TEMA DE CLASE SELECCION DE LA MUESTRA

12/04/2023 MSc. Ing. Otto Andrino 1

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

USACFacultad de IngenieríaEscuela de postgrado

Seminario de Investigación IMSc. Ing. Otto Andrino

12/04/2023 MSc. Ing. Otto Andrino

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TERMINOLOGÍA Muestreo: conjunto de operaciones encaminadas

a determinar una muestra, su tamaño y demás características necesarios para identificar a los elementos que la forman.

Población: conjunto formado por la totalidad de elementos con arreglo a unas características concretas.

Población de estudio: conjunto de elementos sobre los que se toma la muestra.

Muestra: subconjunto de elementos de la población elegidos para estudiar y así tratar de inferir características de la población.

Censo: relación completa de los elementos de una población.

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TERMINOLOGÍA

Sesgo: error específico de la muestra por falta de representatividad.

Error muestral: es el imputable al estudio de una parte de la población o muestra.

Error no muestral: es el que se produce en toda la investigación como consecuencia de definiciones conceptuales incorrectas, de fallos en los instrumentos de medida, en la entrevista o en el desarrollo del trabajo de campo.



TERMINOLOGÍAMarco muestral: listado que identifica a los elementos de la población objetivo.Elemento: cada una de las unidades sobre las que interesa obtener información.Unidad muestral: unidad seleccionada de la población para la aplicación de la técnica de investigación; contiene los elementos de la población que pueden formar parte de la muestra.Parámetro: medida de una característica determinada de una población. Si esta medida está referida a una muestra entonces se denomina estadístico. La diferencia entre ambos valores es el error muestral.


TERMINOLOGÍAEstimador: es el valor muestral utilizado para inferir un valor poblacional. Un estimador insesgado es un estimador cuya esperanza matemática es el parámetro poblacional que estima. Se dice que un estimador es consistente si al sustituir el tamaño de la muestra por el del total de la población la estimación coincide con el parámetro poblacional.Distribución muestral: Es la representación de los valores de los estadísticos (la media, por ejemplo) con sus frecuencias.

TERMINOLOGÍA

Teorema central del límite: si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande (a partir de 30) y si las muestras se extraen aleatoriamente, este teorema nos dice que la distribución de muestreo de la media aproximadamente tendrá una distribución normal con una media igual a la de la población y con una varianza igual a la varianza de la población dividida por el tamaño de la muestra.

Dispersión: medida estadística del nivel de variación de la opinión del colectivo total sobre el tema analizado respecto al valor medio.

Inferencia estadística: proceso de estimación de resultados válidos para una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra de esa población.12/04/2023 7MSc. Ing. Otto Andrino

TERMINOLOGÍA Intervalo de confianza: intervalo con una

determinada probabilidad de incluir el valor poblacional. Se determina a partir de los resultados muestrales y el error de muestreo.

Nivel de confianza: probabilidad de obtener un intervalo de confianza concreto.

Método de muestreo: procedimiento utilizado para seleccionar de forma representativa las unidades muestrales.



ESENCIA DEL MUESTREO CUANTITATIVOOBJETIVO:

Seleccionar casos representativos para la generalización

Generalizar:Características

Hipótesis

Con la finalidad de construir y/o probar teorías que expliquen a la población o fenómeno

Mediante una técnica adecuada

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Ventajas que reporta el uso del

muestreo: • Reduce los costos: Al obtener datos a partir de una muestra de

una población los costos serán menores ya que no será necesario medir a toda la población. Los costos están tanto referido a los materiales, procedimientos como al personal.

• Mayor rapidez: Por el hecho de ser un subconjunto de la Población permite acceder de manera más eficiente y rápida para el levantamiento de los datos.

• Posibilita una mayor precisión de las observaciones al contar con un número restringido de casos a estudiar.

