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TÉCNICAS DE MUESTREO

Msc. JIMMY DELGADO VILLCA

1. POBLACIÓN Y MUESTRAa) Población (N)Es el conjunto de todas las unidades o elementos (personas,animales, objetos, sucesos) que tienen por lo menos unacaracterística en común, la cual se desea estudiar. Dependiendo delnúmero de elementos que la conforman, una población puede serfinita o infinita. Ejemplos:

Conjunto de familias de una ciudad.

Conjunto de Centros educativos.

Conjunto de alumnos de la UMSS.

b) Muestra (M ó n)Cualquier subconjunto, parte, sector o segmento de unidadeselementales, elegidas de una población; la cual debe serrepresentativa. Ejemplos:

150 familias de una ciudad.

20 Centros educativos elegidas de una región

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Conjunto de Elementos que presentan

por lo menos una característicaComún y que es objeto

de estudio

POBLACIÓNPOBLACIÓN

MUESTRA

Parte de los elementos o subconjuntos de una

Población que se seleccionaPara el estudio de esa

característica

ExtracciónMuestra

Generalización de Hallazgos

MUESTREOInstrumento de gran validez con el cual se seleccionanlas unidades representativas, a partir de las cualesobtendrá los datos que le permitirán extraerinferencias acerca de una población.

Pasos:Pasos: Definir la Población

Identificar el Marco Muestral (Listas o registro de la población)

Determinar el Tamaño de Muestra

Elegir procedimientos de muestreo

Seleccionar los sujetos de la Muestra.

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EXTRACCIÓN DE LA MUESTRA

C O M P O N E N T E S

Universo opoblación

Unidades dela muestraMuestra

Constituye la totalidad de un grupo de elementos u objetos que se quiere investigar.

Es un subconjunto de la población o parte representativa.

Está constituida por uno o varios de los elementos de la población.

Cualidades de unabuena muestra

1.- Ser Representativa

2.- Que su tamaño sea estadísticamente proporcional al tamaño de la población.

3.- Que el error muestral se mantenga dentro de límites aceptables (K)

1) Fórmula para poblaciones finitas

Donde:

N = Tamaño de la población

n = Tamaño de Muestra

Z = Nivel de Confianza

p = Variabilidad positiva (probabilidad de éxito)

q = Variabilidad negativa (probabilidad de fracaso)

e = Precisión o error

Esta fórmula se aplica cuando se conoce exactamenteel tamaño de la población.

qpZeNqpNZn

22

2

)1(

TAMAÑO DE MUESTRA

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2) Fórmula para poblaciones infinitas

Donde:

n = Tamaño de Muestra

Z = Nivel de Confianza

p = Variabilidad positiva (probabilidad de éxito)

q = Variabilidad negativa (probabilidad de fracaso)

e = Precisión o error

Esta fórmula se aplica cuando no se sabe exactamenteel tamaño de la población.

2

2

eqpZn

Por ejemplo, se requiere realizar una investigación eneducación formal, donde no se conoce el número total deprofesores, considerando el nivel de confianza de 95% y unmargen de error de 5%, hallar el tamaño de muestra.Para solucionar este caso consideramos el valor de Z = 1,96(este valor se busca en la tabla de “Z” donde le correspondeese valor a un porcentaje del 95%); luego establecemos quela probabilidad de éxito y fracaso[ son respectivamente del50%, que deben expresarse en proporción, es decir dividirseentre 100, entonces tenemos: p = 0,5 y q = 0,5; además delmargen de error e = 0,05.Reemplazando valores en la fórmula tenemos:

384

16,3840025,09604,0

)05,0()5,0)(5,0()96,1(

2

2

2

2

n

n

eqpZn

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MUESTREO

ALEATORIAS O

PROBABILÍSTICO

NO ALEATORIAS

SIMPLE

SIN REEMPLAZAMIENTO

CON REEMPLAZAMIENTO

ESTRATIFICADO AFIJACIÓN

IGUAL PROPORCIONALÓPTIMANEYMAN

SISTEMATICO

CONGLOMERADOS

BOLA DE NIEVE

POR CUOTAS

INETNCIONA O POR CONVENIENCIA

TÉCNICAS DE MUESTREO

POR CRITERIOS DEESCLUSION

INCIDENTAL

Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño “n” tienen la misma probabilidad de ser elegidas.

A.12.4

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Muestreo aleatorio simple

El procedimiento 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.

No aplica en poblaciones grandes.

Sin Reemplazamiento

Una vez seleccionada la unidad está no vuelve

hacer seleccionada.

