1 muestreo

MUESTREO

Act. Lyssett Bellato Gil

Muestreo

• Es una técnica central para el éxito de muchos trabajos de investigación de mercados.

• Conceptos básicos:– Población.- Universo– Muestra.- Parte de la población– Parámetro.- Característica de la población que

nos interesa

Muestreo– Estimación.- Medición, llamada “estadístico”– Error muestral.- Se debe a que hemos extraído una

muestra en vez de un censo. Este error es inevitable en el proceso de muestreo.

– Error no muestral.- Sesgo o tendencia hacia arriba o hacia abajo del parámetro de la población.

– Exactitud.- Precisión, aproximación más cercana de nuestra muestra al valor verdadero del parámetro de la población, expresándose a menudo como un intervalo; $200 +- $15

– Confianza.- Grado de certidumbre sobre la exactitud de la estimación de la muestra.

Ventajas del muestreo

• Menos caro.• Bien realizado, aporta resultados que tienen

la misma precisión que un censo.• Menos tiempo, rapidez de la muestra.• Exactitud

Error muestral

• Surge al tomar una muestra en vez de hacer un censo completo de la población.

• El error muestral se reduce al aumentar el tamaño de la muestra.

Error no muestral

• O sesgo (direccionalidad), es una tendencia a un error direccional que existiría si efectuamos un censo completo de la población.

• Es posible que una muestra sea más verídica que el censo.

• Ello obedece a una combinación de limitaciones de tiempo y recursos, así como la capacidad de estimar con instrumentos estadísticos el error máximo de una muestra grande y bien planeada utilizando para ello trabajadores de campo.

Procedimiento muestral

Analizar los datos y presentar los resultados

Validar la muestra

Seleccionar la muestra y reunir información

Escoger el tamaño necesario de la muestra

Escoger un método de muestreo

Escoger entre muestreo probabilístico y no probabilístico

Escoger el marco apropiado de muestreo

Determinar la población y los parámetros pertinenetes

Métodos de muestreo probabilístico

Mét. probabilístico

Muestra aleatoria simple

Sistemático

Estratificado proporcionaldesproporcional

Conglomerados

De áreas

Polietápico

Métodos de muestreo no probabilístico

No probabilístico

De conveniencia

Con fines especiales

Cuotas

Juicio

Bola de Nieve

Tipos de muestras

• Muestreo fijo y secuencial• Diseños probabilísticos• No probabilísticos• Diseños por atributos y por variables

Muestreo fijo y muestreo secuencial

• Las muestras fijas suponen un tamaño previamente establecido.

• En el muestreo secuencial el número de unidades que van a muestrearse no se escoge de antemano.

• Luego de tomar cada muestra se decide:a) continuar el muestreo, b) llegar a conclusiones y aplicar medidas a partir de

la información reunida hasta ese momento. Un problema del muestreo secuencial es la complejidad matemática.

Comparación entre muestreo probabilístico y no probabilístico

• Las muestras probabilísticas exigen métodos de selección en que los miembros de la muestra se escogen aplicando un proceso aleatorio.

Distinción entre muestreo de atributos y variables

• Atributo es la característica cualitativa o descriptiva que un miembro de la población posee o no posee.

• Generalmente se refiere a la proporción de la población que tiene la característica en estudio.

• Se procura utilizar la proporción muestral como una estimación de la proporción de la población.

Atributos

• Ejemplo:• Poseer un televisor Sony• Haber ido al cine la semana pasada• Haber votado en la última elección

Variables

• Trata de estimar una media de población y no una proporción de ella.

• Determina los años promedio de la educación formal

• La frecuencia con que se compra un producto• La edad

La frecuencia de compra puede expresarse en función de una variable (compras en el año pasado) o en función de un atributo(0-4, 5-9, 10 o más compras el año pasado)

Muestras no probabilísticas

• Rápido y “sucio”• Ventajas de menor tiempo y costoConveniencia de recurrir a las técnicas que se usan:1. Muestras basadas en la comodidad del

investigador2. Muestras con fines especiales3. Muestras por cuotas4. Muestras por juicio

Muestra basada en la comodidad del investigador

• “Por que se cuenta con ellas”• Todos hemos visto reportajes y noticias de

prensa en que un reportero pide “una muestra aleatoria” de transeúntes que digan lo que opinan de la nueva moda, si están a favor de la liberación femenina o si apoyarán las nuevas leyes de protección al ambiente.

