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Roberto Ortiz23 de febrero de 2006
Estado Libre Asociado de Puerto RicoConsejo de Educación Superior de Puerto Rico
Taller de Muestreo
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Técnicas de Muestreo
1. Definición, Conceptos y Términos
2. Objetivo y Errores del Estudio
3. Justificación
4. Tamaño de la Muestra
5. Tipo de Muestreo
6. Recopilación de Datos
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Definición, Conceptos y Términos
•Muestreo es el proceso mediante el cual tratamos de describir un grupo o conjunto de objetos (población) estudiando, solamente, una parte de ese grupo (muestra)
•Es la técnica en el cual seleccionamos muestra de unapoblación definida, con el propósito de hacer inferencias sobreesa población con la información obtenida de la muestra
seleccionada.
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Definición, Conceptos y Términos
•Población o Universo
•Muestra
•Muestra Representativa
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Definición, Conceptos y Términos
•Variable–Cualitativa–Cuantitativa
•Parametro
•Estadística
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Objetivo y Errores del Estudio
•El objetivo de las técnicas de muestreo es desarrollar métodos de selección de muestra y de estimación que nos permitan, con un mínimo de costo, hacer inferencias o tomar decisiones basándonos en la información obtenida de una muestra.
•Si las técnicas de muestreo nos ayudan hacer inferencias o a tomar decisiones decimos que el proceso de muestro es científico.
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Objetivo y Errores del Estudio
•Error de Muestreo
•Errores ajenos al muestreo
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Justificación
•La población es muy grande
•El costo para realizar el estudio
•Tiempo
•Recursos humanos
•La población no existe
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Tamaño de la Muestra
•Costo
•Diversidad de la población
•Nivel de confianza
•Error máximo aceptable
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Tamaño de la Muestra – Ejemplo
Media aritmética y población infinita
n es igual a Z² σ²e²
Donde:n = tamaño requerido de la muestraZ = Nivel de confianzaσ = Desviación estándar de la poblacióne = error máximo aceptado
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Tamaño de la Muestra
Ejemplo:Z = 1.96 (95%) σ = $25 e = $5n = (1.96) ² (25)² / (5)² = 96
Si la población es finita o n/N ≥ 0.05 utilizamos la siguiente formula:
nn1 = --------
1 + nN
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Tamaño de la Muestra
Ejemplo:Z = 1.96 (95%) σ = $25 e = $5n = (1.96) ² (25)² / (5)² = 96
Si la población es finita o n/N ≥ 0.05 utilizamos la siguiente formula:
nn1 = --------
1 + nN
Ejemplo: Si
n1 = ------------ = 881 + 96
1,000
N = 1,000
96
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Tamaño de la Muestra
Si aumentamos el error máximo aceptable, disminuye el tamaño de la muestra.
Ejemplo:Z = 1.96 (95%) σ = $25 e = $5.25n = (1.96) ² (25)² / (5.25)² = 89
Población finita: N = 1,000
89 n1 = ------------ = 82
1 + 89 1,000
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Tamaño de la Muestra
Si disminuimos el error máximo aceptable, aumenta el tamaño de la muestra.
Ejemplo:Z = 1.96 (95%) σ = $25 e = $4.90n = (1.96) ² (25)² / (4.9)² = 100
Población finita: N = 1,000
100 n1 = ------------ = 91
1 + 100 1,000
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Tamaño de la Muestra – Ejemplo
Proporción y población infinita
n es igual a Z² P (1 – P)e²
Donde:P es la proporción de la población
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Tamaño de la Muestra – Ejemplo
Ejemplo:Z = 1.96 (95%) p = 0.15 e = 0.07n = (1.96) ² [(0.15) (1-0.15)] / (0.07)² = 100
Si la población es finita o n/N ≥ 0.05 utilizamos la siguiente formula:
n n1 = --------
1 + nN
Ejemplo: Si N = 1,000100
n = ------------ = 911 + 100
1,000
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Tipo de Muestreo
•Muestreo no probabilístico
•Muestreo probabilístico
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Tipo de Muestreo
Muestreo no probabilístico
-Muestreo por conveniencia
-Muestreo por juicio
-Muestreo por cuota
-Muestreo de voluntarios
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Tipo de Muestreo
Muestreo probabilístico
-Muestreo aleatorio simple
-Muestreo sistemático
-Muestreo estratificado
-Muestreo por conglomerado
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Tipo de Muestreo
Muestreo aleatorio simple
-Listado de toda la población
-Enumerar la población
-Usando la tabla de números aleatorios seleccionar la muestra
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Tipo de Muestreo
Muestreo sistemático
-Listado de toda la población
-Determinar la relación de la población y la muestra (N/n)
-Creación de intervalos uniformes
-Seleccionar cada elemento en forma sistemática
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Tipo de Muestreo
Muestreo estratificado
-Clasificamos los elementos por grupo
-Determinamos la proporción para cada grupo
-Determinamos la cantidad de elementos que vamos a seleccionar en cada grupo
-Seleccionamos los elementos en cada grupo
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Tipo de Muestreo
Muestreo Por Conglomerado es cuando dividimos la poblaciónen grupos pequeños y homogéneos y luego seleccionar los
grupos o parte de ese grupo, con el propósito de facilitar la selección de la muestra. Este método puede llevarse en variasetapas. Se usa cuando la población es grande y heterogénea.
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Recopilación de Datos
•Entrevistas personales
•Entrevistas por teléfono
•Cuestionario enviado por correo