UNIVERSIDAD VERACRUZANA FACULTAD DE ESTADÍSTICA E INFORMÁTICA ESPECIALIZACIÓN EN MÉTODOS...

UNIVERSIDAD VERACRUZANA

FACULTAD DE ESTADÍSTICA E INFORMÁTICAESPECIALIZACIÓN EN MÉTODOS ESTADÍSTICOS

INTRODUCCIÓN A LOSMÉTODOS DE MUESTREO

PRESENTA:

DIANA ELIZABETH VALDERRÁBANO PEDRAZA

CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREOCONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO

Población.- Se llama población objetivo aquella que nos interesa conocer generalmente una serie de características.

Términos de muestreo

La población objetivo puede ser :

1)Finita

2)Infinita

PoblacióPoblaciónn


Marco de muestreo.- Una lista de las unidades de la población bajo estudio constituye el “marco”.

Muestra.- Es un conjunto de unidades seleccionadas de uno o varios marcos.

MuestraMuestra



Parámetros.- son medidas que representen a la población bajo estudio

En las encuestas por muestreo generalmente los parámetros que se estiman con mayor frecuencia son: la media ( ), el total ( ), la proporción (p), la razón (R) y la varianza ( ).

2


Etapas principales de una encuesta por Etapas principales de una encuesta por muestreomuestreo

1) Objetivos de la encuesta

2) Población bajo estudio

3) El marco

4) Diseño de la muestra

5) Datos que van a ser colectados

6) Método de medición

7) El cuestionario

8) Encuesta piloto

9) Selección y capacitación de los entrevistadores

10)Organización del trabajo de campo

11)Organización del manejo de datos

12)Resumen y análisis de los datos


1)1) Muestreo aleatorio simple (MAS)Muestreo aleatorio simple (MAS)

2)2) Muestreo sistemático (MS)Muestreo sistemático (MS)

3)3) Muestreo aleatorio estratificado (MAE)Muestreo aleatorio estratificado (MAE)

4)4) Muestreo por conglomerados en una etapaMuestreo por conglomerados en una etapa

5)5) Muestreo por conglomerados en dos Muestreo por conglomerados en dos etapasetapas

MUESTREOS PROBABILÍSTICOSMUESTREOS PROBABILÍSTICOS

MUESTREO ALEATORIO SIMPLEMUESTREO ALEATORIO SIMPLE

El MAS se recomienda cuando hay homogeneidad en las unidades de la población bajo estudio.

MAS es un método que consiste en seleccionar una muestra de n unidades de una población finita de tamaño N.

Las unidades que componen la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas en la muestra.

Esquema de un muestreo aleatorio Esquema de un muestreo aleatorio simplesimple

......22

Población finita de tamaño Población finita de tamaño NN

Selección aleatoria simpleSelección aleatoria simple

Muestra aleatoria simple Muestra aleatoria simple de tamaño de tamaño nn

1133 44

55

66

77

NN-1-1

NN-2-2

NN-4-4

NN-5-5

NN-6-6 NN

11 22

33 44

55

66nn

88

NN-3-3

......

MUESTREO SISTEMÁTICOMUESTREO SISTEMÁTICO

El MS consiste en dividir la población N en subpoblaciones, a partir de las cuales se selecciona una muestra de tamaño n, extrayendo una unidad de cada subpoblación.

El procedimiento de selección de muestra es dividir el número de unidades de la población entre el número de unidades que componen la muestra, denotado por

Luego se elige un número aleatorio entre 1 y k, el cual se denota por r, siendo r el primer elemento que forma parte de la muestra. El segundo elemento resulta ser r+k, el tercero r+2k y así sucesivamente hasta completar la muestra de tamaño n.

nNk

Esquema de un muestreo Esquema de un muestreo sistemático sistemático

SUBPOBLACION SUBPOBLACION 11

SUBPOBLACION SUBPOBLACION 22

SUBPOBLACION SUBPOBLACION nn

. . .. . . . . .. . .