Comodidad del investigador

• Los reportajes se acompañan a menudo de fotografías y de cuotas parciales atribuidas a cada respondiente entrevistado.

• Tienen valor como noticias, pero su valor científico es insignificante.

• Los programas en que los radioescuchas telefonean al estudio son una forma de muestra basada en la comodidad del investigador; los oyentes dan su opinión sobre el tema del día a través del teléfono.

Comodidad del investigador

• Los respondientes son individuos autoseleccionados que tienen un interés más vital en la cuestión y más tiempo libre.

• Estas muestras no son representativas.• Es un instrumento útil en la fase

exploratoria.

Muestra seleccionada con fines especiales

• La selección de los miembros es a fin de cumplir con criterios previamente establecidos que se juzgan importantes.

• Un fabricante de juguetes llevará a cabo un estudio observacional en el cual los niños, seleccionados por su tendencia a romper juguetes, juegan con los productos de la firma.

Fines especiales

• Un candidato político, al formular sus estrategias para la inminente campaña electoral, querrá conocer las opiniones de los opositores de su candidatura.

Muestra por Cuotas

• Es una técnica de gran uso, que garantiza sistemáticamente que la muestra se parezca un poco a la población.

• El paso inicial es dividir la población en categorías• Los miembros de la muestra se escogen según las

cuotas establecidas que hacen la composición de la muestra sea proporcionalmente semejante a la de la población respecto al número de miembros de esas categorías.

Muestra por Cuotas

• La categorización usada puede ser unidimensional (edades), bidimensional (edades y sexo), tridimensional (edad, sexo y escolaridad)

• Cuando se hace un estudio de muestreo por cuotas, los errores de selección influyen en los resultados.

Muestra por Cuotas

Suele ser utilizado por razones de tiempo y costo por los investigadores de la opinión pública y en la creación de paneles de consumidores.

* La clasificación de la muestra en proporciones semejantes a las proporciones correspondientes de la población no significa que la muestra sea representativa.

* Aunque represente a la población en esas características, quizá falten otras semejanzas.

Muestreo de Juicio

• A juicio del investigador representa a la población.

• No es que la muestra sea típica, sino es que el investigador la considera como tal.

• La eficacia de la muestra de juicio depende de la opinión del investigador o experto que haya seleccionado los miembros.

Muestreo de Juicio

• Puede haber casos en los cuales el juicio de un especialista en la materia producirá una muestra más representativa que la que se hubiera conseguido aplicando un método de muestreo probabilístico.

• Esto ocurre especialmente cuando los tamaños de la muestra son pequeños.

Muestreo de Juicio

• Es imposible asegurar que una muestra de juicio sea representativa de la población.

• Tampoco podemos recurrir a técnicas estadísticaspara determinar el tamaño de la muestra que se requiere para lograr determinado grado de exactitud ni proyectar estadísticamente los resultados en un nivel de confianza para el parámetro de estudio de la población

Muestras Probabilísticas

• Se consigue exactitud mensurable y ausencia de sesgo en el error muestral

1. Muestreo aleatorio simple2. Muestreo sistemático3. Muestreo estratificado4. Muestreo de conglomerados5. Muestreo de áreas6. Muestreo polietápico

Muestreo aleatorio simple

• Cada miembro de la población tiene igual probabilidad de figurar en la muestra.

• Equivale a extraer nombres de una urna o escoger canicas de determinado color que se encuentran en una bolsa.

• En una tabla de números aleatorios, hay la misma probabilidad de que determinado dígito sea 0, 1 o 2 y así sucesivamente.


• Una lista del directorio telefónico tomado de una ciudad. Nos bastarán 12 teléfonos.

