Unidad v. Técnicas de Muestreo (2014-2)
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Unidad V: Técnicas de muestreo
A) Definición de muestra
B) Pasos en la selección de una muestra:
1) Definir la población; 2) Identificar el marco muestral; 3)
Determinar el tamaño de la muestra; 4) Elegir el
procedimiento de muestreo, y ) !eleccionar la muestra
C)Tipos de muestras"
1) #uestreo aleatorio simple; 2) #uestreo aleatorio
estratificado; 3) #uestreo sistem$tico, y 4) #uestreo por
conglomerados%
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&) Definición de la
muestra
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A) Definición de la muestraEs una parte de la población 'ue contiene
teóricamente las mismas caracter(sticas 'ue
se desean estudiar en la población% !usmedidas reciben el nombre de estadísticos%
os resultados obtenidos en el empleo de
una muestra se generali*an a la población,
seg+n el nivel de confianza y el maren deerror!
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) -asos en laselección de una
muestra
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B) Pasos en la selección de una
muestra: "Bernal# $%%&' (oas $%%*)
1% Definir la población
2% Identificar el marco muestral
3% Determinar el tamaño de la muestra
4% Elegir el procedimiento de muestreo
% !eleccionar la muestra
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B!+!, Definir la po-lación
Po-lación es la totalidad de los elementos 'ue
poseen las principales caracter(sticas ob.eto de
an$lisis, cuyos /alores son conocidos como
par.metros% -ara determinar una población, se
necesita definir /uiénes 0 /ué características
deber$n tener los suetos o-eto de estudio
0personas, organi*ación o situaciones y
factores)% & las características se les conoce
como varia-les: cualitativas o cuantitativas!
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B!$!, 1dentificar el marco muestral
Esto se refiere a la lista# mapa o fuente
de donde pueden etraerse todas las
unidades de muestreo o unidades dean.lisis de la po-lación, y de donde
se tomar$n los su.etos ob.eto de
estudio.
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4emplo + de fórmula muestral
Donde"
i/el de confian*a 056, 5, 557, etc%)
E i/el de precisión o margen de error%
-8 a /ariabilidad del e/ento o fenómeno
no 5 n 5
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-2.58 -1.96 -1.65 0 +1.65 +1.96 +2.58
z
Nivel de confianza (90, 95, 99, etc.)
±
1.65 90 %
±
1.96 95 %
± 2.58 99 %
90 %
99%
95%
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Distri-ución normal 6
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4emplo $ de fórmula muestral
n 5
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6 5 7ivel de confianza "8%# 89# 88# etc!)
Determina la pro-a-ilidad de /ue los datos de la
muestra resulten idénticos en la po-lación% -or e.emplo,
57 de confian*a significa 'ue 5 de cada 166 datos ser$n
id9nticos a la población y tan sólo diferir$n%
a determinación del ni/el de confian*a obedece a losob.eti/os del estudio% !i 'uiere obtener un conocimiento
general sobre la población se puede traba.ar con un ni/el
del 56, 53 ó 547% !i pretende probar :ipótesis y obtener
elementos de .uicio debidamente sustentados para formularsugerencias puede utili*ar 57 o m$s%
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4 5 7ivel de precisión o maren de error
Define la precisión con que se generalizarán los resultados.
Este valor permite calcular el intervalo en donde se encuentran
los verdaderos valores de la población.
