unidad didc3a1ctica 4 el muestreo

Unidad Didctica 5. El Muestreo

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INTRODUCCINEl muestreo es bsicamente una tcnica estadstica que selecciona una muestra a partir de unapoblacin. Siendo la poblacin, todo conjunto de elementos, finito o infinito, definido por una o mscaractersticas, de las que gozan todos los elementos que lo componen. Por tanto el muestreo se dasobre una poblacin objetivo que es la recoleccin de elementos u objetos que poseen la informacinbuscada por el investigador y acerca de la cual se deben realizar deducciones.

Existen dos tipos de muestreos que engloban a su vez a subgrupos: el muestreo probabilstico y elmuestreo no probabilstico. En el no probabilstoco, no se realiza al azar, lo que supone que lasmuestras son menos representativas que las probabilsticas, pero se reducen los costes y el tiempode la seleccin. En cambio en el probabilstico, cada elemento de la poblacin, tiene una oportunidadprobabilstica fija de ser seleccionado para la muestra.

A lo largo de la siguiente Unidad Didctica veremos qu es el muestreo, su funcin y finalidad, lostipos que se presentan y el modo de seleccionar la muestra, entre otras.

OBJETIVOSSaber qu es el muestreo, sus funciones y finalidades.lConocer el proceso de diseo de la muestra, as como establecer la definicin de la poblacin objetivo yldel marco muestral.Identificar los diferentes tipos de muestreo que hay.l

MAPA CONCEPTUAL

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1. Concepto y alcance

Muestreo

El error que se comete debido a hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partirde la observacin de slo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestraadecuada significa lograr una versin simplificada de la poblacin, que reproduzca de algn modosus rasgos bsicos.

Para estudiar una poblacin se puede hacer de dos formas diferentes en funcin del tipo de investigacin quese haga:

Diremos que se ha realizado un estudio Exhaustivo o censo cuando la investigacin se ha hecho sobreltodos y cada uno de los elementos que constituyen la poblacin.Diremos que se ha realizado un estudio por muestreo cuando la investigacin se ha realizado nica ylexclusivamente sobre una muestra, un subconjunto limitado y convenientemente seleccionado de lapoblacin.

La poblacin es todo conjunto de elementos, finito o infinito, definido por una o ms caractersticas,de las que gozan todos los elementos que lo componen, y slo ellos.

En muestreo se entiende por poblacin a la totalidad del universo que interesa considerar, y quees necesario que est bien definido para que se sepa en todo momento que elementos lo componen.

No obstante, cuando se realiza un trabajo puntual, conviene distinguir entre dos tipos de poblacin:

En ocasiones resulta posible estudiar cada uno de los elementos que componen la poblacin,realizndose lo que se denomina un censo, es decir, el estudio de todos los elementos quecomponen la poblacin.

Si la numeracin de elementos, se realiza sobre la poblacin accesible o estudiada, y no sobre lapoblacin terica, entonces el proceso recibe el nombre de marco o espacio muestral.

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En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos estrabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la poblacin. Para queuna muestra sea representativa, y por lo tanto til, debe de reflejar las similitudes y diferenciasencontradas en la poblacin, ejemplificar las caractersticas de la misma. Cuando decimos que unamuestra es representativa indicamos que rene aproximadamente las caractersticas de la poblacinque son importantes para la investigacin.

2. El proceso de diseo de la muestraLas fases que se deben seguir para el proceso de muestreo son las siguientes:

Definicin de la poblacin objetivo.lDefinicin del marco muestral.lSeleccin de un mtodo de muestreo.lDeterminacin del tamao de la muestra.lDefinicin del plan de muestreo.lSeleccin de la muestra.l

Estas etapas estn interrelacionadas en forma cercana y relevante con todos los aspectos delproyecto de investigacin de mercados, desde la definicin del problema hasta la presentacin deresultados. Por lo tanto, las decisiones del diseo de la muestra deben integrarse con todas las otrasdecisiones del proyecto de investigacin.

2.1. Definicin de la poblacin objetivo

Poblacin objetivo

Poblacin objeto.

De la poblacin de referencia podemos identificar dos grupos diferentes, la poblacin afectada porel problema (con problema) y la no afectada (poblacin potencial o sin problema).

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Tambin podemos decir que la poblacin objetivo es la recoleccin de elementos u objetos queposeen la informacin buscada por el investigador y acerca de la cual se deben realizar deducciones.La poblacin objetivo se debe definir en forma precisa ya que si se define incorrectamenterealizaremos con toda probabilidad una investigacin imprecisa.

Por ello la poblacin objetivo debe definirse en trminos de elementos, unidades de muestreo,extensin y tiempo. Un elemento lo podemos definir como el objeto sobre el cual deseamos obtenerla informacin. Una unidad de muestreo es un elemento o unidad que contiene el elemento,disponible para la seleccin en alguna etapa del proceso de muestreo. La extensin se refiere a loslmites geogrficos y el factor de tiempo es el periodo de tiempo que se considera.

