Universidad Nacional de Chimborazo Facultad de Ingeniería

Escuela de Ingeniería AgroindustrialDiseño Experimental

MUESTREO

Se dice que el muestreo es una herramienta que muy utilizada en investigaciones científicas por ende su función se basa en representar una parte de la población a la que se va experimentar, con aquella finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

El muestreo es muy utilizado gracias que este tipo de procedimiento no elegimos todos los elementos que vamos a investigar sino que gracias al muestreo solo se lleva la investigación con una parte de dicha población. Cabe recalcar que la muestra tiene que lograr una representación adecuada que abarca todas las características de la población.

Errores que se pueden cometer al utilizar el muestreo:

1. Conclusiones muy generales (error de muestreo)2. Conclusiones hacia una Población muy grande (error de inferencia)

TIPOS DE MUESTREO

Se dividen en dos grandes grupos que son: Muestreo Probabilísticos y Muestreo No Probabilísticos.

I. Muestreo Probabilístico

Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para llegar a ser la muestra. Son los más recomendables ya que nos aseguran la representatividad de la muestra.

1. Muestreo Aleatorio Simple:

El procedimiento a utilizar en este tipo de muestreo es: asignar con numero todos los individuos de la población y por consiguiente elegir los sujetos que van a conformar nuestra muestra, pueden ser elegidos mediante bola de nieve, bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, etc.

2. Muestreo Aleatorio Sistemático:

Para este tipo de muestreo es necesario enumerar los elementos de la población, en cambio aquí elegimos I elementos, que es un numero al azar para el cual la contamos de una constante K, que es el resultado de K=N/n, el numero i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1y K.

3. Muestreo Aleatorio Estratificado:

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Consiste en considerar categorías típicas diferente entre la población que poseen gran homogeneidad entre ellos como es: estado civil, país de residencia, etc, formando estratos o grupos. Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos estarán representados adecuadamente en la muestra.

4. Muestreo Aleatorio por Conglomerado:

El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados el necesario para alcanzar el tamaño muestra establecido y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

II. Métodos de muestreo no probabilísticos

Se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios personales procurando que la muestra sea representativa.

1. Muestreo por Cuotas:

También es denominado Accidental. Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población o de los individuos más representativos o adecuados para la investigación.

2. Muestreo Internacional o de conveniencia:

Se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras representativas mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. También puede ser que el investigador selecciones directa e intencionadamente los individuos de la población.

3. Bola de Nieve:

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y asi hasta conseguir una muestra suficiente.

Características Ventajas Inconvenientes

AleatorioSimple

Selecciona una muestra n de N población, todas tienen la misma probabilidad de

ser elegidas.

Fácil y sencilloCálculos rápidos

Necesita lista completa de toda la

población.Se recomienda

trabajar con poblaciones grandes.

Sistemático Conseguir la lista de N

Determinar nDefinir intervalo

K=N/n

FácilNo es

necesario tener la lista

de N

Si K de muestro está asociada con el

carácter de interés las estimaciones

obtenidas a partir de

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Elegir un numero aleatorio entre 1 u

k.

la muestra pueden contener sesgo de

selección.

Estratificado

Algunas veces es conveniente estratificar la

muestra según interés.

Se debe conocer la composición estratificada.Conocido el

tamaño de la muestra este se

reparte de manera proporcional entre

los estratos

Asegurar que la muestra represente

adecuadamente la población

Se obtiene estimaciones

precisas

Se ha de conocer la distribución en la población de las

variables utilizadas para la estratificación.

Conglomerados

Varias fases de muestreo sucesivas

La necesidad de listados se limita a aquellas unidades

de muestreo seleccionadas.

Muy eficiente cuando la

población es muy grande

No es preciso tener listado

de la población

El error estándar es mayor que en el

muestro aleatorio simple o estratificado.

El cálculo del error estándar es complejo.

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