Clase 14 - Poblacion y Muestra I

Plan de Investigacin

Prof. Hernn Sagastegui Chigne

Escuela de Ingeniera de Computacin y Sistemas

F ACULTAD DE INGENIER A

PROYECTO DE INVESTIGACIN

1- Poblacin y Muestra 2- Recoleccin de Datos

PROBLEMAS SOBRE MUESTREO E INDICADORES DE DESEMPEO

PROBLEMA N1

Un fabricante quiere encuestar a usuarios para determinar la demanda potencial

de una nueva prensa mecnica. La nueva prensa tiene capacidad de

500 toneladas y cuesta $225,000 dlares. Se usa para formar productos ligeros o

pesados de acero, y es til en la fabricacin de automviles, equipos de

construccin y electrodomsticos.

a. Identifique la poblacin y marco de muestreo que podran utilizarse. Solucin:

Poblacin meta: Empresarios que deseen dedicarse a la produccin de automviles, equipos de construccin o electrodomsticos.

Marco de muestreo: Directorio de empresas industriales dedicadas al rubro de la produccin.

b. Describa cmo puede extraerse una muestra aleatoria simple

utilizando el marco de muestreo identificado. Solucin:

Una vez recopilado nuestro marco de muestreo, se procede a asignar un nmero nico a cada elemento para luego seleccionar de manera aleatoria los elementos que se incluirn en la muestra.

c. Podra usarse una muestra estratificada? De ser as, cmo?

Solucin:

Si, podra usarse una muestra estratificada. Para ello se divide la poblacin obtenida mediante nuestro marco de muestreo, esta la podemos dividir en 3 estratos los cuales seran: grandes empresas, medianas empresas y pymes. Estas a su vez las podemos estratificar por el tipo de empresa: produccin, servicio o comercializacin. Una vez estratificada nuestra poblacin, procedemos a seleccionar los elementos para nuestra muestra utilizando el mtodo aleatorio simple.

MUESTREO E INDICADORES DE DESEMPEO

2 08/05/13

d. Podra usarse una muestra por conglomerados? De ser as, cmo?

Solucin:

Si, podra usarse una muestra por conglomerado. Primero dividimos la poblacin meta en sub-poblaciones o conglomerados que sean mutuamente excluyentes. Asignndoles un valor numrico a cada conglomerado, se procede a seleccionar la muestra de conglomerados utilizando una tcnica de muestreo probabilstico, como el muestreo aleatorio simple. Dependiendo de si se incluye en la muestra a todos los elementos del conglomerado seleccionado, el procedimiento se denomina muestreo por conglomerados de una etapa, pero si de cada conglomerado seleccionado se extrae de manera probabilstica una muestra de elementos, el procedimiento es un muestreo por conglomerados de dos etapas.

d. Qu tcnica de muestreo recomendara? Por qu?

Solucin:

Se recomendara la tcnica de muestreo por estratificado, porque tiene

una mayor precisin al momento de obtener la muestra, debido a que

hace una seleccin de los elementos (estratos) de los cuales mediante

una tcnica de muestreo probabilstico se llega a seleccionar la

muestra, esto hace que la investigacin de mercado propuesta obtenga

mejores resultados.


3 08/05/13

PROBLEMA N2

La administracin de un restaurante local quiere determinar el promedio mensual

que gastan los hogares en restaurantes. Algunos hogares en el mercado meta no

gastan nada; en tanto que otros gastan hasta $300 al mes. La administracin

quiere tener una confianza del 95 por ciento en los resultados, y no quiere que el

error exceda ms o menos 5%.

a. Qu tamao de muestra debe usarse para determinar el gasto

promedio mensual de los hogares?

Solucin:

Sea la variable:

X = Promedio mensual que gastan los hogares en restaurantes.