2.2. Definicin del marco muestral

Marco de muestreo

A menudo es posible obtener una lista de elementos de poblacin, pero la lista puede omitir algunoselementos de la poblacin o incluir otros elementos que no pertenecen. Por lo tanto, el uso de unalista llevar al error de marco de muestreo

En algunas situaciones, la discrepancia entre la poblacin y el marco de muestreo es losuficientemente pequea como para ignorarla. Sin embargo, en muchos casos el investigador debereconocer y resolver el error de marco de muestreo. Esto se puede hacer por lo menos de tresformas.

Un mtodo es redefinir la poblacin en trminos del marco de muestreo. Si se utiliza el directoriotelefnico como marco de muestreo, la poblacin de hogares podra redefinirse como aquella conuna lista correcta en el directorio telefnico de cierta rea. Aunque este mtodo sea simplista.Previene al investigador de ser engaado sobre la poblacin real que se investiga.

Otra forma de considerar el error del marco de muestreo es seleccionando a los encuestados en lafase de recoleccin de datos. Los encuestados deben ser seleccionados respecto de lascaractersticas demogrficas, familiaridad, uso del producto y otras peculiaridades para asegurarque satisfacen el criterio de la poblacin objetivo. En la seleccin se puede eliminar a los elementosinapropiados contenidos en el marco de muestreo, pero no se puede considerar a los elementos quese han omitido.

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Incluso otro mtodo es ajustar los datos recolectados mediante un esquema de pesaje paraequilibrar el error de marco de muestreo.

Sin importar que mtodo se adopte, es importante reconocer cualquier error de marco de muestreoque exista para evitar deducciones de poblacin inapropiadas.

2.3. Seleccin de un mtodo de muestreoLa eleccin de un mtodo de muestreo adecuado es importante, porque sino est bien realizado, nosencontraremos ante situaciones en que no existen diferencias significativas entre las muestras.Adems, cualquier muestra que sea superior a la necesaria, aumentar los costes y el tiempo delestudio, lo que puede hacer que no sea viable econmicamente.

Seleccionar una tcnica de muestreo incluye diversas decisiones de naturaleza ms amplia. Elinvestigador tiene que decidir si utiliza el mtodo bayesiano o tradicional, si muestrea conreemplazo o sin ste y si utiliza el muestreo probabilstico o no probabilstico.

En l mtodo bayesiano, los elementos se seleccionan siguiendo una secuencia. Despus de quecada elemento se suma a la muestra, se recopilan los datos, se computan las estadsticas demuestreo y se determinan los costos del mismo. El mtodo bayesiano incorpora de manera explcitainformacin previa acerca de los parmetros de poblacin as como los costos y probabilidadesrelacionadas con tomar malas decisiones. Este mtodo es tericamente atractivo. Sin embargo, no seutiliza en forma amplia en la investigacin de mercados internacionales porque no se dispone demucha de la informacin requerida sobre costos y probabilidades.

En el mtodo de muestreo tradicional, la muestra completa se selecciona antes de que comiencela recoleccin de datos. Debido a que el mtodo tradicional es el ms comnmente utilizado, es elque se considera en las siguientes secciones.

En el muestreo con reemplazo se selecciona un elemento del marco de muestreo y se obtienen losdatos apropiados. Luego, el elemento se reubica en el marco de muestreo. Como resultado, esposible que un elemento se incluya en la muestra ms de una vez. En el muestreo sin reemplazo,una vez que se selecciona un elemento para su inclusin en la muestra se remueve del marco demuestreo y por lo tanto, no puede ser seleccionado otra vez. El clculo de estadsticas se realiza demanera diferente en los dos mtodos, pero la deduccin estadstica no es muy diferente si el marcode muestreo es grande con relacin al tamao de la muestra final. Por lo tanto, la distincin es

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importante slo cuando el marco de muestreo no es grande en comparacin con tamao de lamuestra.

Comenzar Actividad

La decisin ms importante acerca de la eleccin de la tcnica de muestreo es el utilizar elmuestreo probabilstico o el no probabilstico.

Si la unidad de muestreo es diferente del elemento, es necesario especificar precisamente como sedeben seleccionar los elementos dentro de la unidad de muestreo. En las entrevistas personales encasa y las entrevistas telefnicas tal vez no sea suficiente especificar slo el nmero de telfono o ladireccin. Por ejemplo la persona que atiende el timbre debe ser entrevistada, o alguien ms en elhogar?

A menudo puede calificar a ms de una persona en el hogar. Por ejemplo, tanto el hombre como lamujer jefes de familia pueden ser elegibles para participar en un estudio que examina lasactividades familiares en el tiempo libre. Cuando se utiliza una tcnica de muestreo probabilstico,se debe hacer una seleccin aleatoria de todas las personas elegibles en cada hogar. Unprocedimiento simple para la seleccin aleatoria es el mtodo del siguiente cumpleaos. Elentrevistador pregunta cul de las personas elegibles en el hogar tiene el prximo cumpleaos eincluye a esa persona en la muestra.

Esquema sobre

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los mtodos de muestreo.

