habitantes Etapa 2: barrios de ciudades Etapa 3: familias Etapa 4: hombres de más de 40 años.

Conceptos Marco muestral: lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. Población Objetivo: normalmente difiere del universo porque no toda la población está en el marco muestral

Proceso de muestreo Elementos Unidades muestreo Alcance POBLACIÓN tiempo POBLACIÓN MARCO MUESTRAL Procedimiento de selección de la muestra TAMAÑO DE LA MUESTRA SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Procedimiento de muestreo Todos los procedimientos de muestreo No Probabilísticos Probabilísticos Por conveniencia Por Juicio o deliberado Aleatorio Simple Sistemático Estratificado Por Conglomerados

Muestreo no probabilístico Muestra por conveniencia Voluntarios Pedir opinión a personas en un supermercado Usar estudiantes y/o conocidos Entrevista a personas de la calle La unidad de muestreo se selecciona por su disponibilidad Se desconoce la probabilidad de ser seleccionado. Se desconoce el error muestral.

Muestreo no probabilístico Muestra por juicios Seleccionar ciudades para sondear la aceptación de un producto Entrevistar a gerentes de marketing acerca de un producto. Puede dar mejores resultados que la muestra por conveniencia.

Muestreo probabilístico Se conoce la probabilidad de ser elegido No existe garantía de que los resultados sean mejores que con la muestra no probabilística Con el muestreo probabilístico se puede conocer el error muestral.

Muestreo aleatorio simple (m.a.s.) Se eligen individuos de la, de manera que todos tienen la misma probabilidad de aparecer, hasta alcanzar el deseado. Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la población, y eligiendo individuos aleatoriamente con un programa estadístico. En general, las técnicas de inferencia estadística suponen que la muestra ha sido elegida usando m.a.s., aunque en realidad se use alguna de las que veremos a continuación.

Muestreo aleatorio simple (m.a.s.) Muestra formulada de manera que cada integrante de la población tenga la misma probabilidad de quedar incluido. Población aleatorización Muestra

Muestreo sistemático Población ordenada Muestra sistemática 1 2 3 4 5 Los integrantes de la población se ordenan de acuerdo algún método y se selecciona al azar un punto de inicio y después se elige cada “k” elemento de la población para la muestra de manera sistemática. Población ordenada Muestra sistemática 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 1 5 9 13 17 21 25 29 36

Muestreo estratificado Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables, subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el estudio y queremos asegurarnos de tener cierta cantidad mínima de individuos de cada tipo: Hombres y mujeres, Jóvenes, adultos y ancianos… Se realiza entonces una m.a.s. de los individuos de cada uno de los estratos. Al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo del estrato con respecto al total de la población.

Muestreo estratificado Una población se divide en subgrupos denominados estratos, los cuales son lo más homogeneo posible, y de cada estrato se seleccionan de manera proporcional los integrantes de la muestra estratificada. Población estratificada Muestra estratificada Aleatorización

Muestreo por grupos o conglomerados Se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio, pero sin embargo sabemos que se encuentran agrupados naturalmente en grupos. Se realiza eligiendo varios de esos grupos al azar, y ya elegidos algunos podemos estudiar a todos los individuos de los grupos elegidos o bien seguir aplicando dentro de ellos más muestreos por grupos, por estratos, aleatorios simple… Para conocer la opinión de los médicos del sistema nacional de salud, podemos elegir a varias regiones de España, dentro de ellas varias comarcas, y dentro de ellas varios centros de salud, y… Al igual que en el muestreo estratificado, al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo de unos grupos con respecto a otros. Regiones con diferente población pueden tener probabilidades diferentes de ser elegidas, comarcas, hospitales grandes frente a pequeños.

Muestra por conglomerado Población por conglomerado La población se agrupa en conglomerados, los cuales poseen la característica de ser dispersos dentro de ellos, esto son elegido por ubicación geográfica. Muestra por conglomerado Población por conglomerado