Diferencia mxima permitida entre la media de la muestra y la

media de la poblacin= 5 %

Nivel de confianza = 95% = 0.95

Para un nivel de confianza del 95% z=1.96

Como se desconoce la proporcin esperada se utiliza el criterio

conservador (p = q = 0.5).

p= proporcin esperada o probabilidad de xito = 0.5

q= Probabilidad de fracaso = 0.5

=2

2

Reemplazando los datos, se tiene:

=1.962 0.5 0.5

0.052= 384.16

Por lo tanto, se requiere de 385 familias para determinar el gasto

promedio mensual en restaurantes.


4 08/05/13

b. Despus de realizar la encuesta se encontr que el gasto promedio

era de $90.30 y la desviacin estndar era $45.Construya un intervalo

de confianza del 95 %. Qu puede decirse acerca del nivel de

precisin?

Solucin:

Construyendo el intervalo de confianza:

= $90.30

s = $45

Nivel de confianza = 95% = 0.95

Para un nivel de confianza del 95% z=1.96

El intervalo de confianza, se obtiene de la siguiente manera:

+

$90.30 1.96 $45

385 $90.30 + 1.96

$45

385

$86 $95

El promedio mensual de gastos en restaurantes por las familias luego de

las encuestas oscilan entre 86 dlares a 95 dlares.

Precisin:

() = 2

($90.30) = 2 $45

385

= 2 45

385 90.30= 0.051 5.1%


5 08/05/13

PROBLEMA N3

Para determinar la eficacia de la campaa publicitaria de un nuevo reproductor de

DVD, la administracin desea saber qu porcentaje de hogares tienen

conocimiento de la nueva marca. La agencia de publicidad piensa que la cifra

puede ser hasta del 70 por ciento. La administracin desea un intervalo de

confianza del 95 por ciento y un margen de error no mayor a ms o menos el 2 por

ciento.

a. Qu tamao de muestra debe usarse para este estudio?

Solucin:

Como la cantidad de hogares est dada en porcentajes, deben de

seguirse los siguientes pasos para hallar el tamao de la muestra,

tenindose en cuenta que la poblacin es infinita:

Como dato se tiene que el error es de 2 %, por lo tanto D= 0.02 y el

nivel de confianza es del 95%.

Segn la tabla siguiente el valor de Z es de 1.96.


6 08/05/13

Como dato tambin se tiene que el porcentaje de hogares que tiene

conocimiento sobre el nuevo reproductor DVD puede ser hasta del 70%,

por lo que =0.70.


7 08/05/13

Luego se utiliza la siguiente frmula para conocer el tamao de la

muestra.

= (1 ) 2

2

Reemplazando los valores, se obtiene:

=0.70 (1 0.70) (1.96)2

(0.02)2

= 2016.84 2017

La muestra que se tomar ser de 2017 personas.

b. Suponga que la administracin deseaba una confianza del 99 por

ciento; pero tolerara un error de ms o menos el 3 porciento. Cmo

cambiara el tamao de la muestra?

Solucin:

De dato se tiene que el Intervalo de confianza es del 99% y slo se acepta

un error del 3%, entonces el valor de D=0.03

Hallando el valor de Z para un nivel de confianza del 99%, segn la

siguiente tabla el valor de Z=2.575.


8 08/05/13

Utilizando la frmula utilizada en el anterior punto, se hallar el nuevo

tamao de la muestra:

= (1 ) 2

2

=0.99 (1 0.99) (2.575)2

(0.03)2

= 72.93 73

La nueva muestra ser de 73 personas y se puede notar que cambia en

un gran porcentaje con la anterior muestra puesto que el nivel de

confianza es mucho mayor.

1

1. Dada una poblacin finita que tiene cinco elementos A, B, C, D y E

seleccione 10 muestras aleatorias simples de tamao 2.

a) Enumere las 10 muestras empezando con AB, AC y as en lo

sucesivo.

