NUCLEO LA GRITA MUESTREO

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+ Los resultados obtenidos mediante un muestreo casual o accidental no son representativos de la opinión de toda la población sino que el resultado es orientativo.

Ejemplo: se realiza una encuesta de opinión sobre un producto de higiene personal que se ha lanzado al mercado recientemente. La empresa contrata a una serie de entrevistadores que realizan las encuestas en la calle. Estos van entrevistando a los que van encontrando accidentalmente por la calle.

Muestreo Intencional:

Ante toda la muestra intencional aleatoria es una muestra con propósito lo que significa que los investigadores que emplea el muestreo deciden elegir un grupo específico de personas u objetos dentro de una población para su análisis.

Muestreo Aleatorio Simple:

En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Por ejemplo uno de estos mecanismos es utilizar una tabla de números aleatorios, o también con un ordenador generar números aleatorios, comprendidos entre cero y uno, y multiplicarlos por el tamaño de la población, este es el que vamos a utilizar.

Muestreo Aleatorio Estratificado:

Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.

Hay dos conceptos básicos:

Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos.

Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos:

1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la muestra.

2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra proporcional a su tamaño.

3. Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.

Muestreo Aleatorio Sistemático:

Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria.

Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y tomamos un número al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen.

La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1)h.

De aquí se deduce que un elemento poblacional no podrá aparecer más de una vez en la muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos cuando la población está ordenada en función de determinados criterios.

Muestreo Aleatorio por Conglomerados o Áreas:

Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan características similares a toda la población.

Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente.Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población.

Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos.

EJERCICIOS

Calcular el tamaño de la muestra de una muestra cuando su población es de 2312 elementos, nivel de confianza de 95% y límite de error 3%.

Datos:

n= ?

N= 2312

Õ= 0.5

Z= 95% = 1.96

e= 3% = 0.03

N x Õ² x Z² 2312 x 0.5² x 1,96² 2312 x 0.25 x 3.8416

n=---------------------------------- =------------------------------------- =--------------------------------- ((N – 1) x e²) + (Õ² x Z²) ((2312 -1) x 0.03²) + (0.5² x 1.96²) (2311 x 0.0009) + (0.25 x 3.8416)

2220.44 2220.44

n=---------------------------------- =----------------------- = 730

2.0799 + 0.9604 3.0403

Calcular el tamaño de la muestra de una muestra cuando su población es de 5432 elementos, nivel de confianza de 99% y límite de error 2.3%.

Datos:

n= ?

N= 5432

Õ= 0.5

Z= 99% = 2.58

e= 2.3% = 0.023

N x Õ² x Z² 5432 x 0.5² x 2.58² 5432 x 0.25 x 6.6564

n=---------------------------------- =------------------------------------- =--------------------------------- ((N – 1) x e²) + (Õ² x Z²) ((5432 -1) x 0.023²) + (0.5² x 2.58²) (5431 x 0.000529) + (0.25 x 6.6564)