Repblica Bolivariana de Venezuela Ministerio del Poder Popular para la educacin SuperiorUniversidad nacional Experimental Simn Rodrguez Sabaneta Estado Barinas

NOCIONES DE MUESTREO

Poblacin: conjunto de individuos de la misma naturaleza sobre el que pretendemos realizar determinada investigacin. Muestra: subconjunto convenientemente seleccionado (representativo) de la poblacin.Variable o carcter estudio: la variable (caso cuantitativo) o carcter (caso cualitativo) que pretendemos estudiar en la poblacin.

El Muestreo Probabilstico es el que debemos utilizar, por ser el riguroso y cientfico. En l todos los individuos de la poblacin tienen una probabilidad positiva de formar parte de la muestra y ser posible aplicar los conocimientos de clculo de probabilidades para la obtencin de los errores cometidos. Existen varias posibilidades (diseos mustrales) de obtencin de una muestra. Los principales Esquemas o Tcnicas de Seleccin Muestral Probabilstica son: - Muestreo Aleatorio Simple - Muestreo Estratificado Aleatorio (Pueden pedirte que elijas cul de los dos conviene aplicar en un caso concreto, o que elijas la muestra). - Muestreo Aleatorio Simple: Se hace numerando a los individuos y seleccionndolos despus valindose de nmeros aleatorios generados por ordenador. Todos los individuos de la poblacin tienen la misma probabilidad de salir. - Muestreo Estratificado Aleatorio: Se usa cuando en la poblacin hay subpoblaciones (estratos) que es preciso estn representadas en la muestra. El muestreo aleatorio simple no lo garantiza. Se llama Estratificacin al proceso de definir los estratos atendiendo a los fines del estudio. Para determinar los estratos, el criterio a seguir es formarlos de manera que los individuos de un mismo estrato resulten lo ms homogneos posible (en relacin a la variable o carcter estudio), y que los de distintos estratos resulten lo ms heterogneos posible

Cuando conozcamos el nmero de elementos que hemos de seleccionar dentro de cada estrato, la seleccin se realiza por el diseo aleatorio simple (de ah el nombre de estratificado aleatorio). Concepto de Afijacin: el reparto del tamao muestral n entre los k estratos. Tipos de Afijacin : a) Igual ( todos los ni iguales ): ni = n / k , i =1,2,...,k. b) Proporcional ( cada ni es proporcional al Ni ): ni = Ni n / N , i = 1, ...,k.OTROS tipos de Muestreo Probabilstico: - M. por Conglomerados: muchas veces ser imposible disponer del listado de la poblacin (si la poblacin est constituida por rboles o animales). En tales casos se consideran conjuntos de elementos (conglomerados) en la poblacin, y se procede a la seleccin de una muestra aleatoria de conglomerados. Se estudia la variable o carcter estudio en los elementos de los conglomerados seleccionados. A la hora de formar los conglomerados, la idea ha de ser la contraria que en la formacin de estratos: los conglomerados deben ser muy homogneos entre s y debe existir la mxima heterogeneidad posible dentro de cada conglomerado. Ejemplos: granjas si son cabezas de ganado, parcelas si son encinas..). - M. Sistemtico: si N/n = k, siendo k un nmero natural, entonces podramos formar con los N elementos de la poblacin n grupos con k elementos por grupo. El muestreo sistemtico obtiene la muestra de n elementos eligiendo al azar el primer elemento entre 1 y k, y los restantes n-1 de forma sistemtica sumando al elemento seleccionado k, 2k, 3k, ... , (n-1)k. (Sacar de forma aleatoria el primer individuo, y los dems en funcin de l. Ej: sorteo para servicio militar).NOCIONES BSICAS DE MUESTREOCabe mencionar que para el muestreo se valid y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la poblacin si no estimar tambin los mrgenes de error correspondiente a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero si podemos actuar de manera que esta condicin sea alcance con una probabilidad alta. MUESTREO AL ALEATORIO Y NO ALEATORIO.Existen dos mtodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de seleccin). Cuando este ltimo cumple con la condicin de que todos los elementos de la poblacin tiene alguna oportunidad de ser escogidas en la muestra. Algunas veces una muestra de juicio se usa como gua o muestra tentativa para decir como tomar una muestra aleatoria.DISTRIBUCIN DE PROBABILIDADSe dice que una distribucin de la probabilidad ndice toda la gama de valores que pueden representarse como un resultado de un experimento si este se llevase a cabo. Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto a se puede disear un escenario de acontecimiento futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenmenos naturales. Toda distribucin de probabilidad es generada por una variable (porque puede tomar diferentes valores) aleatoria x (porque el valor tomado es totalmente al azar), y puede ser de dos tipos. VARIABLE A LA ALEATORIA DISCRETA (X).Porque solo puede tomar valores entero y un nmero finito de ellos. Por ejemplo: x variable que nos define el nmero de alumnos aprobados en la materia de la probabilidad en un grupo de 40 alumnos (1, 2, 3 0 a los 40). VARIABLE ALEATORIA CONTINUA (X).Puede tomar tanto valores enteros como funcionarios y un nmero infinito de ellos dentro de un mismo intervalo por ejemplo: X es la variable que nos define la concentracin en gramos de plata de algunas muestras de mineral (14. 7 gr. 12. 1, 10. 0, 42. 3, 15. 0, 18. 4, 19. 0, 21. 0, 20. 8,, n).