AB, AC, AD, AE, BC, BD, BE, CD, CE, DE.

b) Usando el muestreo aleatorio simple, Cul es la probabilidad que

tiene cada muestra de tamao 2 de ser seleccionada? 1/10

c) Si el nmero aleatorio 1 corresponde a A, el nmero 2 corresponde

a B y as en lo sucesivo. Enliste la muestra aleatoria de tamao 2

que ser seleccionada al usar los nmeros aleatorios 8 0 5 7 5 3 2.

TABLA 7.1.

8 No hay muestra

0 No hay muestra

5 Es la E

7 No hay muestra

5 Es la E pero ya no se puede usar de nuevo

3 Es la C

2 Es la B pero ya est la muestra, y solo se piden 2

63271 59986 71744 51102 15141 80714 58683 93108 13554 79945 88547 09896 95436 79115 08303 01041 20030 63754 08459 28364 55957 57243 83865 09911 19761 66535 40102 26646 60147 15702 46276 87453 44790 67122 45573 84358 21625 16999 13385 22782 55363 07449 34835 15290 76616 67191 12777 21861 68689 03263 69393 92785 49902 58447 42048 30378 87618 26933 40640 16281 13186 29431 88190 04588 38733 81290 89541 70290 40113 08243 17726 28652 56836 78351 47327 18518 92222 55201 27340 10493 36520 64465 05550 30157 82242 29520 69753 72602 23756 54935 81628 36100 39254 56835 37636 02421 98063 89641 64953 99337 84649 48968 75215 75498 49539 74240 03466 49292 36401 45525 63291 11618 12613 75055 43915 26488 41116 64531 56827 30825 70502 53225 03655 05915 37140 57051 48393 91322 25653 06543 06426 24771 59935 49801 11082 66762 94477 02494 88215 27191 20711 55609 29430 70165 45406 78484 31639 52009 18873 96927 41990 70538 77191 25860 55204 73417 83920 69468 74972 38712 72452 36618 76298 26678 89334 33938 95567 29380 75906 91807 37042 40318 57099 10528 09925 89773 41335 96244 29002 46453 53766 52875 15987 46962 67342 77592 57651 95508 80033 69828 90585 58955 53122 16025 84299 53310 67380 84249 25348 04332 32001 96293 37203 64516 51530 37069 40261 61374 05815 06714 62606 64324 46354 72157 67248 20135 49804 09226 64419 29457 10078 28073 85389 50324 14500 15562 64165 06125 71353 77669 91561 46145 24177 15294 10061 98124 75732 00815 83452 97355 13091 98112 53959 79607 52244 63303 10413 63839 74762 50289

PROBLEMAS A RESOLVER

La muestra es: E y C

2

3. Fortune public datos sobre ventas, valor del activo, valor del mercado y

ganancias por accin de las 500 corporaciones industriales ms grandes de

Estados Unidos (Fortune 500, 2003). Suponga que usted desea seleccionar

una muestra aleatoria simple de 10 corporaciones de la lista Fortune 500.

Use los tres ltimos dgitos de la columna 9 de la tabla 7.1 empezando con

554. Leyendo hacia abajo por esa columna, identifique los nmeros de las

10 corporaciones que se tomarn para la muestra.

Las muestras son:

459, 147, 385, 113, 340, 401, 215, 2, 33 y 348

5. Una organizacin de estudiantes desean estimar la proporcin de

estudiantes que estn a favor de una disposicin de la escuela. Se cuenta

con una lista con los nombres y direcciones de los 645 estudiantes inscritos

el presente trimestre. Tomando nmeros aleatorios de tres dgitos del

rengln 10 de la tabla 7.1 y avanzando por ese rengln de izquierda a

derecha, determine los 10 primeros estudiantes que sern seleccionados

usando un muestreo aleatorio simple. Los nmeros aleatorios de tres

dgitos empiezan con 816, 283 y 610.

