Ir al contenido principal

TEMA 8: Teoría de muestras: Tipos de muestreo. Teoría de la estimación. Tamaño de la muestra

Existen numerosas técnicas para seleccionar muestras. Este paso es de vital importancia en un estudio estadístico, ya que las conclusiones que se obtienen dependen muy esencialmente de la muestra analizada. 

Tipos de Muestreo

Inicialmente, los muestreos se dividen en dos grandes grupos: 
  • MUSTREO NO PROBABILÍSTICO: No se usa el azar, sino el criterio del investigador, es decir, se decide si la muestra es o no representativa. Ejemplo: un médico para investigar una determinada enfermedad, selecciona a sus pacientes.
  • MUESTREO PROBABILÍSTICO (ALEATORIO): Interviene el azar de alguna forma. Se extrae una muestra de forma que todas las muestras posibles de tamaño fijo, tengan la misma posibilidad de ser seleccionadas. 
“Se concentra en analizar y estudiar grupos específicos de la población, pero utilizando la selección aleatoria”

Muestreo aleatorio simple

Se basa en elegir los individuos de la muestra a investigar de forma aleatoria. Es decir, se le otorga un número a cada sujeto de la población y posteriormente, a modo de sorteo, se seleccionan números de forma aleatoria, conformando de esta manera la muestra.
Por ejemplo: Se debe tomar una muestra de 10 escuelas sobre una población de 200 escuelas que hay en el país. Por lo tanto, cada escuela obtiene un número al azar. A modo de sorteo se seleccionan 10 para conformar dicha muestra.

Muestreo sistemático

En el muestreo sistemático se lleva a cabo dividiendo la población en sub-grupos en forma de lista, finalmente se selecciona aleatoriamente un número. El número seleccionado aleatoriamente será la posición del individuo de cada grupo que conforme la muestra.
Por ejemplo: Tenemos una población de 10.000 personas y debemos conformar una muestra de 100 individuos. Por lo tanto, se dividen la población en 200 grupos de 50. Luego se selecciona un número al azar, por ejemplo, el número 20. Por lo tanto, la muestra de 100 individuos ser irá conformando por el individuo número 20 de cada grupo.

Muestreo estratificado

En el muestreo estratificadoel investigador divide la población en estratos o sub-grupos que, generalmente, comparten las mismas características. Luego, de forma al azar y utilizando el método del muestreo aleatorio simple, se elige a un individuo de cada estrato para conformar la muestra.
Por ejemplo: Se realiza una investigación en donde la población va a estar conformada por personas que trabajan en una empresa. Por lo tanto, el investigador divide dicha población en los siguientes estratos:
  • Hombre con media jornada
  • Hombre con jornada completa
  • Mujer con media jornada
  • Mujer con jornada completa
De esta manera el investigador divide la población en 4 diferentes estratos en donde las personas que componen cada estrato comparten características.

Muestreo por conglomerados

Este método es utilizado específicamente cuando no es práctico o es imposible elaborar una lista exacta de los elementos y detalles con los que cuenta una población. Para llevarlo a cabo, los detalles de dicha población ya deben estar agrupados con sus poblaciones y las listas ya deben existir o se pueden crear.
Por ejemplo: Un investigador decide realizar una investigación sobre España, por lo que dividir a toda la población del país en grupos sería difícil. Por lo tanto, aprovecha y utiliza la separación natural por ciudades. A partir de cada ciudad, elige los individuos de forma aleatoria y conforma así la muestra.
“Aquella técnica utilizada en la muestra estadística que se basa en un proceso que no les permite a todos los individuos de una población investigada tener la misma oportunidades de ser seleccionados”

Muestreo por conveniencia

El muestreo no probabilístico por conveniencia es aquel que, tal como lo indica su nombre, el investigador realiza la muestra en base a las selección de individuos que considera accesibles, fácil y de rápida investigación. Esto, generalmente, lo hace por proximidad al investigador.
Por ejemplo: El investigador decide realizar un estudio sobre la opinión de un profesor en un aula determinada. Al utilizar el muestreo por conveniencia, conforma su muestra para encuestar en base a los primeros 5 alumnos de la lista del aula.

Muestreo por cuotas

En el muestreo por cuotasel investigador se asegura de formar la muestra de forma que ésta sea equitativa y proporcional de acuerdo a las características, cualidades o rasgos de la población a estudiar.
Por ejemplo: El investigador debe realizar una muestra sobre empleados de una empresa en donde 60% son mujeres y 40% son hombres. Por lo tanto, el investigador debe realizar la muestra seleccionando individuos para que dicha muestra sea proporcional a la población. Dicha selección la hace a través de un muestreo por conveniencia o a elección del investigador.

Muestreo accidental

Consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. De las tres, es la más deficiente.

Tamaño de la muestra

El definir el tamaño de la muestra antes de comenzar una investigación es un principio estadístico que nos ayuda a evitar el sesgo en la interpretación de los resultados obtenidos.



    Comentarios

    Entradas populares de este blog

    TEMA 9: Introducción a la inferencia estadística. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis

    ¿QUÉ ES LA INFERENCIA ESTADÍSTICA?     La i nferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad.    Los métodos paramétricos de la inferencia estadística se pueden dividir, básicamente, en dos: métodos de estimación de parámetros y métodos de contraste de hipótesis. Ambos métodos se basan en el conocimiento teórico de la distribución de probabilidad del estadístico muestral que se utiliza como estimador de un parámetro. ESTIMACIÓN CONTRASTE DE HIPÓTESIS Aquí os dejo un enlace  y un vídeo donde podréis profundizar más acerca de la Estadística Inferencial:  https://es.slideshare.net/rbarriosm/4-estadistica-inferencial

    TEMA 4: Introducción a la Estadística Descriptiva

    ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA VS ESTADÍSTICA INFERENCIAL Una vez han quedado claras las diferencias entre ambos tipos de Estadística, es momento de centrarnos en la Estadística Descriptiva para analizar detalladamente sus tipos, cómo sus variables se presentan en datos... Estadística Descriptiva Tabla de Frecuencia variable cualitativa dicotómica Tabla de Frecuencia variable cualitativa policotómica Tabla de Frecuencia variable cualitativa ordinal Tabla de Frecuencia variable cuantitativa discreta Tabla de Frecuencia variable cuantitativa continua: DATOS AGRUPADOS Cuando los valores de la variable son muchos, conviene agrupar los datos en  intervalos o  clases para así realizar un mejor análisis e interpretación de ellos.  Para poder entender mejor cómo hacerlo, os dejo este vídeo:  Otros conceptos: Proporciones Tasas /Rate Incidencia Razón/Ratio Ventaja/Odds El cociente entre la proporción o probabilidad de oc