• Al delimitar la población se podrá generalizar resultados y establecer parámetros

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TIPOS DE MUESTREO

PROBABILISTICA:Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen

la misma posibilidad de ser elegidos

NO PROBABILISTICA:Subgrupo de la población en la que

la selección de los elementos no dependen de la probabilidad sino de las características de la investigación


PROBABILISTICA

Requiere precisar el tamaño de la muestra

Selecciona a los elementos muestrales

por medio de:*Listado o marco

muestral*Procedimientos

(tómbolas, Tablas de números aleatorios,

Selección sistemática, STATS)

Tipos:*Muestras aleatorias

simples*Muestras estratificadas*Muestra por racimos o

clusters


NO PROBABILISTICA O

DIRIGIDA

* Selecciona participantes por uno o

varios propósitos* No pretende que los

casos sean representativos de la

población (no se desea generalizar)

Tipos:*Muestras erráticas o

casuales*Muestras intencionadas o

racionales*Muestra por cuotas

*Muestras por Bola de Nieve

Muestra y población

La representatividad de la muestra depende de dos cosas:a) Del mecanismo de selección:

que ha de garantizar que no hay un elemento de la población con más probabilidad que otro de entrar en la muestra. Si no, sería una muestra sesgada.

b) Del tamaño de la muestra: si el mecanismo de selección es correcto, cuanto más grande sea la muestra mayor será la probabilidad de que se parezca a la población.

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Muestra Probabilstica• La elección entre la muestra probabilística o no

probabilística se determina en base en el planteamiento del problema, la hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones.

• Las muestra probabilísticas tienen muchas ventajas, siendo la principal el hecho de que se puede medir el tamaño del error en nuestras predicciones.

• Se dice que el principal objetivo en el diseño de la muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estandar (Kish, 1995; Kalton y Heeringa, 2003)

MSc. Ing. Otto Andrino


Muestra Probabilística• Las muestra probabilísticas son esenciales en los

diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales.

• Para hacer un muestra probabilitica son necesarios dos procedimientos:– Calcular el tamaño de muestra que sea

representativo de la población– Seleccionar los elementos muestrales (casos) de

manera que al inicio todos tengan la misma posibilidades de ser elegidos.

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Muestra probabilística estratificada• La población se subdivide en segmentos y se

escoge una muestra encada segmento• Éste método es útil cuando el interés de

investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos de población, porque asó lo señala el planteamiento del problema

• La estratificación aumenta la precisión del amuestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestras para cada estrato, a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral. (Kalton y Heeringa, 2003)


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Muestra probabilística estratificada• Ejemplo:• Se quiere saber cuál es el promedio de años de

estudio entre los miembros de los diferentes credos religiosos que residen en todo el territorio Guatemalteco.

• El número de católicos es mucho mayor que los protestantes y estos a su vez mayores a los musulmanes y estos a su vez a la de judíos.

• Para cada uno hay que determinar el número significativo de entrevistados para lograr tener resultados válidos



Muestra por Racimos o Clúster• Las unidades de análisis se encuentran encapsuladas

en determinados lugares físicos o geográficos• En algunos casos el investigador se ve limitado por

recursos financieros, por tiempo, por distancias geográficas o por una combinación de éstos y otros obstáculos, se recurre a la muestra por racimos.

UNIDAD DE ANÁLISIS POSIBLES RACIMOS

Adolescentes Escuelas Secundarias

Obreros Fábricas o Industrias

Amas de casa Mercados/Super/Centros Comerciales

Niños Colegios/Escuelas primarias

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Muestra por Racimos o Clúster• Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad

de análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis indica quiénes van a ser medidos, o sea,los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición. La unidad muestral (en éste tipo de muestras) se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análsis.

• El muestreo por racimos supone una selección en dos o más etapas, todas con procedimientos probabilisticos. En la primera etapa, se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos ya señalados de una muestra probabilistica simple o estratificada.



Muestra por Racimos o Clúster• En las fases subsecuentes y dentro de éstos racimos se

seleccionan los casos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

• Ejemplo:• En una muestra nacional de ciudadanos de un país por

racimos, prodríamos primero elegir una muestra por departamentos o por municipio, luego cada departamento o municipio se considera un universo o población y se elige al azar comunidades, aldeas o caseríos; a su vez cada una de estas comunidades, aldeas o caseríos se concibe como un universo de nuevo, al azar, se eligen manzanas o cuadras; finalmente se escogen al azar las viviendas u hogares e individuos.


Cómo seleccionamos el procedimiento de selección de muestra?

• Tòmbola • Nùmeros random pg. 253• Selecciòn sistemàtica de elementos

muestrales. K=N/nK= intervalo N= poblaciòn n= muestraproducen el intervalo 1/K


Listados y Marcos Muestrales

• Es un listado existente o hacerlo con una lista de los casos de la poblaciòn a estudiar. Para poder identificar y encontrar un caso dado.


