CAPACITACIÓN, INVESTIGACIÓN, ESTADÍSTICA Y MERCADEO

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1 CAPACITACIÓN, INVESTIGACIÓN, ESTADÍSTICA Y MERCADEO
CIEM CAPACITACIÓN, INVESTIGACIÓN, ESTADÍSTICA Y MERCADEO

2 León Darío Bello Parias
UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA Muestreo en Estudios Descriptivos León Darío Bello Parias

3 CONDUCTA 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?

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

5 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.

6 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

7 MUESTRA Es un subconjunto de la población a estudiar, es decir, es una parte de ella y por lo tanto se procurará que posea las mismas características.

8 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. No obstante, esto en muchos casos no se conoce, precisamente es lo que se desea identificar. Lo que si se puede identificar previamente es la composición de la población de algunas variables de identificación, como: Sexo, estrato, profesión etc.

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 Población Porcentajes similares Sistemático

11 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.

12 CENSO VS MUESTRA POBLACIONES PEQUEÑAS POBLACIONES MUY VARIABLES
ENSAYOS DESTRUCTIVOS

13 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 – Caucasia - 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 Caucasia. Definir por los participantes.----- ----

14 PREMISAS EN EL DISEÑO DE MUESTRA
1. Identificación del universo 2. Indicadores a estimar Proporciones Promedios Métodos multivariados 3. Desagregación de los resultados 4. Precisión deseada en los estimadores

15 COMBINACIONES DE MUESTREO
PROBABILISTICO Muestreo de elemento VS muestreo de grupo Igual probabilidad VS diferente probabilidad Estratificado VS no estratificado 32 Aleatoria VS sistemática Una sola etapa VS multietápico

16 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

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

18 MUESTREO PROBABILÍSTICO
Se caracteriza por que existe una probabilidad mayor de cero y conocida de que una unidad de la población objeto de estudio sea incluida en una muestra. Se puede medir el error de estimación y por ende, se realizan estimaciones. No obstante, en algunos casos no es posible su realización, o el objetivo del estudio no lo hace necesario. MUESTREO PROBABILÍSTICO

19 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.

20 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Se caracteriza por que otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población. Para él calculo muestral, se requiere de: El tamaño poblacional, si ésta es finita, del error admisible y la estimación de la varianza del estimador, en lo general proporción o promedio. En la práctica es difícil de realizar debido a que en muchos casos no se dispone de un marco muestral.

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22 EJEMPLO n0 = --------- = -------------------------- = 38 e2 40002
Calcule el tamaño de muestra necesario si se quiere una confianza del 90%, un error admisible de 4000 y se estima la desviación en Z2/2* S (1.645)2 * (15000)2 n0 = = = 38 e Si se conoce N, suponga que es entonces: n n = = = 38 1+ n N

23 TAMAÑO DE MUESTRA Donde:
Valor tabulado de la distribución normal cuando se tiene una confiabilidad del 95% P: Proporción de empresas que poseen control interno en el área de mercadeo. El valor se estimó con la prueba piloto. (1-P): Proporción de empresas que no poseen control interno en el área de mercadeo. e: Error que se admite como viable y se mide en porcentaje, para el caso se considera adecuado el 6%. Procurando obtener información de todos los sectores, se utiliza el muestreo estratificado proporcional, el cual utiliza la siguiente formula: Ni=n*(Ni /N) N1=216*(Ni /6100) = Ni: Total de empresas del sector i. Donde: N: Total de pequeñas y medianas empresas n: Tamaño de muestra Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias ni: Tamaño de muestra

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25 EJEMPLO n0 = ------------------ = -------------------------- = 224
Calcule el tamaño de muestra necesario si se quiere una confianza del 95%, un error admisible del 6% y la proporción de éxitos es de 0.30. Z2/2* P*(1-P) (1.96)2 * 0.3*0.7 n0 = = = 224 e (0.06)2 Si se conoce N, suponga que es entonces: n n = = = 216 1+ n N

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28 Ajustes A las formulas anteriores, aún se les puede colocar mayor subjetividad: La tasa de no respuesta El ajuste por diseño: Conocido como Deff

29 1). Decir si cada una de Las siguientes afirmaciones es verdadera o falsa.
Taller a) Para un tamaño de población y una varianza muestral dados, cuando mayor sea el tamaño de muestra, más amplio será el intervalo de confianza para la media poblacional. Para la proporción poblacional. b) Para unos tamaños poblacionales y muestrales fijos, cuanto mayor sea la varianza muestral, más amplio será un intervalo de confianza para la media poblacional.

