APLICACIÓN Y FÓRMULA DE MUESTRA

Conceptos:

Estadística.- Es la ciencia que trata de compilar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos para tomar decisiones o hacer conteos.

Universo.- Son todos los posibles elementos de estudio y se representan con la letra "U".

Población.- Es el conjunto de todos los individuos u objetos con características comunes y se representan con la letra "N". Es la parte tomada del universo.

Muestra.- Una porción o subconjunto de una población de interés. El número de individuos de la muestra se llama tamaño de la muestra. En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población.

La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes.

Suele representarse con la letra "u".

Muestreo.- Es el proceso seguido para la extracción de una muestra. El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

Encuesta.- Es el proceso de obtener la información buscada en la muestra.

Estadística descriptiva.- Conjunto de procedimientos y métodos que permiten organizar, resumir y presentar métodos que permiten organizar, resumir, y presentar los datos de manera informativa, con el fin de resumir y reescribir las características importantes del conjunto de datos.

Estadística inferencial.- Conjunto de métodos y técnica utilizadas para determinar o conocer un parámetro de una población basándose en la información de una muestra.

TIPOS DE MUESTREO

No aleatorioso Se eligen los elementos, en función de que sean representativos, según la opinión del

investigador. Aleatorios

o Todos los miembros de la muestra han sido elegidos al azar, de forma que cada miembro de la población tuvo igual oportunidad de salir en la muestra.

Simple

o Elegido el tamaño de la muestra, los elementos que la compongan se han de elegir aleatoriamente entre los N de la población.

o Con calculadora: se utilizan los números aleatorios. Sistemático

o Se ordenan previamente los individuos de la población; después se elige uno de ellos al azar, a continuación, a intervalos constantes, se eligen todos los demás hasta completar la muestra.

Estratificadoo Se divide la población total en clases homogéneas, llamadas estratos; por ejemplo, por

grupos de edades, por sexo. Hecho esto la muestra se escoge aleatoriamente en número proporcional al de los componentes de cada clase o estrato.

Conglomeradoso El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto

número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

CARACTERÍSTICAS VENTAJAS INCOVENIENTES

Aleatorio simple

Se selecciona una muestra de tamaño n de una

población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

Sencillo y de fácilcomprensión.

Cálculo rápido demedias yvarianzas.

Se basa en laTeoría estadística,y por tanto existenpaquetesinformáticos paraanalizar los datos

Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.

Cuando se trabaja con muestras

pequeñas es posible que no represente a

la población adecuadamente.

Sistemático

Conseguir un listado de losN elementos de la población

Determinar tamaño muestral n.

Definir un intervalo k= N/n.Elegir un número aleatorio,

r,entre 1 y k (r= arranque

aleatorio).Seleccionar los elementos

de la lista.

Fácil de aplicar. No siempre es

necesario tener unlistado de toda lapoblación.

Cuando lapoblación estáordenadasiguiendo unatendenciaconocida, asegurauna cobertura deunidades de todoslos tipos.

Si la constante de muestreo está asociada con el

fenómeno de interés, las estimaciones

obtenidas a partir de la muestra puedencontener sesgo de

selección.

Estratificado En ciertas ocasiones resultará conveniente

estratificar la muestra según

Tiende a asegurarque la muestrarepresente

Se ha de conocer la distribución en la población de las

ciertas variables de interés. Para ello debemos conocer la composición estratificada de la población objetivo a

hacer un muestreo. Una vez calculado el tamaño

muestral apropiado, este se reparte de manera

proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una

simple regla de tres.

adecuadamente ala población enfunción de unas variablesseleccionadas.

Se obtienenestimaciones másprecisa.

Su objetivo esconseguir unamuestra lo mássemejante posiblea la población enlo que a la o lasvariablesestratificadoras serefiere.

variables utilizadas para la estratificación.

Conglomerados

Se realizan varias fases demuestreo sucesivas

(polietápico).La necesidad de listados de las unidades

de una etapa se limita a aquellas unidades de

muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

Es muy eficientecuando lapoblación es muygrande y dispersa.

No es precisotener un listado detoda la población,sólo de lasunidadesprimarias demuestreo.

El errorestándar es

mayor que enel muestreo

aleatoriosimple o

estratificado. El cálculo del

error estándares complejo.

TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICOS

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población. Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

1.- Muestreo por cuotas:

También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

2.- Muestreo intencional o de conveniencia:

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).

3.- Bola de nieve:

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

4.- Muestreo Discrecional · A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.