Con reemplazamiento

Cuando una unidad de muestreo es extraída de una población finita y después

de registrar su o sus características se vuelve a dicha población antes de

extraer la siguiente unidad.

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Es aquel en el cual todos los elementos queconstituyen la población a muestrear, tienen lamisma probabilidad de ser seleccionados.

Ejemplo:En 50 papeles escribimos 50 nombres depersonas que se encuentran en un recinto,luego introducimos los papeles doblados enun sombrero y con los ojos vendados seprocede a sacar 10 de ellos que seránpremiados.

Ejemplo:N = 3500n = 40

5503 4812 1790 5648 1943

Ejemplo de uso de tabla de números aleatorios:

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Muestreo aleatorio sistemático

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios solo se extrae uno.

Se parte de ese número aleatorio i,que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestras 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.

No se requiere tabla de números aleatorios, ya quese hace el muestreo con una lista miembros de lapoblación por intervalos fijos. Entonces, empleadoel muestreo sistemático se incluye cada enésimomiembro de una población, en una muestra de ella.

Ejemplo:Para ilustra, al sacar una muestra de la población de 10000amas de casa de cierta región podríamos organizar una lista deamas de casa, tomar cada décimo nombre de la lista y presentaruna listade 1000 amas de casa.

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Muestreo aleatorio estratificado

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.).

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

1) Afijación simple

A cada estrato le corresponde igual número de elementos maestrales.

2) Afijación proporcionalLa distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño)de la población en cada estrato.

3) Afijación OptimaSe 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 suele conocer la desviación

A.12.8

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Muestreo aleatorio por conglomerados

En el muestreo por conglomerados la unidad muestrales un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado.

Las unidades para establecer los conglomerados pueden ser: Distritos, zonas, barrios, hospitales, colegios, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc.

Son conglomerados naturales como por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".

A.12.9

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticas, aún 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 ser elegidos.

En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

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Muestreo por cuotas

También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación.

En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones.

Ejemplo:20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Cochabamba. Una vez terminada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

Muestreo opinático o intencional

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzodeliberado de obtener muestras "representativas"mediante la inclusión en la muestra de grupossupuestamente típicos.

Es muy frecuente su utilización en sondeospreelectorales de zonas que en anteriores votaciones hanmarcado tendencias en voto.

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Muestreo casual o incidental

Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionalmente los individuos de la población.

El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).

Un caso particular es el de los voluntarios.

Bola de nieve

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducena otros, y estos a otros, y así hasta conseguir unamuestra suficiente.

Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando sehacen estudios con poblaciones "marginales",delincuentes, sectas, determinados tipos deenfermos, deportistas, etc.

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Por criterios de exclusión

Se establecen ciertos criterios relacionados con el tema de investigación, y solo se eligen a las unidades (personas) de la población que cumplan con estos criterios o requisitos, de este modo la población se reduce cada vez más en función a los criterios que establezcamos.

Ejemplo:Población (N) 1800 estudiantes:

Criterios:• Estudiantes entre los 14 a 17 años (N = 450)• Estudiantes de escasos recursos (N = 220)• Estudiantes que trabajen (N = 42)

OTRAS TÉCNICAS DE MUESTREO OTRAS TÉCNICAS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICONO PROBABILÍSTICO

Por CuotaPor Cuota

Intencional o porIntencional o porConvenienciaConveniencia

Con Fines Con Fines Especiales o de Especiales o de

VoluntariosVoluntarios

De Juicios o de De Juicios o de ExpertosExpertos

La población se divide en grupos o categorías de acuerdo a alguna característica y La población se divide en grupos o categorías de acuerdo a alguna característica y se toma un número de individuos de cada subgrupo, para completar el tamaño de se toma un número de individuos de cada subgrupo, para completar el tamaño de la muestra. la muestra.

Es de tipo exploratorio, en donde se escogen los sujetosEs de tipo exploratorio, en donde se escogen los sujetos--tipo o informantestipo o informantes--claveclaveque brindan información en profundidad. El informante clave es el que tiene la que brindan información en profundidad. El informante clave es el que tiene la información, no necesariamente el experto. información, no necesariamente el experto.

Considera los sujetos que se van presentando en forma casual. Se utiliza también Considera los sujetos que se van presentando en forma casual. Se utiliza también en estudios exploratorios. en estudios exploratorios.

Se seleccionan sujetos con autoridad y suficientemente informados acerca delSe seleccionan sujetos con autoridad y suficientemente informados acerca delobjeto de estudio, y sirve para apoyar el diseño de hipótesis y precisar la objeto de estudio, y sirve para apoyar el diseño de hipótesis y precisar la metodología de la recolección de datos. metodología de la recolección de datos.