MUESTREO

Conceptos Básicos en la Investigación por Muestreo La población o universo: Es el conjunto de todos los elementos que

tienen una o más características en común. Censo: Es el conjunto de operaciones destinadas a recopilar, procesar,

evaluar y publicar datos referentes a todas las unidades de un universo Muestra: Es un subconjunto representativo de elementos que han sido

extraídos de una población. Elemento: Es la unidad acerca de la cual se está recolectando

información. Muestreo: Es el procedimiento mediante el cual se extraen algunos

elementos de una población. Sólo de esa parte de la población se obtiene información para a través de ella estimar ciertas características importantes de la población.

Unidad de muestreo: Es el elemento o elementos que se encuentran disponibles para su selección en alguna de las etapas de muestreo. En los procedimientos más simples, la unidad de muestreo puede ser también el elemento

Ventajas y desventajas del muestreo frente al censo

Ventajas del muestreo: Ahorro de dinero debido a que se consideran menos unidades para

trabajar. Ahorro de tiempo, dado que el número de mediciones solo es de

una parte representativa de la población. Mayor precisión, la muestra puede ser más precisa porque reduce

la magnitud de los errores no muestrales, debido a que: Existe menos personal necesario para hacer las mediciones (u

observaciones). Hay personal con mejor preparación. Puede variar las condiciones del estudio si se demora su

ejecución. Conveniencia, es conveniente el uso de una muestra si el estudio

ocasiona la destrucción de la unidad estudiada. Ejemplo. Para verificar la letalidad de un veneno para ratas se

experimenta con una muestra de estos animales.

Ventajas y desventajas del muestreo frente al censo Desventajas del muestreo: Las estimaciones resultantes del muestreo están afectas al

inevitable error de muestreo. La información proveniente de una muestra no proporciona

información tipo inventario para cada uno de los elementos de la población.

Las estimaciones no pueden subdividirse para pequeños dominios de análisis, considerando que no todos ellos pueden estar representados debidamente en la muestra.

Requiere de personal especializado y experimentado.

Tipos de muestreo.Muestreo no probabilístico:Muestreo no probabilístico:

Se utiliza cuando la selección de un elemento que formará parte de la muestra se basa en el criterio del investigador. No todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de pertenecer a la muestra.

Muestreo probabilístico: Muestreo probabilístico: En el muestreo probabilístico, la selección de cada

elemento de la muestra se hace siguiendo reglas matemáticas de decisión. Todos los elementos de la población tienen una probabilidad real y conocida de ser seleccionados.

Tipo de muestreo no probabilístico. Muestreo de conveniencia.- En este tipo de

muestreo, los elementos se seleccionan, como su nombre lo indica, de acuerdo a la conveniencia del investigador

Muestreo de comparación.- En este tipo de muestreo se selecciona la muestra de acuerdo con lo que un experto piensa acerca de la contribución de los diferentes elementos de la población a la cuestión particular que se está investigando

Tipo de muestreo probabilístico Muestreo aleatorio simple.Muestreo aleatorio simple.

Es el procedimiento de seleccionar muestras en el que al seleccionar en forma aleatoria y sin reemplazo a “n” unidades de muestreo de una población que contiene un total de N unidades, se garantiza que cada una de las muestras posibles tiene la misma probabilidad de ser elegida.

Tipo de muestreo probabilísticoMuestreo aleatorio estratificadoMuestreo aleatorio estratificado ..

Estratificar significa dividir a la población en varias partes de acuerdo a ciertas características de sus elementos. El objetivo de estratificar la población es buscar homogeneidad entre los estratos, a fin de reducir el error estándar de los estimadores.

Tipo de muestreo probabilísticoMuestreo sistemáticoMuestreo sistemático..

En el muestreo sistemático, se debe elegir un elemento del marco muestral cada cierto intervalo. Este muestreo supone que se cuenta con una enumeración completa de los elementos de la población. El tamaño del intervalo (K), se calcula como el valor recíproco de la fracción de muestreo.

Tipo de muestreo probabilístico. Muestreo por conglomerados.

Este muestreo es útil cuando las unidades de análisis en la población se consideran agrupadas en conglomerados. Cada conglomerado constituirá una unidad de muestreo.

Determinación del tamaño de muestra

El tamaño de muestra constituye el número de elementos que deberán ser seleccionados de la población meta, ya sea utilizando una técnica probabilística o no probabilística.

Para el cálculo del tamaño de muestra es necesario tener en cuenta algunas consideraciones previas que se desarrollarán en el capítulo de inferencia.

Diseño del trabajo de Diseño del trabajo de campocampo El trabajo de campo comprende los

siguientes aspectos: la selección, capacitación y supervisión de las personas que recolectarán los datos; asimismo la validación del trabajo de campo y la evaluación de los encuestadores.

Elección de la muestra

Se seleccionará los elementos del marco de muestreo que conformarán la muestra aplicando la técnica de muestreo apropiada para el estudio que se desea llevar a cabo.

Recogida de datos

Llegado el momento previsto para el levantamiento de los datos se procederá utilizando según sea el caso alguno de los siguientes medios:

Recogida de datos

De observación, cuando se registra sistemáticamente un acontecimiento, un comportamiento no verbal, una situación, etc. Por ejemplo,

Ambiente natural o artificial. Recolección a escondidas. Observación mecánica o humana.

Recogida de datos De comunicación, se busca que la información

sea proporcionada por los individuos. Tal es el caso

Entrevista personal. Cuestionario por correo. Entrevista telefónica.

Preparación y análisis estadísticos de los datos

Cuando se preparan los datos para su respectivo análisis se llevan acabo las siguientes actividades: Verificación de los cuestionarios. Edición. Codificación. Trascripción (llenado de la base de datos) Depuración de la base de datos. Ajuste de los datos en forma estadística. Selección de la estrategia para el análisis de los datos.

Preparación y presentación del reporte

Empieza con la interpretación de los Empieza con la interpretación de los resultados del análisis de datos y lleva resultados del análisis de datos y lleva a conclusiones y recomendaciones.a conclusiones y recomendaciones.

El reporte formalreporte formal y se realiza la presentación oral.

SeguimientoSeguimiento, ayudando a la gerencia y realizando una evaluación detallada del proyecto de investigación