INTRODUCCIÓN A LOS MÉTODOS DE MUESTREO UNIVERSIDAD VERACRUZANA FACULTAD DE ESTADÍSTICA E INFORMÁTICA ESPECIALIZACIÓN EN MÉTODOS ESTADÍSTICOS INTRODUCCIÓN A LOS MÉTODOS DE MUESTREO PRESENTA: DIANA ELIZABETH VALDERRÁBANO PEDRAZA

CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO Términos de muestreo Población.- Se llama población objetivo aquella que nos interesa conocer generalmente una serie de características. La población objetivo puede ser : Finita Infinita Población

CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO Términos de muestreo Marco de muestreo.- Una lista de las unidades de la población bajo estudio constituye el “marco”. Muestra.- Es un conjunto de unidades seleccionadas de uno o varios marcos. Muestra

CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO Términos de muestreo Parámetros.- son medidas que representen a la población bajo estudio En las encuestas por muestreo generalmente los parámetros que se estiman con mayor frecuencia son: la media ( ), el total ( ), la proporción (p), la razón (R) y la varianza ( ).

CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO Etapas principales de una encuesta por muestreo Objetivos de la encuesta Población bajo estudio El marco Diseño de la muestra Datos que van a ser colectados Método de medición El cuestionario Encuesta piloto Selección y capacitación de los entrevistadores Organización del trabajo de campo Organización del manejo de datos Resumen y análisis de los datos

MUESTREOS PROBABILÍSTICOS Muestreo aleatorio simple (MAS) Muestreo sistemático (MS) Muestreo aleatorio estratificado (MAE) Muestreo por conglomerados en una etapa Muestreo por conglomerados en dos etapas

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE El MAS se recomienda cuando hay homogeneidad en las unidades de la población bajo estudio. MAS es un método que consiste en seleccionar una muestra de n unidades de una población finita de tamaño N. Las unidades que componen la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas en la muestra.

Esquema de un muestreo aleatorio simple ... 2 Población finita de tamaño N Selección aleatoria simple Muestra aleatoria simple de tamaño n 1 3 4 5 6 7 N-1 N-2 N-4 N-5 N-6 N n 8 N-3

MUESTREO SISTEMÁTICO El MS consiste en dividir la población N en subpoblaciones, a partir de las cuales se selecciona una muestra de tamaño n, extrayendo una unidad de cada subpoblación. El procedimiento de selección de muestra es dividir el número de unidades de la población entre el número de unidades que componen la muestra, denotado por Luego se elige un número aleatorio entre 1 y k, el cual se denota por r, siendo r el primer elemento que forma parte de la muestra. El segundo elemento resulta ser r+k, el tercero r+2k y así sucesivamente hasta completar la muestra de tamaño n.

Esquema de un muestreo sistemático SUBPOBLACION 1 SUBPOBLACION 2 SUBPOBLACION n . . . Muestra sistemática de tamaño n Población ordenada de tamaño N r r+k . . . r+(n-1)k

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO Generalmente se presentan estudios donde las poblaciones presentan heterogeneidad con respecto a la(s) variable(s) de interés. En estos casos en conveniente emplear un MAE. El esquema de MAE consiste en fraccionar la población original en estratos (o subdivisiones) de tal forma que todos ellos formen una partición y la unión de todos ellos conduce a la población total. Los estratos son diferentes entre ellos pero semejantes dentro de cada estrato.

Esquema de un muestreo aleatorio estratificado Población finita de tamaño 1 2 3 n1 ... n2 4 nL Estrato 1 Estrato 2 N1 N2 . . . Estrato l NL Muestra aleatoria simple Muestra aleatoria estratificada de tamaño N = + 9 8 5 6 7 . . . L n n =

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO En un esquema de muestreo aleatorio estratificado, una vez elegido el tamaño de la muestra n, nos enfrentamos con el problema de asignar los tamaños de muestra , a cada uno de los estratos. Las soluciones que se proponen para resolver este problema son Asignación óptima. Tamaño, variabilidad y los costos. Asignación de Neyman. Tamaño y variabilidad. Asignación proporcional. Tamaño.

