MUESTREO PROBABILÍSTICO

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TIPOS DE MUESTREOS....recordando

PROBABILÍSTICOS NO PROBABILISTICOS

•Todas las unidades tienen igualprobabilidad de participar enla muestra.•La elección de cada unidad muestral es independiente de lasdemás•Se puede calcular el error muestral

•Cada unidad NO tiene igualprobabilidad de participar enla muestra.•No se puede calcular el error muestral•Alto riesgo de invalidez producido por la introducción de sesgos

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MUESTREO PROBABILÍSTICO: CARACTERÍSTICAS

Las muestras se seleccionan al azar, no se seleccionan por los

investigadores.

Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de

ser elegido.

Se puede conocer el error muestral, el nivel de confianza y el

nivel de precisión de las estimaciones.

Los resultados se pueden generalizar.

Es el único método que puede evaluar la representatividad de la

muestra.

Es más caro que el muestreo no probabilístico.

Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no

probabilística.

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MUESTRASPROBABILÍSTICAS

SISTEMÁTICA SIMPLE

SISTEMÁTICA ESTADÍSTICA

ESTRATIFICADAALEATORIA

AZAR

SIMPLE

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En este tipo de muestras TODAS las unidades tienen la MISMA PROBABILIDAD (posibilidad) de ser seleccionadas o escogidas al AZAR para integrar la muestra

Está basada en las leyes del AZAR (“alear”)

A partir de las muestras probabilísticas se pueden hacer conjeturas (hipótesis) y buenas conjeturas.

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Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?

Se realiza un muestreo entre los alumnos que van a clases de la Materia Metodología, eligiéndolos al azar a la entrada del salón.

Este diseño es NO probabilísticoporque aquellos que

no van a clases NO PUEDEN serelegidos

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Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?

Se utiliza la lista de propietarios de líneas telefónicas para elegir a aquellos que serán encuestados.

Este diseño es NO Probabilistico porqueaquellos que

no tienen teléfono NO PUEDEN ser elegidos

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Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?

Un investigador toma muestras del carbón extraído de una mina, tomando al azar trozos de carbón de la parte superior de cada carro.

Este diseño es NO probabilísticoporque solo se toma carbón

de la parte superior

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Muestreo al AZAR SIMPLETodas las unidades tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.

También se le denomina “tómbola”

o “balotario”.

Es aplicable a universos pequeños

EJEMPLO: si de un Universo de 500, queremos seleccionar una muestra de 50, se elaboran 500 balotas, y de ellas se extraen una por una las 50 balotas que formarán parte de la muestra

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Muestreos Probabilísticos: Simple

Se realiza utilizando alguna fuente de elección aleatoria.

Supone que cada miembro de la población tiene elemento que lo identifica ( ej. Un número identificador) y mediante el cual puede ser elegido si “sale” sorteado.

La afirmación anterior implica que hay que tener un listado completo de TODOS los miembros de la población

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Muestreos Probabilísticos: Simple

VentajasFacilidad en los cálculos estadísticos

Elevada probabilidad de lograr “equivalencia” entre las características de la muestra y las correspondientes a la población

DesventajasCada miembro de la población tiene que ser identificado

Complicado en poblaciones grandes

Alto costo

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EJEMPLOTenemos una población N de 53 empresas industriales y se necesita una muestra n de 13 gerentes de dichas empresas.

En una lista numeramos cada una de las empresas

En fichas aparte se sortea cada uno de los 53 números.

Los números obtenidos se verifican con los nombres y direcciones de las empresas, para precisar quiénes serán los sujetos de análisis (gerentes).

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SISTEMÁTICA SIMPLE

Consiste en seleccionar a los individuos según una regla o proceso periódico. Para ello en primer lugar se debe calcular la constante de muestreo (K), dividiendo el total de la población elegible por el tamaño de la muestra deseado (N/n = K).

La primera unidad (r) se extrae tomando un número al azar entre 1 y la constante de muestreo (K) y a partir de ahí se va sumando la constante de muestreo consecutivamente hasta completar el tamaño de la muestra, (siendo el primer individuo r, el segundo r + K, el tercero r +2 K …y así sucesivamente hasta completar los “n” individuos).

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EJEMPLO:Queremos estudiar la incidencia de caries en alumnos de 1º de Educación Primaría deuna Zona Básica de Salud mediante el MUESTREO SISTEMÁTICO

1. Necesitamos calcular primero la constante de muestreo (si N = 200 y n = 50) la constantede muestreo K será 4 (200/50 = 4)

1. Luego, cogemos aleatoriamente un número entre 1 y el 4 (supongamos que es el 3, r = 3) y ese será nuestro punto de arranque.

2. Tomamos el listado de alumnos matriculados en el 1ro. De Primaria en los colegios de la zona, numerados consecutivamente y el primer niño que tomaremos será el que ocupa el puesto 3 (r = 3),… el segundo 7 (r + K, es decir 3 + 4), el tercero 11 (r +2 K, es decir 3 + 2x4) , el cuarto 15 (r + 3 K es decir 3 + 3x4)… y así sucesivamente hasta tomar los 50 niños que constituyen nuestra muestra.

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EJEMPLO:

La figura representa gráficamente otro ejemplo demuestreo sistemático con un

tamaño de población de 71 (N = 71) un tamaño de la muestra de 12 (n = 12) la constante de muestreo (K) esde 6 (N/n = K) .

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

61 62 63 64 65 66 67 68 69 70

71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

El punto de arranque es un número aleatorio entre 1 y 6 en nuestro ejemplo 3 (r = 3) , el primer elemento de la muestra será el que ocupa el puesto 3 (r) , el segundo el que ocupa el puesto 9 (r + K) el tercero el que ocupa el puesto 15 (r + 2 K) y así sucesivamente hasta completar el último elemento de la muestra que será el que ocupa el puesto 69 (r + 11 K).

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EJERCICIO:

QUEREMOS HACER UNA INVESTIGACIÓN ENTRE 300 INGRESANTES A LA FACULTAD DE MEDICINA DE LA UNJFSC, SOBRE LOS MOTIVOS POR QUÉ ESCOGIERON ESA CARRERA.

NUESTRA MUESTRA SERÁ DE 30 INGRESANTES.

¿Cómo aplicaríamos el muestreo probabilístico sistemático simple??

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FIN.

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