2.4. Determinacin del tamao de la muestraCuando deseamos estimar el tamao de la muestra se debe tener en cuenta que los objetivos de laencuesta suelen requerir varias estadsticas y que al considerar cada una de ellas pueden llevar a undiseo diferente, por lo tanto, para determinar el tamao de la muestra se debe elegir el principalobjetivo y calcular el tamao de muestra necesario para cumplir dicho objetivo. En caso de servarios los objetivos principales se determina un tamao de muestra para cumplir cada objetivo yentre todos ellos, se elige el mayor.

Ilustracin que representa la poblacin y lamuestra.

El tamao de la muestra depende bsicamente del tamao de la poblacin, del nivel de confianza oconfiabilidad de las estimaciones, del grado de variacin o dispersin de la variable a estudiar y delerror de estimacin.

El nivel de confianza o confiabilidad lo fija arbitrariamente quien est calculando el tamao de lamuestra, teniendo en cuenta que dicha Confiabilidad debe estar entre el noventa y el noventa ynueve por ciento. A mayor confiabilidad mayor tamao de muestra.

El grado de variacin o dispersin de la variable se mide a travs de la desviacin estndar, lacual puede ser estimada a partir de una muestra piloto o a partir de la informacin recopilada enuna investigacin similar, realizada anteriormente.

El error de estimacin es la mxima diferencia en valor absoluto, que se est dispuesto a aceptar,entre el valor del estimador y el valor del parmetro, a ste error de estimacin se le nota como B. Elvalor del error de estimacin depende del estimador que se desee obtener y de la magnitud de lavariable. Por ejemplo si se va a estimar la proporcin de desempleados, un error de estimacin

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lgico puede ser del 3 por ciento; pero si se va a estimar el peso promedio de un grupo deestudiantes, un error de estimacin lgico puede ser de 7 kilos. A mayor error de estimacin menortamao de muestra.

Dependiendo del tipo de estimador que se desee obtener, se debe utilizar una frmula diferente paracalcular el tamao de la muestra.

2.5. Definicin del plan de muestreo

Plan de muestreo

Se le denomina muestra porque es un subgrupo de los elementos que conforman la poblacin seleccionadapara participar en el estudio. Un plan de muestreo sigue un proceso de cinco pasos, estos son:

Definir la poblacin objetiva.lIdentificar las unidades de prueba.lSeleccionar la tcnica de muestreo.lCalcular el tamao de la muestra.lEjecutar el proceso de muestreo.l

Tambin encontramos otras definiciones del plan de muestreo desde otra perspectiva, ya quepodemos decir, que consiste en determinar el nmero mximo de casos no cumplidores (fracasos)que podemos obtener en una muestra de tamao muestral determinado, que nos permita distinguirentre una muestra aceptable y una muestra no aceptable.

Para definir el plan de muestreo se requiere conocer o establecer:

Estndar: otros autores lo describen como el nivel de calidad aceptable o umbral superior. Es el valorlque define un nivel de buena calidad para el indicador.Umbral. Otros autores lo denominan como el nivel de calidad rechazable o umbral inferior. Es el valorlque define un nivel de mala calidad para el indicador.

2.6. Seleccin de la muestra

Descripcin del vdeo: Qu es la investigacin de mercados?Siempre que realizamos un estudio tenemos que seleccionar una muestra, es decir, tenemos quetener un grupo de individuos o elementos elegidos para llevar a cabo nuestra investigacin, lamuestra puede ser toda la poblacin o un grupo seleccionado que sea representativo de dichapoblacin.

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Podemos optar por diferentes tipos de muestra como son:

Muestras Probabilsticas: subgrupo de la poblacin en el que todos los elementos de esta tienenlla misma posibilidad de ser elegidos.Muestras No Probabilsticas: subgrupo de la poblacin en la que la eleccin de los elementos noldepende de la probabilidad sino de las caractersticas de la investigacin.

Todos los tipos de muestras los veremos a continuacin.

3. Tcnicas de muestreo no probabilsticoHabitualmente se recurre al muestreo no probabilstico cuando el muestreo probabilstico resultaexcesivamente costos, aun siendo conscientes de que no sirve para realizar generalizaciones y no setiene certeza de que la muestra extrada sea representativa, ya que no todos los sujetos de lapoblacin tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Este tipo de muestreo lo realiza el investigador, no el azar, lo que supone que las muestras sonmenos representativas que las probabilsticas, pero se reducen los costes y el tiempo de la seleccin.El inconveniente es evidente, la produccin de multitud de sesgos que no lleven a la obtencin declaros resultados.

En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan lamuestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muyconcretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la Homogeneidad de lapoblacin, en general no es un tipo de muestreo riguroso y cientfico, dado que no todos loselementos de la poblacin pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuestatelefnica por la maana, las personas que no tienen telfono o que estn trabajando, no podrnformar parte de la muestra.EU

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Cmo se denomina la mxima diferencia en valor absoluto que se est dispuestoa aceptar, entre el valor del estimador y el valor del parmetro?

Nivel de confianza.

Grado de variacin.

Error de estimacin.

3.1. Muestreo de convenienciaEl muestreo de o por conveniencia es una tcnica de muestreo no probabilstico donde los sujetosson seleccionados dada la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador.