. . .. . .

. . .. . . . . .

Muestra sistemática de tamaño Muestra sistemática de tamaño nn

Población ordenada de tamaño Población ordenada de tamaño NN

rr r+kr+k . . .. . . r+r+((n-1n-1))kk

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADOMUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

Generalmente se presentan estudios donde las poblaciones presentan heterogeneidad con respecto a la(s) variable(s) de interés. En estos casos en conveniente emplear un MAE.

El esquema de MAE consiste en fraccionar la población original en estratos (o subdivisiones) de tal forma que todos ellos formen una partición y la unión de todos ellos conduce a la población total.

Los estratos son diferentes entre ellos pero semejantes dentro de cada estrato.

Población finita de tamañoPoblación finita de tamaño

1 2

3 n1

......n2

1 23......

4

1 23 nL

......

EEstrato 1strato 1 EEstrato 2strato 2

N1N1 N2N2 . . .. . .EEstrato lstrato l

NNLL

MuestraMuestra aleatoria aleatoria simplesimple

MMuestra aleatoria estratificada de tamaño uestra aleatoria estratificada de tamaño

NNNNLLNNNN ......22 11

9

8

1 2

3 4 5 6

7. . .. . . N2

41

2

34

56

7. . .. . . N1

. . .. . .

1 2 35

6

7

. . .. . .

8NL

LLnnnnnn ......2211



n =n =

Esquema de un muestreo Esquema de un muestreo aleatorio estratificadoaleatorio estratificado

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADOMUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

En un esquema de muestreo aleatorio estratificado, una vez elegido el tamaño de la muestra n, nos enfrentamos con el problema de asignar los tamaños de muestra , a cada uno de los estratos. Las soluciones que se proponen para resolver este problema son

Asignación óptima.Asignación óptima. Tamaño, variabilidad y los costos.

Asignación de Neyman. Asignación de Neyman. Tamaño y variabilidad.

Asignación proporcional. Asignación proporcional. Tamaño.

Lnnnn 21

MUESTREO POR CONGLOMERADOS MUESTREO POR CONGLOMERADOS EN UNA ETAPAEN UNA ETAPA

Cuando las poblaciones son relativamente grandes y dispersas, existe dificultad para llevar a cabo los esquemas de muestreo ya mencionados.

Es conveniente el uso de un esquema conocido como muestreo por conglomerados, el cual se caracteriza por que las unidades de muestreo son un conjunto de elementos. Estos conjuntos de elementos son conocidos como conglomerados.

Los conglomerados son semejantes entre ellos pero diferentes dentro de cada conglomerado.

El muestreo por conglomerados es una técnica en donde se analizan conglomerados de elementos y en cada conglomerado los elementos se estudian en su totalidad.

Esquema de un muestreo por Esquema de un muestreo por conglomerado en una etapaconglomerado en una etapa

Esquema de un muestreo por Esquema de un muestreo por conglomerado en una etapaconglomerado en una etapa

1

2

3

4

5

6. . . N

1

2

3 . . .n

Selección Selección aleatoria de aleatoria de conglomeradosconglomerados

Muestra aleatoria Muestra aleatoria simple simple nn conglomeradosconglomerados

Población finita de Población finita de NN conglomeradosconglomerados

MUESTREO POR CONGLOMERADOS MUESTREO POR CONGLOMERADOS EN DOS ETAPASEN DOS ETAPAS

El muestreo por conglomerados en dos etapas es una técnica que se recomienda cuando los conglomerados son muy grandes.

En este esquema, en una primera etapa se seleccionan aleatoriamente conglomerados de elementos, y en una segunda etapa, se muestran aleatoriamente elementos dentro de cada uno de los conglomerados seleccionados en la primera etapa.

11

22

33

44

55

66. . .. . . NN

11

22

33

. . .. . .nn

mm11...mm33

...mm22... mmnn...

