POBLACION
MUESTRA
POBLACION o UNIVERSO
«Todos los posibles valores de una variable. Estos valores no tienen que ser todos diferentes ni en numero finito. Son ejemplos los pesos de una camada de cerditos al nacer, el numero de caras al lanzar 500 veces 10 monedas, todos los posibles valores de rendimiento de maíz por acre en el estado de Iowa. La variable puede ser continua o discreta, observable o no observable (Steel and Torrie, 1983)»
POBLACION
• POBLACION FINITA - POBLACION INFINITA
• 3 niveles de población según su tamaño y accesibilidad:
• La población DIANA: es el conjunto de elementos o individuos al cual se pretende inferir los resultados obtenidos; generalmente es muy numerosa y no esta al alcance de los investigadores.
• La población accesible: reúne las mismas características que la anterior, pero con menor numero de individuos, y por tanto susceptible de estudio; es la que delimita el investigador con los criterios de inclusión y exclusión
POBLACION
•
Estudiar a toda la población, que seria la
MUESTRA
«Es una parte de una población. En algunos
casos, una muestra puede incluir la población
entera). Por lo general, se trata de usar la
información
de
muestra
para
hacer
INDIVIDUO o UNIDAD
MUESTRA
ALEATORIEDAD
•
Es el resultado de un proceso mecánico para
asegurar
que
los
sesgos
individuales,
conocidos o desconocidos en su naturaleza,
no
influyan
en
la
selección
de
las
observaciones
de
la
muestra.
En
CALCULO TAMAÑO DE MUESTRA
•
Estimar una proporción
•
Estimar una media
•
Contraste de hipótesis
•
Comparación de proporciones
•
Comparación de medias
REQUISITOS DE LA MUESTRA
REQUISITOS QUE DEBE CUMPLIR LA MUESTRA:
A. Representativa: porque se emplea algún procedimiento probabilístico, de tal manera que cada uno de las unidades que constituyen la población tengan alguna posibilidad de ser seleccionadas para integrar la
muestra, Con esta representatividad se estaría
controlando el criterio subjetivo que tendría el investigador para seleccionar las unidades
B. Viable: de fácil ejecución
MARGEN DE SEGURIDAD MUESTRA
•
Los resultados obtenidos en dicha muestra
permitirán tomar una decisión con respecto a
una
población
con
cierto
margen
de
seguridad.
•
En
caso
de
que
la
muestra
no
sea
MUESTREO
•
Es un conjunto de procedimientos que
permite
la
selección
de
muestras
representativas de una población.
•
El objetivo de la teoría del muestreo es
TECNICAS O TIPO DE MUESTREO
• Una vez que se han definido las características de los sujetos del estudio y se ha calculado el numero necesario, solo queda determinar la manera en que serán seleccionados de la población a la que pertenecen.
• Se denomina muestreo al procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra de la población.
MUESTREO EMPIRICO O NO
PROBABILISTICO
•
Los tipos mas comunes son:
A. Muestra por conveniencia: las unidades que
se incluyen se eligen por su facilidad de acceso y
su conveniencia. Por ejemplo, un laboratorio
para un cierto tipo de tónico puede incluir un
cupón en algunos de estos. El cliente debe
contestar las preguntas allí formuladas. Los
cupones recibidos por el laboratorio constituyen
una muestra
(Bejarano et al, 2009)•
Los investigadores deciden, según sus criterios
e interés y basándose en los conocimientos
que tienen sobre la población, que elementos
entraran a formar parte de la muestra de
estudio. En este muestreo «no probabilístico»
es muy importante definir con claridad los
criterios de inclusión y exclusión, y cumplirlos
rigurosamente (Gallegos, 2004).
B. M. accidental: se denomina también «consecutivo», ya
que la selección de los sujetos de estudio se hace en función de su presencia o no en un lugar y un momento determinados. Es el caso, por ejemplo, de la inclusión de las mujeres a medida que van acudiendo al hospital, o el de un encuestador que, en la calle, entrevista a las personas que pasan en ese momento por allí. Aunque puede parecer similar al M. probabilístico, es evidente que no todas las personas tienen la misma probabilidad de estar en el momento y el lugar donde se selecciona a los sujetos (Gallego, 2004).
C. Muestreo por cuotas: consiste en seleccionar
la
muestra
considerando
una
serie
de
características especificas presentes en la
población, por lo que la muestra habrá de
tenerlas en la misma proporción. Las cuotas se
establecen a partir de variables consideradas
relevantes: grupos de edad, género, categoría
laboral, etc. (Gallego, 2004).
D. Muestreo por bola de nieve: se utiliza cuando la
población es difícil de identificar o cuando es complicado acceder a ella porque tiene ciertas características que no son muy aceptadas socialmente. Consiste en ir seleccionando los individuos a partir de un solo elemento o de un grupo reducido, que va conduciendo a otros individuos que reúnen las características de estudio; estos a su vez, conducen a otros y así se va obteniendo el numero de individuos necesarios (Gallego, 2004).
