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METODOLOGÍA DE

LA INVESTIGACIÓN

I - 2013

METODOLOGÍA DE LA

INVESTIGACION

IV. UNIDAD

EL DISEÑO METODOLOGICO DE

LA IC: MUESTRA Y MUESTREO

Definiciones y Conceptos

1. POBLACIÓN OBJETIVO O UNIVERSO FINITO

2. VARIABLES DE ESTUDIO

3. PARÁMETROS DE LA POBLACIÓN

4. MARCO MUESTRAL

5. MUESTRA

6. MUESTREO

7. PRECISION Y CONFIABILIDAD DEL ESTIMADOR

8. CONFIABILIDAD DE LAS ESTIMACIONES

9. ERRORES NO MUESTRALES

1. POBLACIÓN OBJETIVO O

UNIVERSO FINITO

• Es el conjunto de unidades bajo estudio. (Es aquella de la cual se desea

recolectar información).

• Este conjunto se puede contar (finito).

Una misma investigación puede tener más de una Población. (Investigación sobre Hogares: Población hogares; PEA; Población Desocupada, MEF; Tercera Edad, Jóvenes, Niños,etc.)

1. POBLACIÓN OBJETIVO O

UNIVERSO FINITO

Ejemplos:

• La Población Objetivo de las

Empresas de las diferentes

actividades económicas (N) del

país. (N = 28,000 empresas)

• Población de Trabajadores (N) de

las Empresas dedicadas al sector

construcción .

1. POBLACIÓN MARCO

Aquella que cubre el Marco Muestral Disponible. (Planos, mapas, listados, etc.)

Población Marco (Muestreada) (N´) :

Población de donde se extrae la muestra. (N´ = 27,000 empresas)

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En una Investigación ideal:

Población Muestreada = Población

Objetivo

Población

Objetivo Población

Marco

(Muestreada)

EN LA PRACTICA: Generalmente la

Población Muestreada ES MENOR que

Población Objetivo

Ejemplo 1 : Población Objetivo y

Población Muestreada

Población Objetivo: Mujeres

adultas en el país.

Población Muestreada: Personas

pertenecientes a las organizaciones de

mujeres que regresarían los

cuestionarios.

Inferencia: Solo a la Población

Muestreada, no sobre la población de

todas las mujeres adultas del país.

Ejemplo 2 : Población Objetivo y

Población Muestreada

Encuestas de opinión pública Predecir candidato que ganará en las próximas elecciones.

Población Objetivo: Formada por las personas que votarán en la próximas elecciones.

Población Muestreada: Formada con

frecuencia por las personas que pueden ser localizadas por teléfono y que dicen que están dispuestas a votar en la próxima elección.

Inferencia: Solo a la Población Muestreada, no

sobre la población de todos los electores que votarán en las próximas elecciones.

2. VARIABLES DE ESTUDIO

Pueden ser variables cuantitativas

o variables cualitativas.

Variables cuantitativas: Gasto del hogar, Ingreso del hogar; edad de las personas; años de estudio, etc.

Variables cualitativas : sexo; categoría

ocupacional; si está a favor o en contra de...;

categoría de la vivienda que usa el hogar, etc.

En las Encuestas de Hogares:

3. PARÁMETROS DE LA

POBLACIÓN

Son constantes desconocidas

asociadas a características de una o

más variables.

TOTAL

PROMEDIO

PROPORCIÓN ( PORCENTAJE : % )

RAZÓN entre Y y X

3. Ejemplos

• TOTAL (Ingresos, Gastos, PEA, Desocupada,

Exportaciones, Importaciones, etc.).

• PROMEDIO (Ingresos, Gastos, consumo

agua (m3), electricidad (kw), Talla, peso, etc).

• PROPORCIÓN (viv. inadecuadas,

analbafetos, desempleados, casados, etc.).

• RAZÓN (hombres/mujeres), gasto percápita,

ingreso percápita, etc.)

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4. MARCO MUESTRAL

• Es el conjunto de unidades

muestrales del cual se

seleccionará una muestra.

• En una Encuesta de Hogares ,

las unidades del Marco Muestral

son las viviendas particulares.

• Las unidades del Marco Muestral

se llaman Unidades de Muestreo.