Muestra aleatoria Muestra aleatoria simple de simple de nn conglomeradosconglomerados

Población finita de Población finita de N N conglomeradosconglomerados

Esquema de un muestreo por Esquema de un muestreo por conglomerados en dos etapasconglomerados en dos etapasEsquema de un muestreo por Esquema de un muestreo por conglomerados en dos etapasconglomerados en dos etapas

1)1) Muestreo por cuotasMuestreo por cuotas

2)2) Muestreo bola de nieveMuestreo bola de nieve

3)3) Muestreo de convenienciaMuestreo de conveniencia

4)4) Muestreo por juicio personalMuestreo por juicio personal

MUESTREOS NO PROBABILÍSTICOSMUESTREOS NO PROBABILÍSTICOS

MUESTREO POR CUOTASMUESTREO POR CUOTAS

Es un tipo de muestreo ampliamente utilizado en encuestas de opinión pública e investigación de mercado.

Parte de la premisa de que la muestra debe tener una buena distribución geográfica y que debe contener la cuota determinada de individuos con ciertas características de la población.

MUESTREO POR CUOTASMUESTREO POR CUOTAS

Las características que suelen tomarse en cuenta son el sexo, la edad, el nivel socioeconómico, el tamaño del lugar u otras características sociológicas o económicas.

SEXO EDADNIVEL SOCIOECONÓMICO

TOTALBAJO MEDIO ALTO

F

18-30 9 7 2 18

31-45 9 7 2 18

46+ 7 5 2 14

M

18-30 9 7 2 18

31-45 9 7 2 18

46+ 7 5 2 14

TOTAL 50 38 12 100

MUESTREO BOLA DE NIEVEMUESTREO BOLA DE NIEVE

Parte de la premisa de que las unidades de la población se conocen entre sí y consiste en seleccionar una muestra inicial de unidades y establecer en cada entrevista qué nuevas personas de la población en estudio han de entrevistarse para pasar a formar parte de la muestra.

Ventajas:Ventajas:

Puede ser más económico. Permite la creación de una muestra cuando no se dispone de un marco muestral. Permite agrandar la muestra inicial hasta obtener una muestra que se considere representativa de la población en estudio. Se selecciona la muestra con elementos que interesen al estudio.

Desventajas:Desventajas:

Poca representatividad de los resultados. Estimadores sesgados. No se pueden hacer inferencias a la población bajo estudio.

Esquema de un Esquema de un muestreo bola de muestreo bola de

nieve nieve

Unidad 1Unidad 1

MUESTREO DE CONVENIENCIAMUESTREO DE CONVENIENCIA

Consiste en obtener una muestra de acuerdo con la conveniencia del investigador, acudiendo a poblaciones accesibles.

Este procedimiento permite obtener información rápida y económica.

La ventaja de este tipo muestreo es que se reduce el costo del muestreo y la toma de información, pero tiene la desventaja de que los estimadores obtenidos de la muestra son poco precisos de los parámetros poblacionales.

MUESTREO POR JUICIO PERSONALMUESTREO POR JUICIO PERSONAL

Este tipo de muestreo consiste en acudir a expertos en la materia, los cuáles sustituyen el azar por un conocimiento profundo del tema a tratar.

La dificultad de tal decisión es que en forma consciente o inconsciente se está cometiendo un error, conduciendo tal decisión a los llamados sesgos en la información y que la muestra seleccionada, no de una buena idea de la variabilidad en la población.

La razón básica de nuestra incapacidad para manejar las muestras a juicio personal es que no podemos calcular la probabilidad de que una unidad especificada se seleccione en la muestra.

UNIVERSIDAD VERACRUZANA FACULTAD DE ESTADÍSTICA E INFORMÁTICA ESPECIALIZACIÓN EN MÉTODOS...

Documents

Transcript of UNIVERSIDAD VERACRUZANA FACULTAD DE ESTADÍSTICA E INFORMÁTICA ESPECIALIZACIÓN EN MÉTODOS...