Archivos

• Para estudiarlos se recomienda el muestreo sistemàtico, intervalo 1/K


Mapas

• Ûtiles para muestreo de clusters• Usar el programa Google earth


Tamaño òptimo de muestra

• Estudios mèdicos 1000+ nacionales 100 + regionales

• Ver pg. 260


Teorema de lìmite Central

• Señala que una muestra de màs de cien casos serà una muestra con una distribuciòn normal en sus caracterìsticas, lo cual sirve para hacer estadìstica inferencial.


Muestra No Probabilística

• Selecciona participantes o casos típicos

• No asegura que sean representativos de la población


Random Digit Dialing

• Identifican àreas geogràficas para ser muestreadas al azar.


Muestra multietapas o polietapas

• Cuando se han usado diversos procedimientos para extraer la muestra por ej. Opiniòn sobre fut bol, usamos niños, adultos, adolescentes, etc.


notas

• Unidad de análisis: son los casos o elementos.• Muestra proba, todos los elementos de la

población tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

• Muestra no prob, la elección no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.


notas

• Poblaciòn: conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones

• Lo importante en el muestreo es elegir a los informantes adecuados de acuerdo al planteamiento del problema.

TEMA 7: DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO

1. Muestra o censo2. Terminología y fundamentos del muestreo3. Etapas den la selección de la muestra4. Muestreo no probabilístico

Muestreo de conveniencia Muestreo de juicios Muestreo por cuotas Muestreo de “bola de nieve”

5. Muestreo probabilístico Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio sistemático Muestreo aleatorio estratificado Muestreo por conglomerados

6. Determinación del diseño muestral apropiado7. Determinación del tamaño de la muestra

7.1. Muestreo aleatorio simple7.2. Muestreo estratificado


3. ETAPAS EN LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA

1. Definición de la población objetivo: en términos de contenido, unidades, extensión y tiempo.

2. Identificar el marco muestral: normalmente es imposible confeccionar una lista que no excluya a algunos miembros de la población.

3. Determinar el método de muestreo: si la unidad de muestreo es diferente del elemento es necesario especificar también cómo se deben seleccionar los elementos dentro de la unidad de muestreo.

4. Determinar el tamaño de la muestra: se deben considerar los siguientes factores cualitativos:

Importancia de la decisión. Naturaleza de la investigación. Número de variables. Naturaleza del análisis. Tamaños de muestra utilizados en estudios similares. Restricciones de recursos.12/04/2023 34MSc. Ing. Otto Andrino

3. ETAPAS EN LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA

5. Selección material de la muestra: elegir los componentes de la muestra y localizar materialmente la muestra, es decir, localización física de las unidades.

6. Decidir el trato que se ha de dar a la falta de respuestas: se niega a responder, no se localiza, no sabe contestar o no es accesible. Para reducir este riesgo de no respuesta hay varios procedimientos:

Mejorar el diseño de la investigación para reducir las negativas.

Repetir los intentos. Estimar los efectos de la falta de respuesta en lo que

respecta a la calidad de la información.


4. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: CARACTERÍSTICAS

La selección de la muestra no es aleatoria, sino que se basa, en parte, en el juicio del entrevistador o de responsable de la investigación.

No se basa en ninguna teoría de la probabilidad y, por lo tanto, no es posible calcular la precisión o acotar el error cometido.

No es posible calcular estos errores ni la confianza de las estimaciones que, además, no siempre se reducen aumentando el tamaño de la muestra.

En el muestreo no probabilístico los costes y la dificultad del diseño son más reducidos (al no ser necesario disponer de un marco). Este muestreo puede dar buenos resultados, pero también apareja el riesgo de proporcionar una información errónea. 12/04/2023 36MSc. Ing. Otto Andrino

4. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

Muestreo de conveniencia Las muestras se seleccionan según un criterio de

accesibilidad o comodidad. Suele emplearse en centros comerciales, plazas,

estaciones de autobuses o de tren, metro, aeropuertos o lugares de gran afluencia pública.

Se utiliza para obtener un mayor número de cuestionarios completados de forma rápida y económica.