4. MARCO MUESTRAL

Para la selección de la muestra debe haber:

Un Marco Disponible

Un Mapa

Una Lista

Otra descripción aceptable del

material

• A partir del cual pueda

construirse el marco muestral

y seleccionarse la muestra.

4. MARCO MUESTRAL

• Centros Educativos (Universidades, Colegios, Escuelas, Institutos superiores)

• Empresas (Mineras, Comercio,

Servicios, Electicidad, Pesquería, Industria, Transporte, etc.)

• Centros Hospitalarios

(Hospitales, Clínicas, Postas Médicas, etc.)

• Agricultura (Explotación Agrícola).

• Base de Datos (Viviendas, hogares, ... (cuestionarios))

5. MUESTRA

Si la población consta de N unidades.

Y la muestra posee n unidades

Entonces :

f = n / N

Se llama fracción de muestreo.

N = 10,000 viv.

n = 500 viv.

f = 1 / 20

POBLACION

OBJETIVO MUESTRA ESTIMACIONES

MEDIA ARITMETICA

MEDIANA

PROPORCION

RAZON

ETC.

¿QUÉ TANTO SE APROXIMA ESTA

ESTIMACION AL VERDADERO VALOR EN LA

POBLACION?

Copyright 2004, Luis Guillén Grados

5. MUESTRA 5. INFERENCIA INDUCTIVA

SOBRE LA POBLACIÓN

En una INVESTIGACION a los HOGARES del país:

• Una muestra será un subconjunto de las viviendas particulares del Perú.

• En cada vivienda particular, se obtiene información relevante sobre vivienda , los hogares y las personas que en ella residen.

•Asi por Ejemplo se estiman para :

•Los hogares : El Ingreso y gasto del hogar.

•Las personas: Ocupación, educación, salud,

percepción de la seguridad ciudadana, etc.

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6. MUESTREO

• Es la disciplina que trata con el conjunto de métodos, técnicas y procedimientos para:

Seleccionar u obtener una muestra, y

Realizar inferencias a partir de la muestra.

•Tipos de muestreo:

Muestreo Probabilístico

Muestreo No Probabilístico.

Muestro Probabilístico, toda unidad de

muestreo (y en consecuencia toda unidad de la

población) tiene una probabilidad positiva y

conocida de pertenecer a la muestra que en

definitiva se usa para realizar el estudio de las

características de la población

Muestreo No Probabilístico, son generalmente

menos estadísticamente exacto que los métodos

de muestreo probabilístico, usualmente son menos

costosos y más convenientes. Sin embargo no

existe forma de medir la precisión de las muestras

no probabilísticas

Muestreo No Probabilístico

• Métodos de uso

común

– Muestreo indiscriminado

– Muestra de voluntarios

– Muestreo al juicio

– Muestreo por cuotas

– Muestreo por bola de

nieve

Muestreo indiscriminado

• Poca planificación (o ninguna)

de la selección de la muestra

• Supone homogeneidad de la población

• Puede ser útil para estudios preliminares

• Ejemplo : Entrevistas con “el hombre de la calle” (centros comerciales, etc.)

Muestreo de voluntarios

• Puede sufrir de sesgos importantes

• A veces es necesario,

por ejemplo en

experimentos médicos

• Ejemplo: Llamados a programas de “líneas abiertas” en radio o TV

Muestreo al juicio

• Basado en ideas previas de la composición y del comportamiento de

la población

• Rápido y de bajo costo

• Puede sufrir de los sesgos del investigador

• Tendencia a seleccionar casos

“típicos” y eliminar valores extremos

• Utilizado para pruebas preliminares y estudios cualitativos

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Muestreo por cuotas

• Algo similar al muestreo estratificado – se establecen tamaños de muestra

por grupo de edad, sexo, área

geográfica, ...

• Diferente, puesto que se puede

reemplazar las unidades seleccionadas hasta que se obtenga la cuota

• Se utiliza en estudios de mercado y

sondeos de opinión pública

Muestreo por bola de nieve

• Utilizado para crear o aumentar una lista de individuos en una población cuyo tamaño y

atributos son desconocidos

• Es útil para poblaciones pequeñas o especializadas

– Personas ciegas, sordas u otros que pueden no pertenecer a un grupo organizado

– Músicos, pintores, poetas, etc. que no son fácilmente identificados según su lugar de trabajo.

