Programa de: Licenciatura en Psicología

Alumno: Juan González Ferrer

Actividad: Ejemplos de muestreo basados en la vida real

Asignatura:

Métodos de Estadística Inferencial en Psicología

Segunda unidad: Técnicas de Muestreo sobre una Población

Tutor: Mtro. Felipe Duque Duarte

18 de septiembre del 2015

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INTRODUCCIÓN

Partiendo de las distintas definiciones de tipos de muestreos contenidos en la lectura de la

guía y en los videos propuestos, me propongo enseguida dar ejemplos sencillos de la vida

cotidiana en los cuales se puede representar las distintas técnicas de muestreo vistas en

esta unidad, con el propósito no solo de cumplir con la tarea asignada, sino de tener en claro

para mí mismo la aplicación práctica de dichas técnicas de muestreo representativas de

ciertas poblaciones.

EJEMPLO COTIDIANO SOBRE EL MUESTREO ALEATORIO

Considerando que esta técnica se da cuando todos los elementos de la población tienen la

misma probabilidad de ser elegido en la muestra y sin oportunidad de reposición. Además

partiendo del ejemplo que proporciona la guía, se dice que esta técnica es la que

comúnmente se utiliza en los sorteos, en los que usan fichas con los nombres de todos los

participantes, propongo el siguiente ejemplo de la vida cotidiana. Pero agregando además

que esta técnica se recomienda preferentemente cuando la población es pequeña, cuando

hay bajo nivel de heterogeneidad en los datos, cuando la población está ubicada en un

espacio reducido, y cuando no se tiene información previa de la población. Por lo que el

ejemplo que doy es el siguiente: Supóngase que quiero rifar 3 boletos para ir al cine entre

los 21 estudiantes existentes en mi salón de clases.

La forma más sencilla de hacer un muestreo

aleatorio, lo cual implica que la muestra dependerá

del azar, por lo que para que todos tengan la misma

oportunidad de salir sorteados, les pido que todos

pongan su nombre en un papelito, que luego será

puesto en un recipiente como un frasco, y una vez

teniendo los nombres de todos los 21 estudiantes,

se revuelven muy bien todos y se procede a pedirle a alguien que selecciones un papelito a

la vez, revolviendo de nuevo los papelitos antes de sacar el siguiente hasta que se

seleccionen los 3 nombres premiados. En este caso la formula representativa de la selección

será n/N que se interpreta el número la n como la cantidad de la muestra a elegir, en este

caso 3 personas, sobre la base de la población total representada por la letra N, en este caso

los 21 estudiantes del grupo. Dando como resultado 3/21, lo cual implica que cada estudiante

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tiene la probabilidad de (1/7) un séptimo de posibilidades de ser elegido. Las ventajas de

este método es que resulta fácil y sencillo, el cálculo de posibilidades es rápido y además

existen programa informáticos para analizar los datos. Dentro de las posibles desventajas es

que se requiere tener un listado completo de toda la población, además si las muestras son

pequeñas caemos en el riesgo de que no se represente en la muestra a la totalidad de la

población adecuadamente.

EJEMPLO COTIDIANO SOBRE MUESTREO ESTRATIFICADO

Según la definición contenida en una de las lecturas asignadas en la segunda unidad del

curso para esta clase de muestreo es la siguiente: En el muestreo aleatorio estratificado los

elementos de la población primero se dividen en grupos, a los que se les llama estratos, de

manera que cada elemento de la población pertenezca a uno y sólo a un estrato. La base

para la formación de los estratos, puede ser siguiendo ciertos criterios, como por ejemplo el

departamento donde se labora, la edad, el tipo de empresa, etc., dichas categorías quedan a

discreción de la persona que diseña la muestra. Sin embargo, también se aclara que se

obtienen mejores resultados cuando los elementos que forman un estrato son lo más

parecido posible. Volviendo con el ejemplo anterior

supongamos que como maestro de 5 grupos de

estudiantes de una misma escuela requiero rifar

ahora 15 boletos para el cine entre los 5 grupos, la

primera idea que tengo es rifar 3 boletos en cada

grupo, sin embargo al pensar en los grupos me doy

cuenta que el número de estudiantes de cada

grupo es diferente. El grupo más grande cuenta con

35 estudiantes, hay otros dos grupos de 30, uno de

25 estudiantes, y el más pequeño es de 20 estudiantes, dando un total de 140 estudiantes

entre los 5 grupos. El análisis es que si se rifan los 3 boletos en cada grupo, las posibilidades

de una justa distribución no serían ecuánimes, ya que la población no es igual en cada

grupo, por lo que se decide hacer una muestra estratificada, para tener un mayor equilibrio

de posibilidades. Para ello decido una asignación proporcional, por lo que decido seleccionar

algunos estratos representativos de la población, por lo que pudiera tomar algunos criterios,

como por ejemplo si la población de los 140 estudiantes fueran 40% hombres (56 personas)

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y 60% mujeres (84 personas) podía tener dos estratos por género, y rifar en esa misma

proporción los 15 boletos disponibles, lo cual sería rifar 9 boletos entre las mujeres (eso

equivale también al 60% de los 15 boletos disponibles) y 6 boletos entre los hombres (lo cual

equivale también al 40% de los 15 boletos disponibles). Esto es solo un ejemplo de dos

estratos, pero se podrían elegir estratos distintos, por ejemplo formar grupos proporcionales

considerando las calificaciones de los estudiantes, o las edades, etc. La ventaja de esta

técnica es que asegura una representatividad más equitativa de los diversos grupos o

estratos en la muestra. Además nos da mayor flexibilidad para elegir sub grupos en base a

ciertas características de la población, haciendo a la vez más flexible la muestra en base a

ciertos intereses específicos. La desventaja seria que se requiere mayor conocimiento de las

características de la población, lo cual no siempre se tiene, sobre todo si la población es más

grande. Además entre mayor sea la población o más heterogénea, será más difícil encontrar

los criterios de selección de los estratos para ponderar cierto peso a cada subgrupo.