30 c) Para un tamaño y una varianza muestral dados, cuanto mayor sea el tamaño de la población, más amplio será un intervalo de confianza del 95% para la media poblacional. Justificar la respuesta. d) Para un tamaño poblacional y muestral dados, y para una varianza muestral dada, un intervalo de confianza del 95% para la media poblacional es más amplio que un intervalo de confianza del 90% para el mismo parámetro. Por qué?

31 Profesor León Darío Bello Parias
Taller Se realiza un estudio para estimar el porcentaje de ciudadanos de Palmira que están en favor de la venta de acciones en Ecopetrol. Qué tan grande debe ser la muestra si se desea tener una confianza de al menos 95% de que la estimación estará dentro del 2% del porcentaje real? Profesor León Darío Bello Parias

32 MUESTREO SISTEMÁTICO Tiene el mismo principio del MAS, no obstante, no requiere tener marco muestral, sin embargo, tiene la desventaja de la periodicidad, es decir, al obtener las unidades o elementos muestrales de manera sistemática, se pueden realizar mediciones que obtienen estimaciones sesgadas, valga decir, si pretende estimar las ventas por día en la zona Rosa del Poblado en Medellín y el salto o frecuencia es 7, tiene el inconveniente que siempre será seleccionado el mismo día de la semana.

33 MUESTREO ESTRATIFICADO
En aquellos casos donde la población es muy heterogénea, por lo tanto, se presume que dicha población esta afectada por otra variable que puede minimizar la variabilidad, por ejemplo, los salarios y en general las variables que involucran dinero, son muy variables, no obstante, si se parcela la información según profesión, o años de experiencia para el caso del salario, seguramente, se disminuirá ésta y permitirá estimaciones más precisas. Lo anterior, conlleva a disminuir costos y lograr mayor eficiencia en el diseño muestral. MUESTREO ESTRATIFICADO

34 Se concluye que tanto la confiabilidad como el error permitido, son de potestad de los investigadores y si bien pueden ser subjetivos, son ellos quienes mejor conocen las variables en estudio y sus cambios. Por lo tanto, varios grupos de investigación pueden llevar a diferentes tamaños muéstrales, para el mismo estudio, la situación está en como se argumentan las decisiones.

35 MUESTREO

36 MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
Se caracteriza por no conocerse la probabilidad de que una unidad quede incluida en una muestra, no se puede medir el error de estimación y por lo tanto, no se pueden realizar estimaciones. Está sujeto a otras decisiones subjetivas, no obstante es recomendado en muchos casos (objetivos de la investigación)

37 TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
MUESTREO DE CONVENIENCIA. MUESTREO POR JUICIO U OPINION. MUESTREO POR CUOTAS. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE. MUESTREO CON FINES ESPECIALES.

38 MUESTREO DE CONVENIENCIA
Pretende seleccionar unidades de análisis que cumplen los requisitos de la población objeto de estudio, pero que sin embargo, no son seleccionadas al azar. Se utiliza preferentemente en estudios exploratorios. Las pruebas pilotos, también usan con frecuencia éste tipo de muestreo.

39 MUESTREO POR JUICIO U OPINIÓN
Se tiene como base el juicio del investigador. Se eligen generalmente personas con reconocimiento de su saber sobre el tema objeto de análisis. VACUNA SINTÉTICA

40 MUESTREO POR CUOTAS El investigador selecciona de todas las categorías de una de las variables que representan a la población. Es usual en la práctica, se tiende a confundir con el estratificado. La diferencia radica en que en éste último se seleccionan las unidades al azar y en el de cuotas NO. Administración 1500 Negocios Financieros 1000

41 MUESTREO DE BOLA DE NIEVE
PREMISA: Los miembros de la población en estudio se conocen entre sí. Personas con enfermedad estigmatizada por la comunidad.

42 ¿Qué entiende por Muestreo?
CONDUCTA DE SALIDA ¿Qué entiende por Muestreo? ¿Es mejor censo que muestra? Cuando utiliza el método de Bola de Nieve. ¿Es mejor una muestra probabilística? ¿Cúal es la diferencia entre el MAS y el Sistemático? Cuando se incrementa el tamaño de muestra los resultados son más confiables?

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