-or e.emplo, suponga 'ue en una determinada población se
utili*a una estimación de la muestra con un nivel de precisión
del 7%
Esto significa 'ue si de los encuestados el 67 responde 'ue s(
a una cuestión, para determinar el porcenta.e de personas en
toda la población 'ue contestar(a de igual manera, debe sumarsey restarse el 7 del maren de error al porcenta.e de las
respuestas afirmati/as < 67 = 7 >%Entonces la /erdadera
respuesta estar(a entre el 47 y el 7%
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P 5 nivel de varia-ilidad del evento o
fenómeno
<ernati/as para estimar el nivel de varia-ilidad:
1) ;i se <a realizado otro estudio similar , la varia-ilidad
especificada para estimar la muestra puede ser/ir para nuestro
caso particular%
2) =ediante un estudio piloto en una muestra reducida "nopro-a-ilística)! -or e.emplo, se :acen preguntas sobre temas
b$sicos de la in/estigación donde las respuestas posibles ser$n
+nicamente dos" si# no' adecuado# inadecuado, etc% ?-@ 7 de
respuestas afirmati/as A adecuado, y ?8@ 7 de respuestas
negati/as A inadecuado% !uponga 'ue despu9s de reali*ado elconteo de respuestas, la situación es la siguiente" ?-@ 6%B6 y
?8@ 6%46 ó B6 y 467%
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P 5 nivel de varia-ilidad del evento o
fenómeno
3) ;e puede otorar a P 0 la m.>ima varia-ilidad
posi-le "P5 %!9% 0 5 %!9%)% Esto maimi*a el
tamaño de la muestra "n), seg+n los niveles 6 0 4
deseados% En este caso se supone 'ue eiste unatotal :eterogeneidad en el comportamiento de la
población, o sea, se tiene una incertidumbre tal 'ue lo
m$s 'ue se puede esperar es 'ue 67 de las
personas respondan afirmati/amente y el otro 67negati/amente%
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=uestras para estudios sencillos
a población ob.eto de estudio es grande 0mayor de666 o 16666 casos)%
!e aplica un cuestionario reducido, de entre 36 y 46
preguntas y preferentemente cerradas%
as alternati/as de respuesta son mutuamenteecluyentes, por e.emplo" !i, o; ueno, #alo;
&decuado, Inadecuado%
-ara estos casos con/iene traba.ar con la siguiente
fórmula"no5 n 5
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=uestras para estudios compleos:
a población ob.eto de estudio es pe'ueña 0menor de16666 o 666 elementos)%
Eisten /arios grupos en los 'ue se afi.ar$ la muestra%
Cay un cuestionario con demasiadas preguntas 0m$s de
6)%umerosas preguntas abiertas%
En estos casos aplica la siguiente fórmula"
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?órmula para muestras en estudios
compleos
n =
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4emplo de estimación del tama3o de la
muestra "caso estudios sencillos)
n estudio reali*ado en /arios municipios de !inaloa y
ayarit sobre ingresos y gastos de las familias 015),
consideró para el tamaño de la muestra de una población de
BF2B familias 57 de confian*a, un ni/el de precisión del
47 y aplica el criterio de m$ima /ariabilidad%a) Gu$l ser$ el tamaño de la muestraH
b) Gon 557 de confian*a , - 6% y E 6%62; n H
c) Gon 567 de confian*a, - 6%B y E 6%6; n H
d) Gon 547 de confian*a, - 6% y E 6%6B; n He) Gon 57 de confian*a, - 6% y E 6%63; n H
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a) Gu$l ser$ el tamaño de la muestraHGon BF2B, 57 de confian*a, 47 de margen de
error y criterio de m$ima /ariación
no 5 5 5 &%%
n 5 5 5 98@!& 5 989
n 5 5 5 98@! 5 989
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4emplo de estimación del tama3o de la
muestra "caso estudios compleos)
1% -ara estimar el tamaño de una muestra sobre un estudio
reali*ado en F e.idos de ayarit y !inaloa se utili*ó un
1%5B, - 6%B6, 8 6%46, E 6%16 y 13B
e.idatarios%2% De acuerdo al tamaño de la muestra estimada en el
e.ercicio 1 obtenga la participación 'ue corresponde por
e.idos para reali*ar un muestreo aleatorio estratificado%
3% J8u9 tamaño deber(a tener la muestra con" 2%F,E 6%6F y aplicando el criterio de m$ima /ariabilidadH
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+!, 6 5 +!8&# P 5 %!&%# 5 %!@%# 4 5 %!+%
0 7 5 +2&9 eidatarios! n 5
n 5 5 $+9!* 5 $+&
n 5 5
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2% -articipación por e.idos para reali*ar un muestreo
aleatorio estratificado, seg+n tamaño de la muestra de
01)%
No Ejidos (Nh) (Nh/N) (Nh/N)(n)
1 Isla del os'ue 46F 6%36 B
2 -almito del /erde 1B 6%12 2B
3 Gristo Key 22 6%15 414 Leacap$n 4B 6%63
5 El Koblito 33 6%62 4