• Si empleamos la tabla de números aleatorios para generar una muestra de cinco personas extraídas de la lista.

Procedimiento del MAS

Combinar los sig. X dígitospara formar otro no. aleatorio

No, es mayor que el tamañode la población

Fin

Si

¿Tenemos todavía eltamaño requerido de

la muestra?

SiAsignar el miembro de lapoblación a la muestra

¿Corresponde el no. aleatorio al no.previamente asignado a cualquier

miembro de la población?

Si el tamaño de la población exige X dígitospara ser expresada (en una población de

150 X será igual a 3), se emplean los sig. Xdígitos para incluir un número aleatorio.

Empezar en un pto. previamente establecidoen la tabla de no. aleatorios; por ejemplo,

tercer dígito en la primera columna

Listar y asignar números a los integrantes de la población

Parte de una tabla de números aleatorios48461 14952 72619 73689 5205976534 38149 49692 31366 5209370437 25861 38504 14752 2375759584 03370 42806 11393 7172204285 10412 69189 85171 2908277340 10412 69189 85171 2908259183 62687 91778 80354 2351291800 04281 39979 03927 8256412066 24817 81099 48940 6955469907 91751 53512 23748 65906

Lista de un directorio telefónico1 Barrera Antonio, calle Mayor 3 307-41922 Benitez Carlos, Flores 4 307-49323 Casas Antonio, Hegel 153 307-05274 Cázares Antonio, Calle 15 307-68175 Díaz Roberto, Héroes 43 307-13286 Huicochea Gerardo, Playa 53 307-73297 Martínez Matrtha, Hornos 118 307-24138 Pérez René, Olmos 3 307-42059 Sánchez Anselmo, Oteros 503 307-213610 Téllez Miguel, Marte 12 307-258911 Velázquez Susana, Maestros 19 307-142512 Zorrilla José Luis, Flores 120 307-8888


• Se asignarán números consecutivos a los miembros de la población y se indican a la izquierda de los nombres.

• Se comienza en un lugar establecido de antemano en la tabla de números aleatorios; por ejemplo el tercer dígito hacia debajo de la primera columna. Por ser nuestra población de 12 un número de dos dígitos, usaremos los dos primeros dígitos en el tercer renglón de la tabla de números aleatorios.


• Esos dos dígitos son 70, por lo cual habremos rebasado el tamaño de la población y tendremos que pasar al siguiente no. aleatorio, que es 59 y también excede a nuestra población, pasamos al siguiente, 04. Ya tenemos el primer miembro de la muestra, la Sra. Cortés.


• Los números que quedaron incluidos en la muestra fueron los siguientes:

• 04, 12, 03, 10, 11

Muestreo sistemático

• Sirviéndose de una lista ordenada de los miembros de la población meta definida, los investigadores seleccionan un pto. de partida aleatorio para el primer miembro muestreado.

• Después de determinar cuál tiene que ser el valor de “intervalo de salto” (N/n), constante para asegurar la representatividad, este intervalo se aplica para elegir a cada miembro n-ésimo desde el punto de partida aleatorio hasta que se toma la muestra necesaria.

Muestreo sistemático

• Este método muestral se emplea de modo que se abarque la lista entera, no importa cuál sea el punto de partida, y con él se logra el mismo objetivo que persigue el MAS.

Muestreo estratificado (MAE)

• La población se divide en categorías mutuamente excluyentes en donde todos los miembros quedan incluidos.

• Las categorías pueden variar mucho entre sírespecto al parámetro de interés y pese a ello, exhibir una gran semejanza dentro de cada categoría.

Muestreo estratificado

• Hay que muestrear cada estrato o categoría, como si fueran poblaciones independientes.

• En el interior de cada estrato, puede utilizarse una muestra aleatoria simple o el muestreo sistemático para medir las características del subgrupo.


• Si fuéramos a realizar un estudio de las actitudes ante la legalización de la mariguana, podríamos querer estratificar la población en categorías de edad, puesto que es probable que los jóvenes sean más liberales respecto a esa sustancia y a las limitaciones de su consumo.