Adecuado en la investigación exploratoria que venga seguida de una investigación adicional en la que se extraiga una muestra probabilística.

Muestreo de juicios La muestra es elegida por un experto de acuerdo con

su criterio, buscando las unidades más representativas. Ejemplo: mercados de prueba, presuntos líderes

seleccionados en la investigación de conducta de voto….

Se emplea cuando el tamaño de la muestra es pequeño.


4. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Muestreo por cuotas Tiene por objetivo asegurar que los diversos subgrupos de una

población estén representados en la muestra respecto de las características pertinentes de la muestra y con la proporción exacta que el investigador desee.

La selección accidental de sujetos puede producir sesgo. La velocidad de recopilación de datos, los menores costes y la

comodidad son sus principales ventajas frente al muestreo de probabilidad.

Puede resultar apropiado cuando el investigador sabe que es más probable que un cierto grupo demográfico rehúse colaborar con una encuesta.

Muestreo de “bola de nieve” Los primeros elegidos como encuestados (probablemente a

juicio del investigador) proponen y ayudan a la selección de los restantes de la muestra. Esta técnica se utiliza para localizar por referencias a miembros de poblaciones peculiares.

Ventajas: los reducidos tamaños de muestra y los costes. Sesgo porque la persona sugerida por otro miembro de la

muestra tiene una probabilidad mayor de ser similar a la primera.


5. MUESTREO PROBABILÍSTICO: CARACTERÍSTICAS

Las muestras se seleccionan al azar, no se seleccionan por los investigadores.

Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.

Se puede conocer el error muestral, el nivel de confianza y el nivel de precisión de las estimaciones.

Los resultados se pueden generalizar.

Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.

Es más caro que el muestreo no probabilística.

Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no probabilística.12/04/2023 39MSc. Ing. Otto Andrino

5. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: INCONVENIENTES

Su utilización está supeditada a la existencia de una “base de sondeo” donde se puedan enumerar todos los elementos constituyentes del universo objeto de estudio.

La extracción al azar dispersa totalmente a los componentes de la muestra. Imaginemos los costoso que sería ir a Gerona a hacer una entrevista a una sola persona, a otra en Cádiz, a otra en Vigo, …

No tiene en cuenta criterios de homogeneidad/heterogeneidad entre conjuntos de elementos del universo.

Es un método lento, sobre todo cuando el número de elementos que constituyen el universo objeto de estudio y/o la muestra es elevado.12/04/2023 40MSc. Ing. Otto Andrino

5. MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO En primer lugar se selecciona el “coeficiente de elevación”

(tamaño población/tamaño muestra), a continuación se elige al azar un número inferior al coeficiente de elevación. La primera unidad muestral es el número elegido, la segunda unidad muestral se determina agregando a ese primer número el coeficiente de elevación y así sucesivamente hasta completar el tamaño de la muestra.

Es preciso un listado de los elementos, que normalmente sigue algún criterio coincidente o no con el interés objeto de investigación: orden alfabético, domicilio, momento o tiempo en que se produce un hecho, indicadores de tamaño, otros indicadores.

Este muestreo es sencillo, fácil de ejecutar y menos caros que otros muestreos aleatorios, sólo se efectúa una selección al azar al principio y a partir de ahí el proceso es automático. Este muestreo asegura un reparto de los componentes de la muestra contribuyendo a evitar que esté compuesta únicamente por valores extremos.


5. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO Determina el número de elementos a seleccionar de cada

segmento, necesarios para formar una muestra representativa.

Es un proceso en dos fases en el que la población se divide en estratos. El estrato debe ser mutuamente excluyente y colectivamente exhaustivo. Después, los elementos se seleccionan para cada estrato mediante un procedimiento aleatorio, por lo general m.a.s.

Difiere del muestreo por cuotas en que los elementos de la muestra se seleccionan en forma probabilística en vez de hacerlo por conveniencia o por juicio.

Un objetivo principal de este muestreo es incrementar la precisión sin aumentar el coste

El criterio para la selección de las variables de estratificación consiste en homogeneidad, heterogeneidad, relación y coste. Las variables comúnmente utilizadas incluyen características demográficas, tipo de cliente (con o sin tarjeta), tamaño de la empresa o tipo de industria.


5. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

El número de estratos a utilizar es cuestión de juicio, pero la experiencia sugiere el uso de no más de seis.

Procedimientos utilizados para la estratificación de la muestra:

Afijación simple: se reparte la muestra total en partes iguales para cada estrato.

Afijación proporcional: la muestra se reparte proporcionalmente a la población de cada estrato.

Afijación óptima o no proporcional: se considera la mayor o menor heterogeneidad dentro de cada estrato, lo que se mide por la desviación típica. La corrección de la proporcionalidad con este criterio exige más información de cada estrato, en concreto la varianza o la desviación típica.12/04/2023 43MSc. Ing. Otto Andrino

5. MUESTREO POR CONGLOMERADOS

En ocasiones, con el fin de ahorrar tiempo y disminuir costes, se divide la población total en conglomerados o grupos de unidades maestrales excluyentes y colectivamente exhaustivos. Luego se selecciona una muestra aleatoria de grupos con base en una técnica de muestreo probabilística, como el MAS. Para cada grupo seleccionado, se incluyen todos los elementos en la muestra o se toma una muestra de elementos en forma probabilística. Si todos los elementos en cada grupo seleccionado están incluidos en la muestra, el procedimiento se llama muestreo por conglomerados de una etapa. Si una muestra de elementos se toma en forma probabilística de cada grupo seleccionado, el procedimiento es un muestreo por conglomerados en dos etapas.

La unidad muestral primaria ya no es el elemento de la población sino un grupo mayor de elementos que están situados cerca el uno del otro (por ejemplo, ciudades).


5. DIFERENCIAS ENTRE MUESTREO POR CONGLOMERADOS Y ESTRATIFICADO

En el de conglomerados sólo se elige una muestra de subpoblaciones, en el estratificado todas las subpoblaciones (estratos) se seleccionan para muestreo posterior.

El objetivo del m. por conglomerados es incrementar la precisión al reducir costes.

En relación a la homogeneidad y la heterogeneidad, el criterio para formar conglomerados es el opuesto al de formar estratos. Los elementos dentro de un conglomerado deben ser tan heterogéneos como sea posible, pero los conglomerados mismos deben ser tan homogéneos como sea posible.

Cada conglomerado debe ser una representación en pequeña escala de la población.

En el m. por conglomerados se necesita un marco de muestreo sólo para aquellos agrupamientos seleccionados para la muestra


5. MUESTREO POR CONGLOMERADOS

Una forma común de este muestreo es el muestreo por área, en el que los agrupamientos consisten en áreas geográficas, como países, zonas de casas o calles.

El muestreo por conglomerados se clasifica como técnica de muestreo probabilístico porque o bien la selección de conglomerados es aleatoria, o bien la selección de elementos dentro de cada conglomerado es aleatoria.

El conglomerado ideal debería ser tan heterogéneo como la propia población.

Este muestreo puede resultar problemático si las características y actitudes de los elementos del conglomerado son demasiado similares.


6. DETERMINACIÓN DEL DISEÑO MUESTRAL APROPIADO

Grado de precisión: La selección de una muestra representativa es importante para todos los investigadores. No obstante, el grado de precisión necesario o la tolerancia del investigador de los errores de muestreo y ajenos al muestreo pueden ser distintos en cada proyecto, especialmente cuando la reducción de la precisión pueda compensarse con el ahorro de costes u otros beneficios.

Recursos: Los costes asociados a las diversas técnicas de muestreo varían enormemente. Si los recursos financieros y humanos del investigador son restringidos, habrán de eliminarse ciertas opciones.

Tiempo: El investigador que necesite cumplir con un plazo o completar un proyecto rápidamente seguramente elegirá un diseño simple que ocupe poco tiempo .

Conocimiento previo de la población: disponibilidad de listas de sus miembros.

Proyecto nacional o local. Necesidad de análisis estadístico.


EJERCICIO DE TIPO DE MUESTRA

Supongamos que trabaja en un despacho que realiza investigaciones y que diversos clientes le solicitan que los asesore en estuido de diferente índole. Qué tipo de muestra sugeriría para cada uno de las investigaciones? Fundamente su sugerencia

EJERCICIO DE TIPO DE MUESTRACLIENTE NECESIDAD TIPO DE

MUESTRA

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TEMA DE CLASE SELECCION DE LA MUESTRA

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