6!an Gayetano 5B 6%6 1
7 o/illero 13 6%13 2F
8 -almar de Guautla 156 6%14 36
Total 7 5 +2&9 +!%% n 5 $+&
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B!@!, 4leir el procedimiento de muestreo
"Tipos de muestras)a confiabilidad de una muestra depende
de su representatividad "
a) !elección aleatoriab) Keducir los errores de muestreo para 'ue
no pierda /alide*%
c) Keducir los errores de tipo sistem$tico%
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4rrores de muestreo
4rror de muestreo es la diferencia entre los
/alores de la población y los de la muestra%
Es una subestimación si se eligen
elementos inusitadamente pe'ueños%
Es una sobreestimación si se seleccionan
elementos anormalmente grandes%
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4rror de tipo sistem.tico "o distorsión por seso)
Por presentarse situaciones inadecuadas para obtener
la información 0por e.emplo, cuando el in/estigador tienedificultades para conseguir la información y la sustituye por
la 'ue est$ m$s f$cilmente a su alcance, aun'ue no
siempre la m$s confiable)%
Por insuficiencia en la recolección de datos ( falta derespuestas o respuestas inadecuadas, ya sea por
ignorancia o por falta de datos en la encuesta)%
Por distorsiones del encuestador 0pre.uicios, inter9s
personal o fallas en la aplicación del instrumento)% Errores de cobertura 0al no incluir elementos importantes
y significati/os para la in/estigación)%
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B!9!, ;eleccionar la muestra
as unidades de an.lisis o los elementos muestrales seeligen siempre aleatoriamente!
a) Tómbola
b) Nmeros aleatorios o nmeros random
tili*a una tabla de n+meros 'ue implica un mecanismo deprobabilidad muy bien diseñado%
<ernati/as" !orporation "and 0ap9ndices de libros de
estad(stica)%
-rogramas" #tats$ E%cel , #P## y calculadora cient(fica%
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G) Lipos de muestras
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G%1 #uestreo aleatorio simple 0#&!)
#uestra representati/a mediante el
a*ar 0aleatoria)%
Tóm-ola o nmeros aleatorios%
ecesita un marco muestral 0mapa o
listado de toda la población) numerados
de + a 7 0tamaño de la población)%
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G% 2% #uestreo aleatorio estratificado
a) Divide a la po-lación en estratos diferentes con el finde darles representatividad de acuerdo a su peso
proporcional dentro del total de la po-lación!
-) Eos estratos se consideran como poblaciones
independientes o subpoblaciones%!riterios de estratificación &
Mbser/ar las mayores diferencias eternas entre estratos%
Mbser/ar las menores diferencias dentro de los estratos%
a selección puede ser aleatoria simple o sistem.tica!
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E.emplo de muestreo aleatorio estratificado
No. Unidad Acadéica (Nh) (Nh/N) (Nh/N)(n)
1 !ac"ltad de #iencia$ "&ica$ e 'nenie&a 2*+9 0.19 81
2 !ac"ltad de #ontad"&a - Adini$tacin 918 0.220 12+
3 !ac"ltad de eecho 198 0.1+9 10*
4 $c"ela de eote$ ten$in 3i4"ana 62+ 0.05 20
5 $c"ela de Ate$ ten$in 3i4"ana 2* 0.018 11
6
!ac"ltad de cono&a - elacione$
'ntenacionale$ 128+ 0.0+2 *2
7 !ac"ltad de edicina - 7$icolo&a 1529 0.086 50
8 !ac"ltad de dontolo&a ++ 0.0*1 2*
9 !ac"ltad de 3"i$o - ecadotecnia 1*61 0.082 *+
10 !ac"ltad de 'dioa$ ten$in 3i4"ana 590 0.0 19
11 !ac"ltad de "anidade$ 1698 0.095 55
3otal N : 1+8*8 1.000 n : 580
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C!2!, =uestreo sistem.tico
!e considera pseudopro-a-ilístico!Es muy +til cuando el tamaño de la población es muy
grande y es dif(cil elaborar un marco muestral%
-rocedimiento"
+) 4n una investiación so-re vivienda# por e.emplo" debedi/idir una ciudad en zonas y seleccionar alunas de
ellas con alg+n criterio o-etivo% Cada zona elegida se
di/ide en manzanas o calles, escogi9ndose las 'ue /an a
ser/ir para el +ltimo paso" la selección de las viviendas
de acuerdo al intervalo estimado :asta completar la
muestra%
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C!2!, =uestreo sistem.tico
El procedimiento para estimar el intervalo es muy simple"
a) Gonocer el tamaño de la po-lación 0o aproimado) y de
la muestra%
b) Estimar el factor de elevación 07Fn); es decir, di/idir el
tamaño de la po-lación entre la muestra! -or e.emplo,
si se tiene una po-lación de 2*9 viviendas 0 la
muestra es de @$%# el intervalo es iual a 8!