Ilustracin que representa la poblacin, la muestra

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y el investigador.

Los sujetos de una investigacin especfica, son seleccionados para el estudio slo porque son msfciles de reclutar y el investigador no est considerando las caractersticas de inclusin de lossujetos que los hace representativos de toda la poblacin.

En todas las formas de investigacin, sera ideal generalizar los resultados a la totalidad de lapoblacin, pero en la mayora de los casos, la poblacin es demasiado grande y resulta imposibleincluir cada individuo. Esta es la razn por la cual la mayora de los investigadores utilizan tcnicasde muestreo, como el muestreo de conveniencia, que es una de las ms comunes de todas lastcnicas de muestreo. Muchos investigadores prefieren esta tcnica de muestreo, ya que es rpida,barata, fcil y sobre todo, los sujetos estn disponibles.

Se utiliza mucho en algunas situaciones como las pruebas piloto o pretest porque permite obtenerlos datos bsicos y las Tendencias con respectos a su estudio sin las complicaciones de unamuestra aleatoria.

Uno de los ejemplos ms claros es la peticin de voluntarios para la realizacin de un estudio.

Por el tipo de muestreo que supone recibe muchas crticas, como las siguientes:

Conlleva un sesgo sistemtico que proviene del sesgo de muestreo. Es decir, hay una clara diferencialentre los resultados de la muestra y los resultados tericos de toda la poblacin.Tambin la limitacin en la generalizacin y las posibles inferencias que pueden surgir sobre toda unalpoblacin.Por ltimo, comentar la baja validez externa que puede tener el estudio en algunas ocasiones.l

3.2. Muestreo discrecionalEl muestreo discrecional, tambin conocido como muestreo intencional o por juicio, se utiliza enlos casos en que la especialidad de una autoridad puede seleccionar una muestra ms representativaque pueda arrojar resultados ms precisos que mediante otras tcnicas de muestreo probabilstico.

Ilustracin que representa el muestreo

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discrecional.

La seleccin de los individuos de la muestra es realizada por un experto que indica al investigadorqu individuos de la poblacin son los que ms pueden contribuir al estudio. Es decir, los sujetos seseleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.

Este muestreo es adecuado si dentro de la poblacin que queremos estudiar, existen individuos queno queremos que se nos escapen por utilizar un mtodo totalmente aleatorio o de conveniencia.

Tenemos varios ejemplos claros para este tipo de muestreo como son el muestreo por juicios o loscajeros de un banco o un supermercado, etc.

3.2.1. Ventajas

Las ventajas del muestreo discrecional son:

Tcnica de muestreo econmica, conveniente y rpida.lLas unidades de muestra son definidas de acuerdo al criterio del investigador.lDepende de la experiencia y creatividad del investigador.lSe utilizan con frecuencia en lo proyectos de investigacin de mercados comerciales.lUna extensin de esta tcnica comprende cubrir cierta cuota.lPuede ser til si no se requieren inferencias amplias sobre la poblacin.l

3.2.2. Inconvenientes

Los inconvenientes del muestreo discrecional son:

Este tipo de muestreo es subjetivo y su valor depende por completo de esta subjetividad.lNo son representativas de ninguna poblacin definida.lLa poblacin no est definida de forma explcita.lNo permite generalizaciones directas a una poblacin especfica.l

3.3. Muestreo por cuotasEl muestro por cuotas se basa en seleccionar la muestra despus de dividir la poblacin en grupos oestratos.

Supongamos que tenemos una poblacin de N individuos y que queremos elegir una muestra n sujetos.Tomaremos los individuos para la muestra mediante el siguiente proceso:

La poblacin se divide en k estratos o grupos, tales como la edad, sexo, nivel educativo, etc.lSupongamos que los estratos tienen N1, N2,, Nk elementos, tales que:

N = N1 + N2 + + Nk

El investigador elige las cuotas (nmero de sujetos) n1, n2,, nk que se van a tomar de cada grupo,lsiendo su suma el total de elementos n de la muestra:

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n = n1 + n2 + + nk

Las cuotas se pueden decidir a criterio lgico del investigador o mediante criterios adaptados a lamuestra.

Se eligen los elementos en cada estrato o grupo por mtodos no probabilsticos. Por ejemplo, podramoslelegir los elementos de la muestra de nuestra ciudad porque resulta ms cmodo, o de un grupo devoluntarios, etc.

Ilustracin que representa elmuestreo por cuotas.

El muestro pos cuotas se utiliza cuando se tienen datos adicionales de los individuos (edad, seco,etc.) y se pueden utilizar ya que el investigador considera que estos datos pueden influenciar en lascaractersticas que se estudian.

El anlisis por estratos permite un posterior anlisis de las diferencias entre grupos.

3.3.1. Criterios de eleccin de las cuotas

Las cuotas de los grupos se pueden elegir a criterio del investigador o mediante criterios estadsticos. Veamostres criterios estadsticos:

Eleccin simple: las cuotas sern las mismas en los k estratos. De cada estrato se seleccionaran n/klindividuos. Este criterio no es recomendable cuando los estratos tienen diferente nmero de individuos.Eleccin proporcional al tamao del estrato: la cuota en cada grupo es proporcional a loslelementos de dicho grupo. En cada estrato se tomarn ni elementos, calculados mediante la frmula:

Frmula para el clculo de elementos de la muestra.