MUESTREO POR CONGLOMERADOS EN UNA ETAPA Cuando las poblaciones son relativamente grandes y dispersas, existe dificultad para llevar a cabo los esquemas de muestreo ya mencionados. Es conveniente el uso de un esquema conocido como muestreo por conglomerados, el cual se caracteriza por que las unidades de muestreo son un conjunto de elementos. Estos conjuntos de elementos son conocidos como conglomerados. Los conglomerados son semejantes entre ellos pero diferentes dentro de cada conglomerado. El muestreo por conglomerados es una técnica en donde se analizan conglomerados de elementos y en cada conglomerado los elementos se estudian en su totalidad.

Esquema de un muestreo por conglomerado en una etapa 1 2 3 4 5 6 . . . N n Selección aleatoria de conglomerados Muestra aleatoria simple n conglomerados Población finita de N conglomerados

MUESTREO POR CONGLOMERADOS EN DOS ETAPAS El muestreo por conglomerados en dos etapas es una técnica que se recomienda cuando los conglomerados son muy grandes. En este esquema, en una primera etapa se seleccionan aleatoriamente conglomerados de elementos, y en una segunda etapa, se muestran aleatoriamente elementos dentro de cada uno de los conglomerados seleccionados en la primera etapa.

Esquema de un muestreo por conglomerados en dos etapas 1 2 3 4 5 6 . . . N n m1 ... m3 m2 mn Muestra aleatoria simple de n conglomerados Población finita de N conglomerados

MUESTREOS NO PROBABILÍSTICOS Muestreo por cuotas Muestreo bola de nieve Muestreo de conveniencia Muestreo por juicio personal

MUESTREO POR CUOTAS Es un tipo de muestreo ampliamente utilizado en encuestas de opinión pública e investigación de mercado. Parte de la premisa de que la muestra debe tener una buena distribución geográfica y que debe contener la cuota determinada de individuos con ciertas características de la población.

MUESTREO POR CUOTAS Las características que suelen tomarse en cuenta son el sexo, la edad, el nivel socioeconómico, el tamaño del lugar u otras características sociológicas o económicas. SEXO EDAD NIVEL SOCIOECONÓMICO TOTAL BAJO MEDIO ALTO F 18-30 9 7 2 18 31-45 46+ 5 14 M 50 38 12 100

MUESTREO BOLA DE NIEVE Parte de la premisa de que las unidades de la población se conocen entre sí y consiste en seleccionar una muestra inicial de unidades y establecer en cada entrevista qué nuevas personas de la población en estudio han de entrevistarse para pasar a formar parte de la muestra. Ventajas: Puede ser más económico. Permite la creación de una muestra cuando no se dispone de un marco muestral. Permite agrandar la muestra inicial hasta obtener una muestra que se considere representativa de la población en estudio. Se selecciona la muestra con elementos que interesen al estudio. Desventajas: Poca representatividad de los resultados. Estimadores sesgados. No se pueden hacer inferencias a la población bajo estudio.

Esquema de un muestreo bola de nieve Unidad 1

MUESTREO DE CONVENIENCIA Consiste en obtener una muestra de acuerdo con la conveniencia del investigador, acudiendo a poblaciones accesibles. Este procedimiento permite obtener información rápida y económica. La ventaja de este tipo muestreo es que se reduce el costo del muestreo y la toma de información, pero tiene la desventaja de que los estimadores obtenidos de la muestra son poco precisos de los parámetros poblacionales.

MUESTREO POR JUICIO PERSONAL Este tipo de muestreo consiste en acudir a expertos en la materia, los cuáles sustituyen el azar por un conocimiento profundo del tema a tratar. La dificultad de tal decisión es que en forma consciente o inconsciente se está cometiendo un error, conduciendo tal decisión a los llamados sesgos en la información y que la muestra seleccionada, no de una buena idea de la variabilidad en la población. La razón básica de nuestra incapacidad para manejar las muestras a juicio personal es que no podemos calcular la probabilidad de que una unidad especificada se seleccione en la muestra.