Tipos y procedimientos de muestreo

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El muestreo es una forma con la realizan estudios para conseguir resultados estadísticos para hacer un análisis de demanda en el mercado por esta razón Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos. Donde se derivan de estos muestreos otros métodos que se utilizan en diferentes situaciones, de manera que esto conlleve un resultado apropiado en la investigación que se realice.

En el muestreo probabilístico se utiliza el muestreo aleatorio simple permite que se hagan todas combinaciones posibles ya que los puntos se ubican en un plano (X, Y) donde cada punto de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionada. En el muestreo aleatorio estratificado este nos permite sub-dividir en estratos o subgrupos la población con cierta homogeneidad para así poder realizar un muestreo aleatorio simple en cada subgrupo. Y en el muestreo aleatorio sistemático los grupos se estudian al azar esto para que no se provoque una sobreestimación numérica pues se evita que un mismo campo sea cuantificado en repetidas ocasiones. En el muestreo no probabilístico se realizan diversos métodos como el muestreo por cuotas donde el investigador utiliza un pequeño grupo asumiendo que esa es la distribución en la población y al que se le hacen unas encuestas y luego se dividen por cierto rasgo.


Contenido

Tipos y Procedimientos de Muestreo, para evaluación de proyectos

(Análisis de la Demanda)

Existen dos tipos de muestreo con los que se proceden a investigar: el probabilístico y el no probabilístico. En el primero, cada uno de los elementos de la muestra tiene la misma probabilidad de ser entrevistado, y en el muestreo no probabilístico, la probabilidad no es igual para todos los elementos del espacio muestral.

Conceptos Basicos: Antes de tocar con detalle los tipos de muetreo se nombran ciertos conceptos basicos que son:

Población Conjunto de individuos que tienen una o más propiedades en común, se encuentran en un espacio o territorio que les es propio y varían en el transcurso del tiempo. Esto es muy notorio en las cohortes o promociones estudiantiles, tornando imprescindible que se feche el periodo de las observaciones sobre la muestra escogida.

Muestra Es una fracción o subconjunto de cualquier tamaño de la población de la cual proviene. Las muestras se escogen por diversos procedimientos (sean apropiados o no) para realizar las observaciones o recogida de datos. El método de muestreo aplicado y el tamaño de la muestra que se decida, determinan su grado de representatividad.

Muestreo Probabilístico (aleatorio)

En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico. El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.
Como los métodos de muestreo no probabilísticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población. En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población. En el contexto de muestreo probabilístico, existen varias posibilidades de obtención de una muestra.

Muestreo Aleatorio Simple

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Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. El procedimiento empleado es el siguiente:
a) Se asigna un número a cada individuo de la población.
b) A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generadas con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

Por Ejemplo: Supongamos que nos interesa elegir una muestra aleatoria de 5 estudiantes en un grupo de estadística de 20 alumnos. 20C5 da el número total de formas de elegir una muestra no ordenada y este resultado es 15,504 maneras diferentes de tomar la muestra. Si listamos las 15,504 en trozos separados de papel, una tarea tremenda, luego los colocamos en un recipiente y después los revolvemos, entonces podremos tener una muestra aleatoria de 5 si seleccionamos un trozo de papel con cinco nombres. Un procedimiento más simple para elegir una muestra aleatoria sería escribir cada uno de los 20 nombres en pedazos separados de papel, colocarlos en un recipiente, revolverlos y después extraer cinco papeles al mismo tiempo.

Muestreo aleatorio estratificado

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Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de sub-poblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.

De igual manera se puede decir que se trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra.

Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades, etc.).

Por ejemplo: Si se va a realizar un estudio correlacional entre el tipo de perfil profesional y los ingresos económicos de los egresados del Universidad Central de Venezuela que laboran en las empresas instaladas en la Región Noroeste del Estado de Caracas y cuya edad fluctúa entre 25 y 45 años se procede a dividir la población de estudio en cinco estratos. Cada estrato representa una de las cinco carreras que ofrece esta institución educativa (contaduría, administración, informática, ingeniería industrial e ingeniería en computación). Como se puede deducir del anterior ejemplo, este procedimiento integran unidades de análisis a la muestra provenientes de todos los estratos que conforman la población.

Al aplicar este procedimiento de muestreo al ejemplo: Si se tiene que seleccionar una muestra de 500 personas, de una comunidad de 5000 habitantes repartidos en cinco colonias, en donde el tamaño de cada estrato es:

Colonias:

A = 1000

B = 1500

C = 500

D = 1250

E = 750

Muestreo por conglomerados

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Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.

Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar.

Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral. Cuando, dentro de cada conglomerado, se extraen los individuos que formarán parte de la muestra por m.a.s., el muestreo se llama bietápico.

Las ideas de estratificación y conglomerados son opuestas. El primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí.

Por ejemplo: Las personas más ricas suelen vivir enel mismo barrio, mientras que la gente más pobre suele hacerlo en otra áreas. No todas lasáreas son muestreadas en un muestreo de áreas. La variación entre los elementos obtenidosde las áreas seleccionadas es, por lo tanto, frecuentemente mayor que la obtenida si la población entera es muestreada mediante muestreo aleatorio simple.

Esta debilidad puedeser reducida cuando se incrementa el tamaño de la muestra de cada área. Por otra parte, unamuestra de conglomerados puede producir la misma precisión en la estimación que unamuestra aleatoria simple, si la variación de los elementos individuales dentro de cadaconglomerado es tan grande como la de la población.