Siendo n el nmero de elementos de la muestra, Ni el del estrato y i la desviacin tpica del estratoi.

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3.3.2. Ventajas e inconvenientes

Las ventajas del muestreo por cuotas son:

El muestreo por cuotas trata de obtener muestras representativas a un costo bajo.lMayor conveniencia para el entrevistador al seleccionar los elementos para cada cuota.lEn ciertas condiciones obtiene resultados cercanos a aquellos del muestreo de probabilidadlconvencional.

Los inconvenientes del muestreo por cuotas son:

No existe certeza de que la muestra sea representativa.lSi se pasa por alto una caracterstica relevante para el problema, la muestra no ser representativa.lCon frecuencia, se omiten caractersticas de control, porque hay dificultades prcticas, asociadas con lalinclusin de muchas reas.Muchas fuentes de tendencia en la seleccin estn presentes en forma potencial.lEs probable que los entrevistadores vayan a reas seleccionadas en las que es ms probable encontrarlparticipantes calificados.No permite la evaluacin del error de muestreo.l

4. Tcnicas de Muestreo probabilsticoProcedimiento de muestreo en el cual cada elemento de la poblacin, tiene una oportunidadprobabilstica fija de ser seleccionado para la muestra. Es posible especificar previamente todas lasmuestras potenciales de un tamao determinado que pueden tomarse de una poblacin, as como laprobabilidad de seleccionar cada muestra.

No es necesario que todas las muestras potenciales tengan la misma probabilidad de seleccin, peroes posible especificar la probabilidad de seleccionar cualquier muestra en particular de un tamaodeterminado.

Los elementos de la muestra se seleccionan por casualidad y es posible determinar la precisin delos estimados de la muestra acerca de las caractersticas de inters. Puede calcularse los intervalosde confianza, que contienen el valor real de la poblacin con un nivel determinado de Certeza .

Esto permite hacer inferencias o proyecciones acerca de la poblacin meta de la que se tom la

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muestra. Esto requiere una definicin precisa de la poblacin meta, y tambin una especificacingeneral del marco de la muestra.

Comenzar ActividadArrastra las palabras de la columna Derecha en la columna Izquierda

Los sujetos son seleccionados dada laconveniente accesibilidad y proximidad de lossujetos para el investigador.

arrastra...

Se utiliza en los casos en que la especialidad deuna autoridad puede seleccionar una muestrams representativa que pueda arrojar resultadosms precisos que mediante otras tcnicas demuestreo probabilstico.

arrastra...

Se basa en seleccionar la muestra despus dedividir la poblacin en grupos o estratos.

arrastra...

Muestreo deconveniencia.

Muestreo por cuotas.

Muestreodiscrecional.

Comprobar

La precisin de la muestra, se refiere al nivel de incertidumbre respecto de la caracterstica medida.La precisin tiene una relacin inversa con los errores de muestreo pero positiva con el costo.Cuanto mayor sea la precisin, ms alto es el costo.

4.1. Muestreo probabilstico simpleSe caracteriza porque cada elemento de la poblacin tiene la misma probabilidad de ser escogidopara formar parte de la muestra. Una vez censado el marco de la poblacin, se asigna un nmero acada individuo o elemento y se elige aleatoriamente. La aleatorizacin puede realizarse mediantelistas de nmeros aleatorios generados por ordenador, aplicndolas para escoger de la poblacin losindividuos o sujetos que coincidan con los nmeros obtenidos.

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Este tipo de muestreo se caracteriza por su simplicidad y fcil comprensin, aunque tambin poseealgunas limitaciones, ya que no siempre es posible disponer de un listado de todos los individuos quecomponen la poblacin, generalmente cuando son poblaciones grandes. Si se seleccionan muestraspequeas mediante este mtodo pueden aparecer errores aleatorios, no representando la muestraadecuadamente a la poblacin. Un ejemplo de muestreo aleatorio simple sera la eleccin de losindividuos a travs de la eleccin realizada totalmente al azar de un cierto nmero de DNI.

El proceso es el siguiente. El investigador debe compilar primero un marco de muestra, a cadaelemento del marco le asignaremos un nmero de identificacin nico. Se generan unos nmerosaleatorios mediante una tabla para determinar que elementos incluiremos en la muestra. Estosnmeros que hemos elegidos estarn incluidos en el marco de muestra, en caso contrario se ignoran.Tras esto proseguiremos con el proceso hasta tener todos los elementos de la muestra.