EJEMPLO COTIDIANO SOBRE MUESTREO SISTEMÁTICO

En las lecturas se menciona que para ciertos muestreos, en especial en aquellos con

poblaciones grandes, se necesita mucho tiempo para tomar una muestra aleatoria simple por

lo que una buena alternativa es el muestreo sistemático. Esta técnica de muestreo se utiliza

cuando se selecciona una muestra aplicando pasos uniformes sobre una lista ordenada de

los elementos de la población. Se utiliza la letra “k” para representar el orden sucesivo en

que serán elegidos los elementos muestra de la lista. La letra “k” se puede determinar con la

ayuda de un número seleccionado al azar de una lista de números aleatorios, el cual

constituye el inicio y el intervalo de selección. Su fórmula representativa es (k=N/n donde k

representa en número de intervalos, N

representa el número de la población, y n

representa el número de muestra que se

desea obtener).

Volviendo al ejemplo ya utilizado, de la

necesidad de rifar al azar los boletos para

el cine en una población de estudiantes de

una escuela secundaria. Si ahora se

reciben 60 boletos, por ejemplo, para ser

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repartidos por la dirección de la escuela entre toda la población de estudiantes del turno

matutino, que se compone de 600 estudiantes, la distribución podría hacerse de la siguiente

manera. Si consideramos que 60 boletos distribuidos (representa la n de la formula), entre

los 600 estudiantes de la escuela (representa la N de la formula), da una proporción de un

boleto por cada 10 estudiantes (600/60=10), entonces la técnica aplicaría si se hace una lista

consecutiva de los 600 estudiantes y se elige entregar un boleto a cada estudiante por

intervalos de 10 (esta selección se le llama intervalo de salto y representa la letra k de la

formula), lo cual significa que se entregará un boleto al azar al estudiante 10, 20, 30, 40, 50,

60… y así sucesivamente hasta el número 600 de la lista. La ventaja de este método es que

se puede aplicar en poblaciones de mayor tamaño, y no se requiere tener un marco muestral,

sino que es el investigador el que propone la delimitación de la muestra.

EJEMPLO COTIDIANO SOBRE MUESTREO POR CONGLOMERADO

Según la lectura sobre esta técnica se dice que en el muestreo por conglomerados los

elementos de la muestra primero se dividen en grupos separados, llamados

conglomerados. En donde cada elemento de la población pertenece a uno y sólo un

conglomerado. Se realiza tomando una muestra aleatoria simple de los conglomerados. La

muestra está formada por todos los elementos dentro de cada uno de los conglomerados que

forman la muestra. El muestreo por conglomerados tiende a proporcionar mejores resultados

cuando los elementos dentro de los conglomerados no son semejantes. Lo ideal es que cada

conglomerado sea una representación, a pequeña escala, de la población. Si todos los

conglomerados

son semejantes

en este aspecto,

tomando en la

muestra un

número pequeño

de conglomerados

se obtendrá una

buena estimación

de los parámetros

poblacionales. Volviendo de nueva cuenta al ejemplo elegido desde el principio donde se

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busca distribuir o sortear 60 boletos dentro de la población total de una secundaria. Los

criterios de conglomerado podría ser distribuir 3 conglomerados (los 3 grados o niveles de la

secundaria), después de lo cual se puede elegir dentro de cada conglomerado otros

subgrupos siguiendo ya sea una técnica aleatoria simple, una sistemática o una estratificada,

como por ejemplo, seleccionar por talleres que se imparten en cada nivel (taller de

computación, electricidad, costura, ingles etc), o seleccionar por genero dos subgrupos en

cada conglomerado, hombres y mujeres. La ventaja de esta técnica, es que aplica en

poblaciones grandes y dispersas, aunque se requiere para su aplicación tener ciertos

conocimientos de los elementos que conforman cada conglomerado. En este caso el director

podría asignar al tutor de cada nivel la selección aleatoria que mejor represente a cada

conglomerado o nivel escolar.

CONCLUSIÓN

En resumen podemos ver como cada técnica precisa diversas ventajas y aplicaciones según

la composición de la población, tamaño de la muestra y características a elegir de la

población, y se adaptan al criterio o diseño de la muestra según el investigador requiera. Esto

me lleva a considerar una vez más que estos criterios de muestreo de la estadística pueden

tener muchas aplicaciones prácticas en el área de la psicología, mismas que nos permitirán

extraer y resumir información útil de las observaciones que se hacen en alguna investigación

con poblaciones diversas. Al menos esta tarea me da una mayor claridad y precisión a las

técnicas de muestreo y su posible aplicación en investigación psicológica.

Referencias Bibliográficas:

Departamento Editorial UFLP. (2013). Técnicas de Muestreo sobre una Población. En

Métodos de Estadística Inferencial en Psicología (6-16). Cuernavaca Morelos México:

Universidad Fray Luca Paccioli.

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