Introducción al Muestreo Msc Edwin Giron Amaya

Presentación del tema: "Introducción al Muestreo Msc Edwin Giron Amaya"— Transcripción de la presentación:

1 Introducción al Muestreo Msc Edwin Giron Amaya

2 Qué entiende por Muestreo?
PREGUNTAS DE ENTRADA Qué entiende por Muestreo? Es mejor censo que muestra? Cuando utiliza el método de Bola de Nieve. Es mejor una muestra probabilística? Cuál es la diferencia entre el MAS y el Sistemático? CUANDO SE INCREMENTA EL TAMAÑO DE MUESTRA LOS RESULTADOS SON MÁS CONFIABLES?

3 DEFINICIONES BASICAS POBLACION MARCO MUESTRAL CENSO UNIDAD MUESTRAL
ELEMENTO MUESTRAL MUESTREO

4 El grupo que en realidad podemos estudiar se
POBLACION O UNIVERSO Son todas y cada una de las posibles observaciones o medidas que se estén considerando. De acuerdo a su tamaño, la población puede considerarse finita o infinita. La estatura de todos los niños en un preescolar (finita), el puntaje obtenido en un test sobre estrés para todos los empleados del estado (finita), el total de vehículos que llegan a un peaje durante un mes (infinita), el número de computadores existentes en Colombia (finita), etc. Es útil aclarar que en estadística cuando la población es muy grande, se considera infinita. El grupo que en realidad podemos estudiar se denomina población de estudio.

5 censo Es el recuento que se hace de una población finita; es decir, debe ser numerable y contable. Es claro que si la población es grande, los costos y el tiempo serán mucho mayores que cuando se utiliza muestreo, no obstante, dado la naturaleza de la variable en estudio y de los objetivos de la investigación, es posible que en algunos casos se recomiende éste procedimiento. De cualquier manera, el censo no garantiza una confiabilidad en los resultados del 100%, precisamente por que existen otros factores que inciden en las diferentes mediciones en una investigación

6 MUESTRA Es un subconjunto de la población estadística, es decir, es una parte de ella y por lo tanto tiene que poseer las mismas características de la población objeto de estudio.

7 MUESTRA REPRESENTATIVA
Es aquella que representa adecuadamente la composición de la población, es decir, que las diferentes categorías claves del estudio estén representadas en la muestra.

8 Población Muestra

9 Es el método estadístico por medio del cual se definen los criterios y técnicas que deben orientar el proceso de recolección u obtención de información”. MUESTREO Es claro que el procedimiento de selección y el tamaño está cruzado por los objetivos de la investigación, las poblaciones son en lo general diferentes y por lo tanto, deberán utilizarse criterios distintos para seleccionar las unidades bajo estudio.

10 Una lista de municipios, Una lista de las IPSs de cada municipio, y
Es un conjunto de listas de todas las unidades de muestreo, estas listas, también pueden ser mapas u otras formas que sirvan de base para determinar las unidades de muestreo. En un estudio de percepción sobre calidad en los servicios, se puede pensar: para seleccionar usuarios de IPSs en municipios, se requiere: MARCO MUESTRAL Una lista de municipios, Una lista de las IPSs de cada municipio, y Lista de usuarios de cada IPSs. En éste caso, las listas son el marco muestral total, mientras que los elementos que las componen son los elementos muestrales.

11 MARCO MUESTRAL Los marcos muestrales pueden cometer 3 errores los cuales deben ser corregidos para evitar posibles sesgos en las estimaciones. Subcobertura: Ocurre cuando hacen falta elementos del universo en el marco muestral. Por tal motivo debe existir un mecanismo para que actualicé el marco muestral continuamente. Sobrecobertura: Ocurre cuando el marco esta desactualizado y algunos elementos ya no pertenecen al universo. Repetición: Ocurre cuando los elementos del universo están registrados varias veces, con el mismo nombre o identificación, en esta caso es fácil identificarlo, sin embargo ocurre que puede un elemento del universo estar presente con diferente identificador.

12 Elemento Muestral: Unidad muestral:
Es cada una de los miembros individuales de una población. Cada unidad muestral proporciona una medida, por ejemplo los estudiantes de un colegio. Elemento Muestral: Es el elemento del cual se obtiene la medición, por ejemplo en un estudio de hogares, el hogar es la unidad muestral, mientras que el jefe del hogar o su reemplazo es el elemento muestral, quien proporciona la información que necesitamos.