4.1.1 Ventajas

Las ventajas del muestreo probabilstico simple son:

Se recomienda cuando la poblacin es pequea.lEs una tcnica de fcil comprensin.lClculo rpido de medias y varianzas.lLos resultados se proyectan sobre una poblacin meta.lSe basa en la teora estadstica, y por tanto existen aplicaciones informticas para analizar los datos.l


Los inconvenientes del muestreo probabilstico simple son:

Con frecuencia es difcil construir un marco que permita seleccionar una muestra aleatoria simple.lA veces producen como resultado muestras muy extensas, o diseminadas en amplias reas geogrficas,lincrementando tiempo y costo de la recopilacin de datos.Resultados con menor precisin, con error estndar ms grandes, que las otras tcnicas de muestreolprobabilstico.La muestra puede ser representativa o no.lA pesar de que las muestras que se toman representarn a la poblacin en forma adecuada, es probablelque una muestra determinada no represente a la poblacin meta.Esto es ms probable si el tamao de la muestra es reducido.l

4.2. Muestreo probabilstico sistemticoEl muestreo sistemtico es muy similar al muestreo aleatorio simple. La diferencia se obtiene en queen este tipo de muestreo se divide el total de la poblacin de estudio entre el tamao de la muestra,obteniendo una constante de muestreo (k).

El mtodo consiste en lo siguiente:

Supongamos que tenemos una poblacin de N individuos ordenados del 1 al N. Queremos seleccionarl

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una muestra de tamao n.Sea k el entero ms prximo a N/n.lEscogemos al azar un nmero i entre 1 y k (utilizando los nmeros aleatorios, sacar una bola de unlbombo, etc.).La muestra ser el elemento i y los elementos i+k, i+2k, etc.. Es decir, el elemento k y los elementos alintervalos fijos k hasta conseguir los n sujetos:

M = (i, i+k, i+2k, i + (n-1)k)

Ilustracin demuestreo probabilstico sistemtico.

A continuacin se expone el siguiente ejemplo para comprender mejor este tipo de muestroprobabilstico.

Suponemos que queremos saber la opinin sobre un profesor de una clase de 60 personas. Dichaspersonas estn ordenadas por orden alfabtico en la lista de alumnos de clase. Para realizar laencuesta, seleccionamos a 12 personas. Por lo tanto, N=60 y n=12. El intervalo fijo entre sujetos es:

K = N/n = 60/12 = 5

Ahora elegimos al azar un nmero entre 1 y k=5. Suponemos que nos sale i=2. La muestra resultadomediante el muestreo sistemtico ser:

Ilustracin de un ejemplode muestreo probabilstico sistemtico.

4.2.1. Ventajas

Las ventajas del muestreo probabilstico sistemtico son:

Es menos costoso y ms fcil que el mtodo aleatorio simple.lLa seleccin aleatoria se realiza slo una vez.lLos nmeros aleatorios no tienen que coincidir con los elementos individuales.lEn poblaciones grandes ahorra tiempo en forma considerable, reduciendo los costos del muestreo.l

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Se obtiene una muestra ms representativa y confiable.lEl error de muestreo es ms bajo que el muestreo aleatorio simple.lPuede utilizarse incluso sin conocer la composicin del marco de la muestra.l


Los inconvenientes del muestreo probabilstico sistemtico son:

Si los elementos no estn ordenados con una caracterstica de inters, los resultados sern similares allmuestreo aleatorio simple.Una muestra sencilla puede ser no representativa.lSi el orden de los elementos produce un patrn cclico, se puede reducir lo representativo de lalmuestra.

4.3. Muestreo probabilstico estratificadoEn este tipo de muestreo la poblacin de estudio se divide en subgrupos o estratos, escogiendoposteriormente una muestra al azar de cada estrato.

Ilustracin de muestreo probabilsticaestratificado.

Esta divisin suele realizarse segn una caracterstica que pueda influir sobre los resultados delestudio. Por ejemplo, en el caso de seleccionar una muestra para evaluar la altura, dada laheterogeneidad entre hombres y mujeres, la variable de gnero podra ser una variable deestratificacin. Si la estratificacin se realiza respecto un carcter se denomina muestreoestratificado simple, y si se realiza respecto dos o ms caractersticas se denomina muestreoestratificado compuesto.

Si tenemos constancia o suponemos a priori que la poblacin de estudio presenta variabilidad derespuesta con respecto a alguna caracterstica propia, deberemos tener en cuenta este tipo demuestreo, dado que se producen estimaciones ms precisas cuanto ms homogneos sean loselementos del estrato y ms heterogeneidad exista entre estratos. As pues, entre las ventajas de

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este tipo de muestreo es que tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a lapoblacin en funcin de la variable de estratificacin seleccionada, sin embargo, debe conocerse ladistribucin de la poblacin en las variables de estratificacin, clara desventaja de este muestreo.

La distribucin de la muestra en funcin de los diferentes estratos se denomina afijacin, y puede ser dediferentes tipos:

Afijacin Simple: a cada estrato le corresponde igual nmero de elementos muestrales.lAfijacin Proporcional: la distribucin se hace de acuerdo con el peso (tamao) de la poblacin enlcada estrato.Afijacin ptima: se tiene en cuenta la previsible dispersin de los resultados, de modo que selconsidera la proporcin y la desviacin tpica. Tiene poca aplicacin ya que no se suele conocer ladesviacin.

