El muestreo y otras estadísticas básicas Grupo: 11 Bolaños Hernández, Ana Wendy BH09019 López Ruiz, Cesia Sarai LR11031 Palacios Rivas, Katherine Alejandra PR11025 Pérez Martínez, Oscar Edenilson PM10047 Rivera Maldonado, Andrea Esperanza RM11088

Significado de la muestra La importancia de la técnica del muestreo en la investigación se debe a que no se puede investigar, en la mayoría de los casos, a toda la población o universo, pues ello elevaría los costos del estudio en las fases de aplicación de los instrumentos y procedimientos de investigación.

Los puntos que se ameritan discutir en el muestreo Los objetivos del estudio La disponibilidad de recursos financieros, humanos y materiales El nivel de confianza y precisión para estimar los parámetros de la población. La normalidad de la población de la cual se va a extraer la muestra: homogénea o heterogénea. El tipo de preguntas que se incluyen en el instrumento de recolección con la cantidad de variables sujetas a investigación. El plan de análisis estadístico. Por ejemplo, las perspectivas que se tienen de hacer análisis de correlación o cruce de variables.

Tipos y clases de muestreo muestreo no probabilístico También llamado arbitrario de juicio, o selectivo, pues se basa en el criterio del investigador y no de procedimientos probabilísticos o estadísticos. Su utilización se justifica por la comodidad y la economía pero tiene el inconveniente que los resultados de la muestra no pueden generalizarse para la población entre estos tipos de muestreo están: el de cuotas y el intencional o selectivo.

Muestreo por cuotas Se divide la población en sub-grupo según ciertas características: sexo, estado civil, edad y otros. Puede haber combinaciones de cuotas como: hombres mayores de 20 años mujeres casadas. En la sección de los casos se manifieste el criterio del investigador por lo general se encarga los de más fácil acceso. Por ejemplo 20 hombres y 50 mujeres. En Este tipo de muestreo se intenta tener “representatividad” sin embargo tiene el defecto de que la información recopilada solo es válida para la muestra.

Muestreo intencional o selectivo Se utiliza cuando se requiere tener cosas que pueden ser “representativas” de la población estudiada la selección se hace de acuerdo del esquema de trabajo del investigador. Por ejemplo se tiene interés en aplicar entrevistas estructuradas a informantes clave.

Muestreo probabilístico Su ventaja reside, básicamente en que las unidades de análisis o de observación son seleccionadas en forma aleatoria, es decir, al azar cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido y es posible conocer el error de muestreo se la diferencia entre las medidas de la muestra y los valores poblacionales. Los tipos de muestreo probabilístico son el estratificado por racimos el sistemático.

Muestreo estratificado El principio básico en que se apega este tipo de muestreo es de dividir la población en estratos de manera proporcional con el fin de obtener representatividad de los distintos estratos que componen la población y hacer comprobaciones entre ellos. En cada segmento se calcula una muestra cuya suma representa la muestra total

Muestreo por racimos Es de valiosa ayuda cuando los estudiosos a gran escala por ejemplo el nivel nacional un caso concreto es el siguiente: en cierto año se llevo a cabo el levantamiento de la encuesta de actitud del personal médico del ministerio de salud pública y asistencia social abarcad todo el país.

Muestreo sistemático Aunque se considera que no se reúne los requisitos de aleatoriedad por el problema que con lleva cierta intencionalidad este tipo de muestreo es de suma utilidad cuando el tamaño de la población es muy grande y es difícil elaborar un marca de muestra o no se con números aleatorios. El marco se sujeta a unidades que forman parte del universo o población.

Investigación sobre vivienda En este caso, la ciudad se divide en zonas o distritos; seleccionándose algunas de ellas de acuerdo a un criterio objetivo. Cada zona elegida se divide en mas zonas o calles, escogiendo las que van a servir para efectuar el último paso; la selección de dos viviendas la cual se realiza por cada intervalo hasta completar la muestra.

Fórmula para calcular el tamaño de la muestra. En las secciones anteriores se describen distintos métodos para seleccionar casos que deben incluirse en la muestra. En este apartado se presentan algunos procedimientos para el cálculo del tamaño muestral, suprimiendo hasta donde es posible el aspecto estadístico

Muestreo para estudios sencillos Cuando se observan las siguientes condiciones: La población objeto de estudio es grande (mayor a diez mil casos) El cuestionario que se aplica es reducido entre 30 y 40 preguntas y preferentemente cerradas. Las alternativas se respuestas son mutualmente excluyentes, por ejemplo si, no, bueno, malo, adecuado, inadecuado. Es conveniente trabajar con esta fórmula:

Ejemplos Donde: Z= el nivel de confianza requerido para generalizar los resultados hacia toda la población “pq”= se refiere a la variabilidad de fenómenos estudiados E= la precisión con que se generalizan los resultados (nivel de erros)

Procedimiento:

Muestra para estudio complejo

Ejemplo de muestreo estratificado

Procedimiento para seleccionar los elementos de la muestra Es indispensable disponer de un marco de muestra, es decir, un listado de las personas, viviendas de toda la población, numeradas del 1 a N La selección de los elementos que componen la muestra es al azar, por lo que las preferencias y deseos del investigador no influyen en este proceso. Resulta erróneo suponer que tomar cualquier caso disponible signifique hacerlo en forma aleatoria. Para ello existen diferentes métodos, entre los cuales están: la tabla de números aleatorios Enrollar trozos de papel escribiendo números en cada uno de ellos Para el manejo de las tablas aleatorias deben observarse los pasos siguientes: Construcción del marco de muestra Disponer de una tabla de números aleatorios Conocer el tamaño de la muestra Para visualizar mejor este procedimiento supongamos que se pretende efectuar un estudio sobre actitudes. La población (N) se compone de 1940 personas y la muestra (n) de 212.

Tabla de números aleatorios

Porcentajes y proporciones

Ejemplo:

Tasa o coeficientes