c) ;ortear los nmeros del + al 8 para determinar la
/i/ienda a partir de la cual se iniciar$ el conteo de 5 en 5%
Esto es necesario para asegurarse 'ue el n+mero con el'ue se empie*a a seleccionar las /i/iendas fue elegido al
a*ar%
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C!2!, =uestreo sistem.tico
!uponga 'ue resulta el B% Entonces se cuentaa partir de este n+mero, escogi9ndose a la
/i/ienda a la 'ue se le :a dado el n+mero B;
a partir de a'u( se seleccionar$ cadano/ena /i/ienda "valor del intervalo)# por
e.emplo" B, 1, 24, 33, 42, etc9tera, :asta
alcan*ar el tamaño re'uerido de lamuestra%
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G%4% #uestreo por conglomerados
1) ecesita listas de rupos <eteroéneos de su.etos o
conglomerados% 7o interesan particularmente lasdiferencias!
2) &plica muestreo aleatorio por conlomerados!
3) Dentro de los conlomerados elegidos se pueden
considerar a todos los elementos o se aplica muestreo
aleatorio simple%
4) Importa diferenciar entre unidades de an.lisis 0
unidades de muestreo!
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Unidad de an.lisisGA /uién aplicar.s laencuesta
Unidad de muestreo"Posi-les conlomeradosclusters# etapas o racimos)
&dolescentes -reparatorias
Mbreros Industrias
&mas de casa #ercados
iños Golegios
Nó/enes ni/ersidades
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E.emplo 1" In/estigación sobre
estudiantes uni/ersitarios meicanos
-rocedimiento 0ista de uni/ersidades y facultades)
+) =uestreo aleatorio simple "=A;) por
universidades!
2) Idem por facultades%
3) Idem por rupos%
4) Dentro del grupo se aplica a todos los
estudiantes o por =A;%
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E.emplo 2" #uestreo por racimos
!on de gran utilidad cuando los estudios son a granescala, por e.emplo a ni/el nacional% !e les llama as(
por'ue se lle/an a cabo en diferentes etapas
0multiet.picos) y su /enta.a principal es el a:orro de
recursos y tiempo%En 153 se le/antó una encuesta nacional de actitudes
del personal m9dico de las Nefaturas de -laneación y
!uper/isión #9dica del I#!!%
Ea primera etapa fue dividir al país en deleaciones,seleccion$ndose las suficientes para distribuir la muestra%
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E.emplo 2" #uestreo por racimos
En cada una de las deleaciones funcionan di/ersostipos de unidades médicas" Gentros Cospitalarios,
Gl(nica Cospital Lipo 1, Gl(nica Cospital Lipo 2, Gl(nica
Cospital Lipo 3, Gl(nica & y Gl(nica %
Cec:o esto, se seleccionaron las unidades y dentro de
ellas se eligieron a los m9dicos respetando su categor(a"
de base, especialistas y de confian*a%
En cada fase la muestra se distribuyó proporcionalmente
y la selección de las delegaciones, unidades y m9dicos se
:i*o al a*ar%
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Keferencias bibliogr$fricas
ernal, G9sar 0266B) Metodología de la
investigación. Para Administración, economía,
humanidades y ciencias sociales, -earson
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Científica, -la*a y Oald9s, #9ico, pp%43%
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