Las muestras son: 283, 610, 39, 254, 568,

353, 602, 421, 638 y 164

7. Suponga que se va a tomar una muestra aleatoria simple de 12 de los 372

mdicos de una determinada ciudad. Una organizacin mdica le

proporciona los nombres de los mdicos. De la tabla 7.1 use la columna

ocho de los nmeros aleatorios de cinco dgitos para determinar cules

sern los 12 mdicos para la muestra. Ignore los primeros dos dgitos de

cada grupo de cinco dgitos de nmeros aleatorios. Este proceso empieza

con el nmero aleatorio108 y contina descendiendo por la columna de

nmeros aleatorios.

Las muestras son: 108, 290, 201,

292,322, 9, 244, 249, 226, 125, 147 y 113.

(Las ltimas dos muestras las tom de la columna 9 en orden descendiente ya que no

eran suficientes las de la columna 8).

13554 40640 36401 74972 08459 40113 56827 75906 60147 27340 25653 29002 13385 23756 88215 80033 68689 64953 18873 25348

81628 36100 39254 56835 37636 02421 98063 89641 64953 99337

93108 26933 49292 69468 61374 63754 70290 64531 29380 09226 26646 55201 91322 96244 06125 16999 72602 02494 95508 00815 21861 89641 52009 84249 63839


3

9. The Wall Street Journal proporciona el valor activo neto, el rendimiento

porcentual en lo que va del ao y el rendimiento porcentual en tres aos

de 555 fondos mutualistas (The Wall Street Journal, 25 de abril del

2003). Suponga que se va a usar una muestra aleatoria simple de 12 de

estos 555 fondos mutualistas para un estudio acerca de su tamao y

desempeo. Use la cuarta columna de los nmeros aleatorios en la tabla

7.1 empezando con el nmero 51102, para seleccionar la muestra

aleatoria simple de 12 fondos mutualistas. Empiece con el fondo 102 y

use los ltimos tres dgitos de cada rengln de la cuarta columna para el

proceso de seleccin. Cules son los nmeros de los 12 fondos

mutualistas en esta muestra aleatoria simple?

Las muestras son:

102, 115, 122, 290, 447, 351, 157, 498, 55,

165, 528 y 25.

51102 58447 75498 25860 79115 04588 75055 26678 09911 78351 05915 10528 67122 30157 49801 46962 15290 56835 70165 16025


4

<

Los mtodos de muestreo probabilsticos son aquellos en donde todos los

individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una

muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamao n tienen la

misma probabilidad de ser elegidas. Los mtodos de muestreo probabilstico son:

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Es la tcnica de muestreo aleatorio ms bsica y conforma la base de todas las dems

tcnicas de muestreo. En el muestreo aleatorio simple, la n se utiliza para

representar el tamao de la muestra y la N para representar el tamao de la

poblacin. El proceso de muestreo depender si la poblacin es finita (con un

nmero fijo de la poblacin) o infinita (no es posible determinar un nmero).

Las muestras se seleccionan con reemplazo o sin reemplazo. El muestreo con

reemplazo se da cuando tras seleccionar una muestra, se devuelve a la poblacin,

donde tiene la misma probabilidad de resultar seleccionado de nuevo. El muestreo

sin reemplazo es cuando una vez seleccionada una muestra esta no se podr

seleccionar de nuevo. Aunque el muestreo con reemplazo es una forma vlida de

identificar una muestra aleatoria simple, el muestreo sin reemplazo es el

procedimiento ms usado.

Procedimiento:

1) Definir la poblacin de estudio. 2) Asignar un nmero a cada individuo de la poblacin 3) Determinar el tamao de muestra ptimo o para el estudio. 4) Seleccionar la(s) muestra(s) de manera sistemtica por medio de algn medio

mecnico (Tablas de nmeros aleatorios, bolas dentro de una bolsa, nmeros aleatorios generados con una calculadora, etc.)

5) Y se eligen tantos individuos como sea necesario para completar el tamao de muestra que necesitamos.