• Se parece al muestreo por cuotas, pero se vale de las técnicas de selección al escoger a los miembros muestrales de cada estrato.

• La superioridad de ME sobre el MAS dependerá de la relación que haya entre ellos y de la homogeneidad de cada uno.


• Es imprescindible tener información previasobre la población para contar con una base que nos permita estructurar el diseño de estratificación.

• Los tamaños de la muestra de varios estratos debe ser proporcional o desproporcional a la población más grande.

Bases de la estratificación

• La estrategia general consiste en tener estratos donde los miembros sean lo más semejantes posible, pero que difieran al máximo de los integrantes de otros estratos en cuanto al parámetro.

• Los resultados de un estudio exploratorio anterior, o los datos afines presentados en fuentes secundarias, pueden ser de gran utilidad como complemento de los estratos “de juicio”.

Número de estratos

• Se recomienda que no se tengan tantos estratos distintos que no haya mucha diferencia .

• Cuanto más estratos se utilicen mayor homogeneidad habrá dentro de ellos; pero esto puede ocurrir a expensas de un costo exorbitante que no se compensa con la mayor exactitud de la estimación del parámetro de la población.

Estratificación proporcional

• La proporción de la muestra que posee determinada característica es la misma que la proporción de la población que posee las mismas características.

• Si 20% de la población está formada por graduados universitarios, el 20% de la muestra estratificada también lo estará.

Estratificación desproporcional

• Cuando la variabilidad dentro de algún estrato sea mucho mayor o mucho menor que en los otros.

• Tienen en cuenta que los miembros de un estrato particular no necesitan ser muestreadas tan ampliamente como un estrato en que el parámetro muestre mucha variabilidad.

Muestreo por conglomerados

• Selección de grupos y no de individuos dentro de la población.

• Dividir la población en grupos que sean (como en el muestreo estratificado) mutuamente excluyentes.

• Selección de una muestra aleatoria de los grupos se selecciona para un muestreo ulterior.


• Los miembros concretos de la muestra se escogen con técnicas probabilísticas del muestreo de los grupos escogidos.(cuando es muy grande)

• Algunos autores recomiendan censar.


1. La población se clasifica en estratos.2. Los estratos se muestrean, mediante una tabla

de números aleatorios a fin de obtener una muestra de los grupos de estratos.

3. Al concentrarse en esos estratos, el investigador hará después una muestra o censo de cada uno, para extraer una muestra total.


• Es sumamente útil cuando es grande el costo de llegar a los miembros de la muestra en el campo.

• Estadísticamente no es tan eficiente.

Muestreo por área

• Es una forma de muestreo por conglomerados en el cual las áreas geográficas sirven de base para determinar los estratos de la población.

• Esos conglomerados geográficos se describen en términos de manzanas de ciudades u otras definiciones de zonas.

Muestreo por área

1. Podríamos dividir primero la ciudad en bloques.

2. Seleccionar aleatoriamente un muestreo de las manzanas en esa lista.

3. El entrevistador visitará cada domicilio situado en las manzanas escogidas.

Muestreo por área

• Uno de los problemas es que las personas que son similares respecto a características demográficas como ingresos y escolaridad tienden a vivir en la misma colonia, lo cual merma la eficiencia estadística del método en comparación con una muestra aleatoria simple del mismo tamaño.

Muestreo polietápico

• Las muestras pueden ser de una sola etapa o de varias.

• Al hablar del muestreo de área en el estudio en que un muestreo de manzanas de ciudad fue sometido a un censo, había solamente una etapa.

• Si quisiéramos muestrear las familias que habitan en las manzanas, tendríamos una muestra de dos etapas porque aplicaríamos procedimientos probabilísticos de selección en dos distintas etapas del proceso muestral.


1 etapa.- área metropolitana2 etapa.- agrupamiento por manzanas o

distritos3 etapa.- domicilios particulares


• Refleja elegancia y riqueza de las posibilidades que ofrece el muestreo por conglomerados y por áreas.

• Ayuda a convertir una población para la cual no se dispone de una lista práctica o fidedigna en una población

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