13 CENSO VS MUESTRA POBLACIONES PEQUEÑAS POBLACIONES MUY VARIABLES
ENSAYOS DESTRUCTIVOS

14 Para los siguientes casos diga si es preferible Censo o muestreo y defina población, unidad muestral y elemento muestral. Estudio sobre el perfil de los estudiantes y egresados de la Tecnología en Administración en Servicios de Salud - en los últimos dos años. Casos Estudio sobre el perfil socio económico de los docentes de entidades oficiales en Colombia. Estudio para identificar la demanda de servicios de salud en Bogotá. Definir por los participantes.----- ----

15 Muestreos probabilistas
Cuando elegimos individuo de una población de estudio para formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones: TÉCNICAS DE MUESTREO Se puede definir el conjunto de todas las posibles muestras que se obtengan con un proceso de selección escogido. A cada muestra posible le pertenece una probabilidad de selección P(S) conocida. Todo elemento de la población debe tener una probabilidad mayor a cero de ser seleccionado, lo cual debe ser garantizado por el proceso de selección. El proceso de selección que se utilice debe ser un mecanismo aleatorio que garantice que cada muestra posible s recibe exactamente la probabilidad p(s) de ser seleccionada. Muestreos probabilistas

16 Muestreos no probabilistas
Cuando elegimos individuo de una población de estudio para formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones: TÉCNICAS DE MUESTREO No se conoce la probabilidad. Son muestreos que seguramente esconden sesgos. En principio no se pueden extrapolar los resultados a la población. Muestreos no probabilistas A pesar de ello una buena parte de los estudios que se publican usan esta técnica.

17 PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO
PROBABILISTICO (Probabilidad mayor de 0 y conocida). M.A.S SISTEMATICO ESTRATIFICADO CONGLOMERADO AREAS No PROBABILISTICO Conveniencia Juicio Prorrateo (cuotas) Con fines especiales Bola de nieve

18 Algunos diseños no probabilísticos son:
Conveniencia Es una técnica que consiste en seleccionar una muestra de la población que se accesible, los individuos empleados en la investigación son seleccionados por que están disponibles, no porque fueron seleccionados por un criterio estadístico. Por lo general esa conveniencia representa mayor facilidad operacional y bajos costos. A Juicio Los sujetos son seleccionados con base al conocimiento, experiencia y juicio del investigador.

19 Algunos diseños no probabilísticos son:
Cuotas En primer lugar se divide la población de estudio en grupos mutuamente excluyentes, luego se establecen metas de individuos en cada grupo se realizan las entrevistas hasta cumplir la cuota. Por ejemplo: si definimos segmentos por sexo en una población en el que hay 60% mujeres y 40% hombres y queremos obtener una muestra de 1000 personas, definimos una meta de 600 mujeres y 400 hombres. Bola de nieve. Es una técnica de muestreo no probabilística donde los individuos seleccionados para participar en el estudio invitan o llevan a otros individuos de su red de amigos o conocidos. El nombre de bola de nieve viene la idea de una bola que rueda ladera abajo y cada vez que rueda ella va aumentando su tamaño. Esta técnica es usada frecuentemente cuando el estudio se realiza en poblaciones de baja incidencia e individuos de difícil acceso.

20 Estamos hastiados de información pero hambrientos de conocimientos
Muestreo Probabilístico Estamos hastiados de información pero hambrientos de conocimientos John Nasibett

21 MUESTREO PROBABILÍSTICO
Se caracteriza por conocer la probabilidad de que una unidad particular del universo sea incluida en una muestra, dicha probabilidad es mayor de cero. Se puede medir el error de estimación y por ende, se realizan estimaciones. MUESTREO PROBABILÍSTICO

22 Permite medir la precisión de las estimaciones.
Ventajas del Azar Elimina la subjetividad de los investigadores en la selección de unidades de análisis Permite medir la precisión de las estimaciones. El azar no garantiza representatividad.

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58 Ejercicio Se desea estimar el peso promedio de los sacos que son llenados por un nuevo instrumento en una industria. Se conoce que el peso de un saco que se llena con este instrumento es una variable aleatoria con distribución normal. Si se supone que la desviación típica del peso es de 0,5 kg. Determine el tamaño de muestra aleatoria necesaria para determinar una probabilidad igual a 0,95 de que el estimado y el parámetro se diferencien modularmente en menos de 0,1 kg.

59 Solución: Evidentemente un tamaño de muestra no puede ser fraccionario por lo que se debe aproximar por exceso. El tamaño de muestra sería de 97.

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77 Muestreo de Bernoulli.

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83 MUESTREO ESTRATIFICADO

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95 MUESTREO PROPORCIONAL AL TAMAÑO PPT

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108 MUESTREO POR CONGLOMERADOS

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114 MUESTREO MULTIETAPICO

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