22 de Febrero de 2015

Actividades Unidad 1 Amairani Drouaillet Flores

Lic. Lucely Barragan Escalante

INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE MARTÍNEZ DELA TORRE

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TAREA 1

TAREA 3

Muestreo aleatorio sistemático

Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un

patrón que se inicia con una elección aleatoria.

Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño

n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y tomamos un número

al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen.

La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1)h.

De aqui se deduce que un elemento poblacional no podrá aparecer más de una vez en la

muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos

cuando la población está ordenada en función de determinados criterios.

Muestreo aleatorio estratificado

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Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de

subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya

representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio

simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada

uno de los estratos.

Hay dos conceptos básicos:

Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal

manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de

cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos.

Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones.

Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos:

1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la

muestra.

2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra

proporcional a su tamaño.

3. Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma

proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.

Muestreo aleatorio por conglomerados o áreas

Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta

homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que

presentan características similares a toda la población.

Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los

programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que

han sido elegidas aleatoriamente.

Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas

edades y preferencias que la totalidad de la población.

Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos

de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no

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son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la

población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número

suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han

de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos

los elementos que componen los grupos elegidos.

MUESTREO POR ESTADOS MULTIPLES:

Esta técnica es la única opción cuando no se dispone de lista completa de la población de

referencia o bien cuando por medio de la técnica de muestreo simple o estratificado se

obtiene una muestra con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difícil acceso.

En el muestreo a estadios múltiples se subdivide la población en varios niveles ordenados

que se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo se

desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.

Por ejemplo, si tenemos que construir una muestra de profesores de primaria en un país

determinado, éstos pueden subdividirse en unidades primarias representadas por

circunscripciones didácticas y unidades secundarias que serían los propios profesores. En

primer lugar extraemos una muestra de las unidades primarias (para lo cual debemos tener

la lista completa de estas unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una

muestra de unidades secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera

extracción.

TAREA 4

Muestreo de bola de nieve

El muestreo de bola de nieve se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy

pequeña. En este tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique

a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación. La

desventaja de usar una muestra de bola de nieve es que difícilmente sea representativa de

la población.

Muestreo por cuotas

El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico en donde el

investigador asegura una representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en

función de qué rasgo es considerado base de la cuota.

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Por ejemplo, si la base de la cuota es de nivel de año en la universidad y el investigador

necesita una representación igual, con un tamaño de muestra de 100, debe seleccionar 25

estudiantes de 1º año, 25 de 2° año, 25 de 3º año y 25 de 4º año. Las bases de la cuota

generalmente son la edad, el género, la educación, la etnia, la religión y el nivel

socioeconómico.

Muestreo subjetivo por decisión razonada

En este caso las unidades de la muestra se eligen en función de algunas de sus

características de manera racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo

compensado o equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media

de la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población. La cual

funciona en base a referencias o por recomendación después se reconoce por medio de la

estadística.

TAREA 5

Escala de Medición.

Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en

observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan también categóricas, por otra

parte las variables de escala de intervalo o de razón se denominan variables numéricas.

Con los valores de las variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar

operaciones aritméticas. Con las variables numéricas sí.

La escala nominal sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte

en la menos informativa de las escalas de medición.

Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala:

Nacionalidad.

Uso de anteojos.

Número de camiseta en un equipo de fútbol.

Número de Cédula Nacional de Identidad.

A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para

identificar a los individuos medidos.

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La escala ordinal, además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un

orden entre los elementos medidos.

Ejemplos de variables con escala ordinal:

Preferencia a productos de consumo.

Etapa de desarrollo de un ser vivo.

Clasificación de películas por una comisión especializada.

Madurez de una fruta al momento de comprarla.

La escala de intervalo, además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que

tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.

Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala:

Temperatura de una persona.

Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5).

Sobrepeso respecto de un patrón de comparación.

Nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada.

Finalmente, la escala de razón permite, además de lo de las otras escalas, comparar

mediciones mediante un cociente.

Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:

Altura de personas.

Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día.

Velocidad de un auto en la carretera.

Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.