Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo.

Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n

Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

2, 6, 10, 14,..., 98

Se divide la población en clases o estratos

y se escoge, aleatoriamente, un número de

individuos de cada estrato proporcional al

número de componentes de cada estrato.

En una fábrica que consta de 600

trabajadores queremos tomar una muestra

de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en

la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en

la D.

Un procedimiento de muestreo

contiene reglas que especifican

cómo:

calcula el sistema el tamaño de la

muestra

se debe calcular una

característica de inspección

Los procedimientos de muestreo se almacenan normalmente al nivel de la característica de una hoja de ruta o especificación de material.

Si no utiliza una hoja de ruta o especificación de material para inspeccionar un material, puede almacenar un procedimiento de muestreo para una clase de inspección en los datos de inspección QM del maestro de materiales

Las reglas para determinar el muestreo se almacenan en la clase de muestreo. La clase de muestreo y el modo de valoración de la característica de inspección componen el procedimiento de muestreo.

Las clases de muestreo siguientes se suministran en el sistema estándar (entre otras):

inspección al 100%muestreo fijo muestreo porcentual

Puede adaptar el modo de valoración para las características de inspección a la clase de muestreo (por ejemplo, para inspecciones de cómputo o medida).

Los modos de valoración siguientes se suministran en el sistema estándar (entre otros):

inspección por atributos

inspección variable inspección SPC

En un procedimiento de muestreo, también puede:

planificar muestreos múltiples independientes y registrar los resultados de inspección para varios muestreos de la misma característica de inspección

especificar la utilización de puntos de inspección

Si desea que el sistema dinamice el tamaño de la muestra, especifique una regla de dinamización además de un procedimiento de muestreo.

Dependiendo de si se utilizan o no puntos de inspección, sólo puede utilizar determinados procedimientos de muestreo en las hojas de ruta.

Una población queda caracterizada a través de ciertos valores denominados parámetros, que describen las principales propiedades del conjunto.

Un parámetro es un valor fijo (no aleatorio) que caracteriza a una población en particular. En general, una parámetro es una cantidad desconocida y rara vez se puede determinar exactamente su valor, por la dificultad práctica de observar todas las unidades de una población. Por este motivo, tratamos de estimar el valor de los parámetros desconocidos a través del empleo de muestras. Las cantidades usadas para describir una muestra se denominan estimadores o estadísticos muestrales.

El estimador utilizado con más frecuencia

para hacer la estimación de la desviación

estándar de la población, es la desviación

estándar de la muestra:

s2 = (x - x)2 / (n - 1)

Al utilizar un divisor n - 1, nos da un estimador

imparcial de 2.

La porción de unidades de una población dada que posee una característica particular se representa mediante el símbolo p. Si conocemos la porción de unidades de una muestra que tiene la misma característica, podemos utilizar esa p como estimador de p. Se puede mostrar que p tiene todas las características deseables: es imparcial (no sesgado), coherente, eficiente y suficiente.

La media de la distribución de muestreo de la mediaserá igual a la media de la población.

Al incrementarse el tamaño de la muestra , ladistribución de muestreo de la media se acercará a lanormalidad, sin importar la forma de la distribuciónde la población.

Esta relación entre la forma de la

distribución de la población y la forma de la

distribución de muestreo se

denomina teorema del límite central, que es tal

vez el más importante de toda la inferencia estadística. Nos asegura que la distribución

de muestreo de la media se aproxima a la

normal al incrementarse el tamaño de la

muestra.

La importancia del teorema del límite central es que nos permite usar estadísticas de muestra para hacer inferencias con respecto a los parámetros de población sin saber nada sobre la forma de la distribución de frecuencias de esa población más que lo que podamos obtener de la muestra.

○ Laura V. Mixcoac Escobar

○ Liliana Cruz HernAndez

○ Brenda Campos Texcahua

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