Muestreo aleatorio sistemático

Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria. Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y tomamos un número al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen. La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1)h.

El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.

Por ejemplo: Si se desea tomar 1 de cada 15 elementos en la población mediante un muestreo sistemático, primero se selecciona aleatoriamente el primer elemento entre el 1 y el 15, supongamos que fue el 5, y se le va sumando 3 unidades, los elementos en la muestra serían: 3, 18, 33, 48, etc.

Muestreo no Probabilístico

Un muestreo no probabilístico muy utilizado hoy en día por los institutos de opinión es el de itinerarios, consistente en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar en cada uno de los itinerarios en que se realizan las entrevistas.

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

Estos muestreos comparten las características siguientes:

• La selección de la muestra no es al azar, se basa en el criterio del investigador.

• No se pueden incluir por lo tanto ecuaciones de probabilidad, ya que no aplica ninguna. teoría de dicha disciplina.

• Por consecuencia no pueden calcularse datos como margen de error o nivel de confianza.

• El costo de dichos muestreos es más barato comparado con un muestreo probabilístico.

Muestreo por Cuotas

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También denominado en ocasiones, 'accidental'. Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

Se aplica en la última fase del muestreo, y consiste en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar dejando su criterio, la elección de las mismas, siempre y cuando cumplan con el perfil.

Por ejemplo: 40 individuos de 35 a 45 años, de sexo masculino y residentes en Monagas. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

Muestreo Opinático o Intencional

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Cuando la selección de los elementos y la determinación del tamaño de la muestra no se hacen de forma objetiva siguiendo criterios técnicos, sino según el arbitrio, la intuición o la experiencia del encuestador, el muestreo se denomina discrecional, intencional, estimativo u opinático, para diferenciarlo del muestreo aleatorio o muestreo estadístico propiamente dicho. Esta forma de proceder en el muestreo es ampliamente utilizada, sin embargo, en las ciencias sociales.

El muestreo intencional es un procedimiento que permite seleccionar los casos característicos de la población limitando la muestra a estos casos. Se utiliza en situaciones en las que la población es muy variable y consecuentemente la muestra es muy pequeña. Se realizan un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

Por ejemplo: Se le realiza una encuesta preelectoral en el estado Monagas, para hacer un sondeo para así tener un porcentaje de a quienes favoreceran los votantes en las elecciones.

Muestreo Casual o Incidental

Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios.

Tambien llamada muestra de voluntarios puede ser una alternativa práctica cuando no hay lista de los miembros de la población de quien una muestra aleatoria se podría escoger, o cuando es difícil de contactar a la gente en una muestra porque sus direcciones no se saben. La desventaja es que es difícil determinar la presencia del sesgo, es decir si las opiniones u otras características interesantes de los voluntarios se desvían de ésos de la población.

Esta es creada cuando todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en la muestra. Si usted inserta una forma de cuestionario en un periódico o en una página del Internet y pide que la gente dé sus opiniones sobre un asunto, usted conseguirá una muestra de voluntarios.

Por ejemplo: Los clientes de forma directa le hacen llegar a la empresa su opinión sobre su bien o servicio.

Bola de Nieve

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

Cuando se entrevista a miembros de un grupo, podemos pedir a las personas que nos indiquen otros individuos en ese grupo que podrían dar información sobre ese tema; podríamos también pedirles que nos indicasen personas que compartan sus puntos de vista y también otras que sean de opinión opuesta. Entonces se entrevistan a nuevos individuos y continuaremos del mismo modo hasta que no obtengamos nuevos puntos de vista de nuevos entrevistados. Este es un buen método.

Por ejemplo: Entrevistamos a un grupo de estudiantes y al encuestar a uno de ellos, luego de que este dio su opinión le pedimos que nos indicara a quien mas hacerle esta encuestaa otro de sus compañeros, despues de repetir el metódo, para recoger los distintos puntos de vista existentes en un grupo, así obtenemos una idea exacta de la distribución de las opiniones.

Resumen

El muestreo probabilístico da la certeza que cada uno de la población muestral va a ser seleccionado de forma positiva, sin embargo en el muestreo no probabilístico solo se toma un porcentaje mínimo de la población y esta se toma como en una representación total misma, de modo que este tipo de muestreo facilita al momento de dividir por caracteres ya sea por sexo, estatura, peso, etc. En el muestreo no probabilístico se realizan diversos métodos como el muestreo por cuotas donde el investigador utiliza un pequeño grupo asumiendo que esa es la distribución en la población y al que se le hacen unas encuestas y luego se dividen por cierto rasgo. En el muestreo opinático este se es utilizado más que todo en sondeos preelectorales para realizar estudios en zonas donde ha habido votaciones anteriormente. En el muestreo casual o intencional se selecciona intencional y directamente a los individuos, este método es utilizado más por profesores universitarios.

Bibliografia

http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/mod/forum/discuss.php?d=24335&parent=70647

http://www.monografias.com/trabajos5/estadm/estadm.shtml#opi

http://www.angelfire.com/sc/matasc/EyD/bioesta/muest_noprob.htm

http://www.uv.es/~rmartine/inferencia_ADE/tipos%20de%20muestreo.PDF

http://www.eumed.net/libros/2006c/203/2l.htm

http://www2.uiah.fi/projekti/metodi/252.htm

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