Para obtener la muestra en cada uno de los estratos pueden aplicarse diferentes fracciones demuestreo, pudiendo ser proporcional al tamao en relacin a la poblacin, es decir, la distribucinse realiza de acuerdo con el peso o tamao de la poblacin de cada estrato. Por ejemplo, si de los 5millones de hipertensos espaoles hay un 35% de pacientes que fuman, podemos estratificar demanera que en nuestra muestra queden representados al igual que en el total de la poblacin, lamisma proporcin de hipertensos fumadores (35%) y de no fumadores (65%).

Comenzar ActividadArrastra las palabras de la columna Derecha en la columna Izquierda

Se caracteriza porque cada elemento de lapoblacin tiene la misma probabilidad de serescogido para formar parte de la muestra.

arrastra...

Se divide el total de la poblacin de estudioentre el tamao de la muestra, obteniendo unaconstante de muestreo (k).

arrastra...

La poblacin de estudio se divide en subgrupos oestratos, escogiendo posteriormente unamuestra al azar.

arrastra...

Muestreoprobabilsticaestratificado.

Muestreoprobabilsticasistemtico.

Muestreoprobabilstica simple.

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4.3.1. Ventajas

Las ventajas del muestreo probabilstico estratificado son:

Se recomienda cuando se tiene un conocimiento a priori de la poblacin.lCuando se trata de elementos poblacionales susceptibles a ser clasificados.lCuando se tiene inters en obtener informacin a nivel de las subpoblaciones.lSe obtienen estimaciones ms precisas.lSe obtiene una observacin rpida y exacta con mayor control.lSus resultados pueden ser precisos o amplios por utilizar personal especializado.lSu objetivo es conseguir una muestra los ms semejante posibles a la poblacin en lo que a la o laslvariables estratificadas se refiere.


Los inconvenientes del muestreo probabilstico estratificado son:

Se requiere una seleccin excluyente y exhaustiva, ya que se debe colocar a cada elemento de lalpoblacin en un grupo, ninguno debe quedar eliminado.Requiere control sobre variables extraas que puedan aumentar el error muestral.l Si se incluye ms de 6 variables de estratificacin se generan problemas de precisin muestral.lEn el muestreo estratificado desproporcional algunos estratos toman ms atencin que otro y tomanlmayor parte en el muestreo, a diferencia de otros estratos.En el muestreo estratificado desproporcional puede variar la calidad y cantidad de informacin por laldiferencia que hay en el tamao de la muestra.Los gastos se incrementan con el uso de la muestra estratificada proporcional.l

4.4. Muestreo por conglomerado o reasEl mtodo de muestreo por conglomerados se utiliza cuando la poblacin est agrupada enconglomerados naturales.

Ilustracin de muestreo por conglomerado.

Si se supone que los conglomerados son muestra significativa de la variable que se est estudiando,se puede seleccionar algunos conglomerados al azar (todos los conglomerados deben tener lasmismas probabilidades de ser seleccionados) y utilizarlos en representacin de la poblacin.

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Una vez seleccionados los conglomerados, el estudio se simplifica puesto que hay menos individuosen el anlisis. El investigador debe elegir si estudiar a todos los sujetos de los conglomeradosseleccionados o seleccionar una muestra mediante el mtodo de muestreo aleatorio simple omuestreo sistemtico.

Para realizar un muestreo por conglomerados primero debemos decidir que agrupaciones naturalesde individuos vamos a tomar y posteriormente conocer que nmero de conglomerados (al quedenominaremos M), tiene nuestra poblacin.

Una vez conocido M fijaremos el nmero de conglomerados que constituirn nuestra muestra (alque denominaremos m), posteriormente tomaremos de los M conglomerados de la poblacin(por ejemplo M=11) de forma aleatoria los m que constituirn nuestra muestra (ejemplo m=3) ytomaremos de ellos todas sus unidades de anlisis. Este sera el caso ms sencillo de muestreo porconglomerados, el muestreo por conglomerados monoetpico y que est representado en la figura.

Ilustracin de un ejemplo de muestreo porconglomerado monoetpico.

4.5. Muestreo por itinerarios aleatoriosEste tipo de muestreo es adecuado cuando se realizan encuestas en grandes ciudades y en loshogares de los entrevistados.

Es un mtodo de muestreo consistente en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tieneque entrevistar en cada uno de los itinerarios en que se realizan las entrevistas.

Se pueden elegir aleatoriamente tanto los itinerarios que se van a seguir para la realizacin delestudio, como los individuos elegidos para la realizacin del estudio. Cada uno de los entrevistadorescontar, durante el proceso, con tablas de nmeros aleatorios que les permitan ir tomando las

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distintas decisiones de forma probabilstica (portal, piso, puerta).