• Se basa en que cada unidad de la población tiene una probabilidad distinta de cero de ser elegida para integrar la muestra. Esta premisa le da un carácter aleatorio a la elección de las unidades de la población para integrar la muestra.
• En este muestreo existen procedimientos estadísticos que con un cierto margen de error permiten hacer inferencias a partir de una muestra extraída de la población de interés.
• Para diseñar una muestra probabilística se tendrá en cuenta tres operaciones básicas (Bejarano et al, 2009).
OPERACIONES PARA DISEÑAR UNA
MUESTRA
A. Tamaño de la muestra: Depende del tipo de población que se esta estudiando, es decir, si la población es homogénea de acuerdo con ciertas características se requerirá pocas unidades en la muestra y si la población es heterogénea (presencia de mayor variabilidad en la característica que se esta estudiando) requerirá de mayor numero de unidades en la muestra.
B. Selección de la muestra: si la población es homogénea o heterogénea se requerirá un determinado tipo de selección.
•
En el muestreo probabilístico existen
diferentes tipos, siendo los más importantes:
•
M. Aleatorio simple
•
M. sistemático
•
M. estratificado
•
M. por conglomerados
M. ALEATORIO SIMPLE
• El M. aleatorio simple sin sustitución se utiliza cuando una de las unidades de la población (de tamaño N) tiene la misma probabilidad de ser elegida para integrar la muestra (de tamaño n). Esta probabilidad es igual a f=n/N (se le denomina fracción de muestreo).
• Para seleccionar una muestra aleatoria simple se debe tener en cuenta las siguientes recomendaciones:
A. Enumerar los elementos de la población del 1 hasta N (N, es el tamaño de la población).
B. Utilizar algún procedimiento para seleccionar los «n» elementos de la población que conforman la muestra. Dichos procedimientos pueden ser: tabla de números aleatorios o algún programa computacional que genere números aleatorios (Bejarano et al., 2009).
• Para poder realizar este tipo de muestreo, todos los individuos de la población deben estar numerados en un listado. Normalmente, se hace a partir de un listado de números aleatorios, disponibles en casi todos los libros de estadística, con un programa estadístico, o con alguno de los programas para calcular el tamaño de la muestra que tenga la opción de generar listados de números aleatorios.
• Si no se dispone de listado de individuos, no se podrá utilizar esta técnica de muestreo, por lo que se debe recurrir a otro tipo de muestreo que no precise tener a los individuos identificados (Gallego, 2004)
M. ALEATORIO SISTEMATICO
• Similar al aleatorio simple: los sujetos han de estar identificados, pero no es necesario disponer de un listado. Estos no se eligen a partir de un listado de números aleatorios, sino que se hace sistemáticamente eligiendo a uno de cada cierto numero de sujetos. Este numero se denomina «fracción de muestreo» (k) y se calcula dividiendo el total de la población por las muestras necesarias (Gallego, 2004):
•
Si se tiene una población de 8000 individuos y
el tamaño de la muestra necesario es de 400,
se seleccionara uno de cada 20, que será la
fracción de muestreo (8000/400). Para decidir
por cual se ha de comenzar, se selecciona
aleatoriamente, o por sorteo, un numero del 1
al 20, y a partir de dicho numero se va
seleccionando a un sujeto de cada 20
(Gallego, 2004).
M. ALEATORIO ESTRATIFICADO
•
Si se desea efectuar una estratificación por
genero y se sabe que en la población la
distribución es del 55% de mujeres y 45% de
hombres, la muestra ha de mantener esta
misma proporción. Por tanto, si el tamaño de
la
muestra
es
de
400,
se
elegirán
aleatoriamente 220 mujeres y 180 hombres.
M. ALEATORIO POR CONGLOMERADOS
• La diferencia con los estratos del tipo de muestreo anterior es que los conglomerados ya están agrupados así de forma natural (hospitales, escuelas, etc.). En una segunda etapa, se seleccionan, de manera aleatoria, las «unidades de segunda etapa» o «unidades secundarias», a partir de las unidades primarias. Así, sucesivamente, se van eligiendo hasta llegar a las unidades de análisis, que serán los individuos que compongan la muestra en estudio (Gallego, 2004).
• Si se pretende estudiar, por ejemplo, alguna característica de las mujeres embarazadas que acuden para el parto a los hospitales públicos de todo el estado Español, en una primera etapa se elegirían aleatoriamente un numero de provincias, después un numero de hospitales de estas provincias, a continuación un numero de servicios de paritorio de estos hospitales, y finalmente se elegirían, también de manera aleatoria, el numero de mujeres de cada uno de los servicios (Gallego, 2004).