Ejemplo:

Para obtener una muestra de alumnos de una escuela para aplicarles una encuesta,

lo primero que se hace es enumerar a todo el alumnado. Se obtiene una lista de los

alumnos matriculados y se le asigna un nmero a cada uno en orden alfabtico y

ascendente. Suponiendo que el total de alumnos es de 700 se utilizan los nmeros

001, 002, 003,...,700. Se determina el tamao de muestra, en este caso es de tamao

75. Enseguida se utiliza una tabla de nmeros aleatorios formando nmeros de tres

dgitos aceptando como unidad de anlisis muestral a todos aquellos que estn

comprendidos entre el 001 y el 700.

MTODOS DE MUESTREO Y SU PROCEDIMIENTO.

Es el mtodo donde la muestra es seleccionada de manera que cada elemento o

individuo de la poblacin tiene las mismas posibilidades de que se le incluya.

5

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO.

Un estrato se define mediante algunas caractersticas comunes como son el sexo, la

poblacin, la edad, la profesin entre otras que puede decidir la persona que hace la

muestra. Este mtodo es ms eficiente que el muestreo aleatorio simple y

sistemtico, porque garantiza el hecho de que cada grupo se encuentre representado

en la muestra. El valor del muestreo aleatorio estratificado depende de qu tan

homogneos sean los elementos dentro de cada estrato, es decir que entre ms

parecidos sean entre s, es mejor.

La distribucin de la muestra en funcin de los diferentes estratos se denomina

afijacin, y puede ser de diferentes tipos:

1) Afijacin Simple: A cada estrato le corresponde igual nmero de elementos

mustrales.

2) Afijacin Proporcional: Cada estrato se encuentra representado en la muestra

en proporcin exacta al tamao de la poblacin total.

3) Afijacin ptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersin de los resultados,

de modo que se considera la proporcin y la desviacin tpica. Tiene poca

aplicacin ya que no se suele conocer la desviacin.

Procedimiento:

Los pasos para seleccionar una muestra proporcionalmente estratificada son:

1) Definir la poblacin de estudio.

2) Determinar el tamao de muestra requerido.

3) Establecer los estratos o subgrupos.

4) Determinar la frecuencia relativa del muestreo de cada estrato, dividiendo el

tamao del estrato entre el tamao de la poblacin de estudio.

5) Multiplicar la frecuencia relativa del muestreo de cada estrato por el tamao

de la muestra total, para obtener de cada estrato la cantidad de individuos

que se integrarn a dicha muestra.

6) Seleccionar y extraer de cada estrato la cantidad de individuos que formaran

parte de la muestra total aplicando el procedimiento de muestreo aleatorio

simple.


Es el mtodo donde una poblacin se divide en subgrupos denominados estratos

y se selecciona al azar una muestra de cada estrato.

6

Ejemplo: Si se tiene que seleccionar una muestra de 20 personas, de una comunidad de 500 habitantes, con el fin de hacerles una encuesta sobre los servicios de salud que reciben. Los habitantes estn repartidos en 5 colonias, en donde el tamao de cada estrato es:

Estrato Colonia Tamao Frecuencia Relativa

No. de muestras por estrato

1 San Miguel 100 0.20 8

2 San Rafael 150 0.30 12

3 San Vicente 050 0.10 4

4 San Marcos 125 0.25 10

5 San Pedro 075 0.15 6

TOTAL 500 1.00 40

Los habitantes de cada colonia estn registrados y se les asignar un nmero, por ejemplo, en el estrato 1 hay 100 habitantes entonces se numerar de 001 a 100, en el estrato 2 hay 150 y se numerar de 001 a 150 y as sucesivamente se har con los dems estratos. Y del tamao de cada estrato se sacaran el nmero de muestras que se obtuvieron, por medio del mtodo de muestreo aleatorio simple con la tabla de nmeros aleatorios siguiente. Del estrato 1 (1 a 100) se tomarn las 8 muestras de la fila 1 de izquierda a derecha Las muestras son: 58, 94, 40, 26, 9, 2, 16 y 42 Del estrato 2 (1 a 150) se tomarn las 12 muestras de la fila 2 de izquierda a derecha Las muestras son: 114, 116, 79,50, 146, 104, 87, 33, 83, 126, 71 y 68 Del estrato 3 (1 a 50) se tomarn las 4 muestras de la fila 3 de izquierda a derecha Las muestras son: 5, 36, 43 y 39 Del estrato 4 (1 a 125) se tomarn las 10 muestras de la fila 4 de izquierda a derecha Las muestras son: 52, 118, 110, 33, 15, 25, 58, 76, 29 y 49 Del estrato 5 (1 a 75) se tomarn las 6 muestras de la fila 5 de izquierda a derecha Las muestras son: 41, 39, 55, 17, 16 y 45


58 144 147 94 40 26 135 9 2 16 129 42 5 150 22 126 149 69 109 19 51 3 4 39 11

114 116 79 50 146 104 87 33 83 126 71 68 53 41 122 62 6 144 8 149 111 98 31 146 2

70 5 36 55 148 141 81 144 112 99 36 107 104 145 95 43 95 73 39 52 30 131 140 88 60

52 118 110 33 144 15 25 58 76 29 49 108 67 34 88 38 129 4 101 72 105 144 59 132 51

137 106 41 113 39 139 128 55 17 16 105 116 96 45 86 71 96 129 94 118 40 68 9 9 16

131 35 68 69 61 42 35 9 116 108 2 145 80 27 121 13 116 94 49 121 11 47 62 64 103

7

MUESTREO ALEATORIO SISTEMTICO.

Para realizar muestreos en poblaciones muy grandes, el mtodo de muestreo

aleatorio simple resulta complicado y difcil para aplicar, en estos casos se utiliza el

muestreo sistemtico. En una muestra sistemtica, los N elementos de la poblacin

se dividen en n grupos de k elementos. Un k-simo caso representa el intervalo de

seleccin de unidades de anlisis que sern integradas a la muestra, se obtiene

mediante la expresin: k =

El resultado de k se redondea al entero ms cercano. Este procedimiento se hace ms

sencillo porque en lugar de extraer n nmeros aleatorios slo se extrae uno. Y

porque es fcil si al igual que el muestreo aleatorio simple, se tienen enumerados

todos los elementos de la poblacin, o si de lo contrario no se tienen enumerados de

todos modos se puede realizar pero se debe observar el orden fsico de los

elementos de la poblacin. Cuando el orden fsico de la poblacin se relaciona con la

caracterstica de la poblacin no se debe aplicar el muestreo aleatorio sistemtico. El

riesgo de este tipo de muestreo est en los casos en que se dan periodicidades en la

poblacin ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad

constante podemos introducir una homogeneidad que no se da en la poblacin.

Procedimiento:

1) Definir la poblacin de estudio. 2) Determinar el tamao de muestra requerido. 3) Se calcula la muestra sistemtica dividiendo la poblacin entre el tamao de

la muestra. 4) El valor de k es el intervalo de seleccin que indica cada k de veces que un

elemento de la poblacin se integrar a la muestra (en el caso de no estar enumerados los elementos). Y tambin es el intervalo de seleccin del cual se escoger un nmero aleatoriamente dentro de este intervalo (en caso de que los elementos estn enumerados), y de ah se parte para seleccionar las muestras en los dems grupos o intervalos de seleccin.

Ejemplo:

Cuando los elementos no estn enumerados. Si se va a probar una muestra de 50 de

una poblacin de 500 pelotas, k = 50050

, k=10. Ya que ninguna pelota tiene un nmero

especfico, este intervalo de seleccin indica que cada 10 decima pelota que

contemos se integrar a la muestra. La primera muestra es la decima pelota que

Es el mtodo donde se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente

se elige cada k-simo miembro de la poblacin.


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saquemos de una bolsa, la segunda muestra es la vigsima, la tercera la trigsima

y asi de diez en diez hasta completar las 50 muestras que se piden.