RecuerdaEl muestreo es una herramienta de la investigacin cientfica. Su funcin bsica es determinar qulparte de una realidad en estudio (poblacin o universo) debe examinarse con la finalidad de hacerinferencias sobre dicha poblacin.Para estudiar una poblacin se puede hacer de dos formas diferentes en funcin del tipo delinvestigacin que se haga: estudio exhaustivo o censo y estudio por muestreo.Conviene distinguir entre dos tipos de poblacin: poblacin terica y poblacin estudiada. lLas fases que se deben seguir para el proceso de muestreo son las siguientes: (1) Definicin de lalpoblacin objetivo; (2) Definicin del marco muestral; (3) Seleccin de un mtodo de muestreo; (4)Determinacin del tamao de la muestra; (5) Definicin del plan de muestreo; (6) Seleccin de lamuestra.La poblacin objetivo es aquella para la que se realiza el proyecto. Se identifica a partir de lalpoblacin de referencia, que es aquella poblacin total del rea de influencia, perteneciente al grupoen estudio.De la poblacin de referencia podemos identificar dos grupos diferentes, la poblacin afectada por ellproblema (con problema) y la no afectada (poblacin potencial o sin problema).La poblacin objetivo debe definirse en trminos de elementos, unidades de muestreo, extensin yltiempo.Un marco de muestreo es la representacin de los elementos de la poblacin objetivo. Consiste enluna lista o conjunto de instrucciones para identificar a la poblacin objetivo.En l mtodo bayesiano, los elementos se seleccionan siguiendo una secuencia. Despus de que cadalelemento se suma a la muestra, se recopilan los datos, se computan las estadsticas de muestreo y sedeterminan los costos del mismo.En el mtodo de muestreo tradicional, la muestra completa se selecciona antes de que comience lalrecoleccin de datos.En el muestreo con reemplazo se selecciona un elemento del marco de muestreo y se obtienen losldatos apropiados. Luego, el elemento se reubica en el marco de muestreo.La decisin ms importante acerca de la eleccin de la tcnica de muestreo es el utilizar el muestreolprobabilstico o el no probabilstica. El plan de muestreo es el proceso de seleccin de las personas que participarn en la investigacin delmercados y de las cuales se tomar la informacin requerida. Un plan de muestreo sigue un proceso de cinco pasos, estos son: (1) Definir la poblacin objetiva; (2)lIdentificar las unidades de prueba; (3) Seleccionar la tcnica de muestreo; (4) Calcular el tamao de lamuestra; (5) Ejecutar el proceso de muestreo.Para definir el plan de muestreo se requiere conocer o establecer: estndar y umbral.lPodemos optar por diferentes tipos de muestra como son: muestras probabilsticas y muestras nolprobabilsticas.Entre las tcnicas de muestreo no probabilstica diferenciamos las siguientes: muestreo de o porlconveniencia, muestreo discrecional y muestro por cuotas.Entre las tcnicas de muestreo probabilstica diferenciamos: muestreo probabilstico simple,lmuestreo probabilstico sistemtico, muestreo probabilstica estratificado y muestreo porconglomerado o reas.

GlosarioExhaustivo: Que agota.l

Confiabilidad: Calidad de confiable.l

Homogeneidad: Calidad de homogneo.l

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Tendencias: 1. Inclinacin o disposicin natural que una persona tiene hacia una cosa determinada 2.lIdea u opinin que se orienta hacia una direccin determinada, especialmente ideas polticas, religiosaso artsticas.

Certeza: Conocimiento seguro y claro de alguna cosa.l

Actividades prcticas individualesEsta actividad tiene como objetivo ejercitar las tcnicas de muestreo que permitan extraer datos deuna serie.

Ejercicio

Supn que estamos investigando sobre el porcentaje de alumnos que trabajan de una poblacin de20 alumnos de la Universidad Complutense de Madrid a partir de la siguiente tabla:

1. Elige una muestra aleatoria simple de tamao n=4 de esta poblacin. Usa la tabla denmeros aleatorios adjunta, empieza en la fila 1 columna 1 y contina seleccionando haciala derecha. Indica los pasos para elegir la muestra.

El alumno deber enviar las soluciones de la presente actividad al BUZN DE ACTIVIDADES, paraque se proceda a la valoracin de la misma.

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Propuestas DebateEn ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos deuna poblacin), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de lapoblacin.

El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigacin cientfica, cuya funcin bsica esdeterminar que parte de una poblacin debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobredicha poblacin.

La muestra debe lograr una representacin adecuada de la poblacin, en la que se reproduzca de lamejor manera los rasgos esenciales de dicha poblacin que son importantes para la investigacin.Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto til, debe de reflejar las similitudes ydiferencias encontradas en la poblacin, es decir ejemplificar las caractersticas de sta.

Los errores ms comunes que se pueden cometer son:

1. Hacer conclusiones muy generales a partir de la observacin de slo una parte de la Poblacin, sedenomina error de muestreo.

2. Hacer conclusiones hacia una poblacin mucho ms grande de la que originalmente se tom lamuestra. Error de Inferencia.

En la estadstica se usa la palabra poblacin para referirse no slo a personas sino a todos loselementos que han sido escogidos para su estudio y el trmino muestra se usa para describir unaporcin escogida de la poblacin.

Cuestiones a debatir

Cmo evitar o subsanar los errores de muestreo?lQu hacer si se producen errores de inferencia que no concuerdan con el segmento de mercado quelqueremos analizar?

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unidad didc3a1ctica 4 el muestreo

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