Muestreo por bola de nieve

• Técnica – Empezar con la lista de los miembros conocidos de la

población objeto – Entrevistarlos, y pedir nombres de otros que se califican

para el grupo – Contactar los nombres nuevos, entrevistarlos y pedir otros

nombres nuevos – continuar hasta que no surjan muchos nombres nuevos

• Con cada interación, la lista crece como

bola de nieve

• Se puede finalmente lograr un censo o casi censo

• Tenga cuidado, porque pueden haber individuos o sub-grupos que nadie menciona, ni conoce.

Métodos de muestreo

Probabilístico

• Muestreo Aleatorio Simple

• Muestreo Sistemático

• Muestreo Aleatorio Estratificado

• Muestreo por Conglomerados

• Muestreo Polietápico

6.2 ERROR DE MUESTREO

Resulta de la selección aleatoria de las

unidades muestrales.

Este tipo de error ocurre por el hecho de

basar el estudio en una muestra y no

en la totalidad de la población objetivo

Los resultados muestrales tendrán

siempre una enevitable posibilidad de

error.

6.2 ERROR DE MUESTREO

Puede ser controlado con el muestreo

probabilístico.

ElEl errorerror dede muestreomuestreo sese determinadetermina porpor lala desviacióndesviación

estándarestándar deldel estimadorestimador dadodado porpor lala raizraiz cuadradacuadrada dede

lala varianzavarianza deldel estimadorestimador.

ˆVe

ˆˆ. .( )ˆ( )

d CVE

: coeficiente de variación del

estimador

Observación: Al error de muestreo también se le denomina error

estándar.

a) Error absoluto de muestreo (d)

b) Error relativo de muestreo (e)

e

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7. PRECISION O CONFIABILIDAD

DE UN ESTIMADOR

La precisión o confiabilidad del estimador

se mide a través del error de muestreo.

Cuanto más pequeño es el error de muestreo, mayor es la precisión o confiabilidad de la estimación.

: error relativo de

muestreo

: error absoluto de

muestreo

ˆVe

ˆˆ. .( )ˆ( )

d CVE

ERROR RELATIVO DE

MUESTREO

(Coeficiente de

Variación)

PRECISION

(Confiabilidad

de Resultados)

Hasta 5% Muy buena

5% a menos 10% Buena

10% a menos 15% Aceptable

De 15% y más Referencial

8. CONFIABILIDAD DE LAS ESTIMACIONES

9. ERRORES NO MUESTRALES

• Son aquellos errores que pueden cometerse

en las diferentes operaciones que

conforman la ejecución de una encuesta

por muestreo

• Son más fáciles de controlar cuando se

utiliza Muestreo Probabilístico.

• En el Muestreo No Probabilístico, la

posibilidad de cometer este error no es

controlable.

Estos errores más frecuentes son :.

Error de cobertura (marcos incompletos)

Error por mala calidad del marco (marcos imperfectos)

Error de respuesta (del entrevistado)

Error de no respuesta (omisiones o sustituciones)

Error de cuestionario (Indefinición del cuestionario)

Error de entrevista (métodos de entrevista inadecuados)

Error de digitación o de cálculo en el procesamiento

de los datos.

9. ERRORES NO MUESTRALES

CONVENIENCIA Y CONVENIENCIA Y

LIMITACIONES DEL LIMITACIONES DEL

MUESTREOMUESTREO

CONVENIENCIA DEL MUESTREO

• Costo reducido

• Mayor rapidez

• Mayor exactitud

• Cuando los elementos se destruyen en

los experimentos, etc.

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CONVENIENCIA DEL MUESTREO

• Cuando la Población sea tan

grande

• Cuando la Población sea

suficientemente uniforme

• Desagrado de las personas

investigadas

LIMITACIONES DEL MUESTREO

• Cuando se necesite información de

cada uno de los elementos

poblacionales.

• Cuando sea difícil de superar la

dificultad del uso del muestreo.

• El muestreo exige más refinamiento y

preparación (Diseño de los

instrumentos y preparación de los

entrevistadores, y supervisores).

• Cuando el costo por unidad, aconseje

desestimar los métodos de muestreo.