Tiposmuestra
- 1. Tipos de muestreo : cómo se recogen las unidades de la muestra métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos
- 2. Métodos de muestreo probabilísticos : Todas las unidades tienen una probabilidad conocida, distinta de cero, de ser incluidas en la muestra.
- 3. Métodos de muestreo probabilísticos : Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio sistemático Muestreo aleatorio estratificado Muestreo aleatorio por conglomerados Métodos de muestreo no probabilísticos : Muestreo por cuotas Muestreo de conveniencia Bola de nieve
- 4. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio simple (1) Cada unidad de muestreo tiene la misma probabilidad de ser escogida Equivale a numerar a toda la población objeto de estudio, sacando al azar los números que van a formar parte de la muestra Requiere que se conozca de antemano el listado completo de todas las unidades de muestreo
- 5. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio simple (2) El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
- 6. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio simple (3) DISEÑO: MUESTREO SIMPLE ALEATORIO ==== Tamaño poblacional: 30000 NÚMERO DE LOS ARTÍCULOS O SUJETOS SELECCIONADOS ==== 71 92 1882 2037 2066 2382 2526 5014 5569 5590 6113 6461 6729 7120 7247 7366 8619 8681 8848 9371 10651 11383 11650 13877 15342 15381 15434 15501 15618 15679 16205 16305 16696 17212 18574 19594 21036 21620 21895 22526 22780 22789 23622 24116 24649 25307 26214 26936 27549 29585 Tamaño de muestra: 50 -------------------------------------------------------- Fuente: Programa SIGESMU
- 7. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio simple (4) DISEÑO: MUESTREO SIMPLE ALEATORIO ==== Tamaño poblacional: 30000 NÚMERO DE LOS ARTÍCULOS O SUJETOS SELECCIONADOS ==== 220 506 1540 1817 1966 2058 3224 3439 3754 4393 5481 7186 7502 7595 7869 8445 8602 10746 12634 12756 13145 13531 14186 14582 17587 17624 17983 18393 18405 19228 19957 20755 21424 21542 21612 23225 24255 25224 25726 25738 25815 27286 27976 28094 28593 28757 29265 29350 29371 29910 Tamaño de muestra: 50 -- Fuente: Programa SIGESMU ------------------------------------------------------
- 8. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio sistemático (1) Este procedimiento exige , como el anterior, numerar todos los elementos de la población , pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
- 9. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio sistemático (2) Población: 1.000 unidades N= 200 unidades K (constante)= 1000/200=5 1º: sorteo entre el 1 y el 5 : 2 primera unidad 2 segunda unidad 2+k (2+5)= 7 tercera unidad (2+2k)=2+10= 12
- 10. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio sistemático (3) El riesgo se este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.
- 11. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio estratificado (1) Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra .
- 12. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio estratificado (2) Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (tamaño geográfico, sexos, edades,...).
- 14. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio estratificado (3) La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: Afijación Simple : A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales. Afijación Proporcional : La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Optima : Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.
- 16. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio por conglomerados (1) Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muestrales son los elementos de la población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc, son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son área geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
- 17. Métodos de muestreo probabilísticos: Muestreo aleatorio por conglomerados (2) El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos
- 18. Es necesario comentar que ante lo compleja que puede llegar a ser la situación real de muestreo con la que nos enfrentemos es muy común emplear lo que se denomina muestreo polietápico . Este tipo de muestreo se caracteriza por operar en sucesivas etapas, empleando en cada una de ellas el método de muestreo probabilístico más adecuado
- 19. Métodos de muestreo no probabilísticos A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa , ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa
- 20. Métodos de muestreo NO probabilísticos: Muestreo por cuotas En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.
- 21. Métodos de muestreo NO probabilísticos Muestreo por cuotas Muestreo de conveniencia Bola de nieve