Cuando los elementos estn numerados. Si la poblacin se compone de una lista de

cheques prenumerados N=800 y se quiere extraer una muestra sistemtica de n=40,

se aplica la formula k =

, k = 80040

, k =20. De este intervalo selecciona un nmero

aleatorio entre 1 y 20, y se incluye cada vigsimo elemento tras la primera selccin

de la muestra. Supongamos que el primer nmero seleccionado es 8, sus selecciones

subsiguientes son 28, 48, 68, 88, 108, 128, 148, 168, 188, 208, 228, 248, 268, 288,

308, 328, 348, 368, 388, 408, 428, 448, 468, 488, 508, 528, 548, 568, 588, 608, 628,

648, 668, 688, 708, 728, 748, 768 y 788.

MUESTREO POR CONGLOMERADOS.

En una muestra de conglomerados, se divide N elementos de la poblacin en varios

grupos de tal manera que cada uno sea representativo de toda la poblacin. Este

procedimiento tiende a proporcionar mejores resultados cuando los elementos

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

sea una representacin, a pequea escala, de la poblacin. Se aplica en el muestreo

de reas, en la que los conglomerados son manzanas, ciudades, distritos electorales,

pases, etc. En este tipo de muestreo es imprescindible diferenciar entre unidad de

anlisis entendida como quines va a ser medidos y unidad muestral que se refiere al

conglomerado a travs del cual se logra el acceso a la unidad de anlisis.

Procedimiento:

1) Dividir la poblacin en conglomerados. 2) Seleccionar al azar el nmero de conglomerados que desee. 3) Tomar una muestra aleatoria simple de uno de los elementos de cada

conglomerado.

Ejemplo:

Si se va a realizar una encuesta sobre las polticas y leyes del municipio, se podra dividir el municipio en distritos, por ejemplo en 13 distritos, de esos tres se toma al azar el 4, 5, 9 y 11, y solo concentrndonos en estos distritos, tomamos una muestra aleatoria de habitantes de cada uno de esos distritos, para entrevistarlos.

Es el mtodo donde una poblacin se divide en conglomerados partir de los

lmites naturales geogrficos o de otra clase. A continuacin se seleccionan los

conglomerados al azar y se toma una muestra de forma aleatoria de uno de los

elementos de cada grupo.


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MUESTREO DE CONVENIENCIA.

Los elementos se incluyen en la muestra sin que haya una probabilidad

previamente especificada o conocida de que sean incluidos en la muestra.

Ejemplo:

Un profesor que realiza una investigacin en una universidad puede usar

estudiantes voluntarios para que constituyan la muestra, existe alguna razn? S,

los tiene al alcance y participarn como sujetos a un costo bajo o sin ningn costo.

De manera similar, un inspector puede muestrear un cargamento de naranjas

seleccionando al azar naranjas de varias de las cajas. Marcar una naranja y usar un

mtodo probalstico de muestreo puede no resultar prctico.

Tiene la ventaja de ser relativamente fciles, pero es imposible evaluar la bondad

de la muestra en trminos de su representatividad de la poblacin. Y puede dar o

no buenos resultados. Pero no tiene un fundamento.

MUESTREO SUBJETIVO.

Este mtodo suele ser una manera fcil de seleccionar una muestra. Sin embargo la

calidad de los resultados mustrales depende de la persona que selecciona la

muestra. Se debe tener mucho cuidado al hacer inferencias acerca de las

poblaciones a partir de muestreos subjetivos.

Ejemplo:

Un reportero puede seleccionar dos o tres senadores considerando que estos

senadores reflejan la opinin general de todos los senadores.

Es el mtodo no probalstico en el que la seleccin de los elementos para la

muestra es de acuerdo con la conveniencia.


Es el mtodo no probalstico en el que la seleccin de los elementos para la

muestra es de acuerdo con la opinin de la persona que hace el estudio.

Clase 14 - Poblacion y Muestra I

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