MUESTREO

(1)

 ¿Cuál es la diferencia entre el MAS y el Sistemático?  Cuando utiliza el método de Bola de Nieve.

 ¿Es mejor una muestra probabilística?

 ¿Qué entiende por Muestreo?

 ¿Es mejor censo que muestra?

CUANDO SE INCREMENTA EL TAMAÑO DE

(2)

• Son todas y cada una de las posibles observaciones o medidas que se estén considerando. De acuerdo a su tamaño, la población puede considerarse finita o infinita. La estatura de todos los niños en un preescolar (finita), el puntaje obtenido en un test sobre estrés para todos los empleados del estado (finita), el total de vehículos que llegan a un peaje durante un mes (infinita), el número de computadores existentes en Colombia (finita), etc. Es útil aclarar que en estadística cuando la población es muy grande, se considera infinita.

•_{El grupo que en realidad}_{podemos estudiar}_se

(3)

(4)

(5)

(6)

 Es el método estadístico por medio del cual se definen los criterios y técnicas que deben orientar el proceso de recolección u obtención de información”.

(7)

Tabla de contingencia Nivel * Convenio 04

27 8 35 56.3

% 7 16.7% 5 72.9% ₁₂ 14.6 % 10.4 % 25.0 %

1 0 1

2.1 %

.0% 2.1 % 35 13 48 Recuent o % del total Recuent o % del total Recuent o % del total Recuent 1 2 3 Nive l Tota N O SI Convenio 04 _Tota l

Tabla de contingencia Nivel * Convenio 04

184 36 220 61.1% 12.0% 73.1% 46 26 72 15.3% 8.6% 23.9%

5 4 9

1.7% 1.3% 3.0% 235 66 301 78.1% 21.9% 100.0% Recuento

(8)

• Es un conjunto de listas de todas las unidades de muestreo, estas listas, también pueden ser mapas u otras formas que sirvan de base para determinar las unidades de muestreo. En un estudio de percepción sobre calidad en los servicios, se puede pensar: para seleccionar usuarios de IPSs en municipios, se requiere:

1. Una lista de municipios,

2. Una lista de las IPSs de cada municipio, y

(9)

• POBLACIONES PEQUEÑAS

• ENSAYOS DESTRUCTIVOS

(10)

• Estudio sobre el perfil de los estudiantes y egresados de la Tecnología en Administración en Servicios de Salud – Caucasia - en los últimos dos años.

• Estudio sobre el perfil socio económico de los docentes de entidades oficiales en Colombia.

• Estudio para identificar la demanda de servicios de salud en Caucasia.

• Definir por los

(11)

1. Identificación del universo

2. Indicadores a estimar



Proporciones



Promedios



Métodos multivariados

3. Desagregación de los resultados

(12)

Muestreo de elemento

VS

muestreo de grupo

Igual probabilidad

VS

diferente probabilidad

Estratificado

VS

no estratificado

Aleatoria

VS

sistemática

(13)

• PROBABILISTICO

(Probabilidad mayor de 0 y conocida).

– M.A.S

– SISTEMATICO – ESTRATIFICADO – CONGLOMERADO – AREAS

• No PROBABILISTICO

– Conveniencia – Juicio

(14)

Estamos hastiados de información

pero hambrientos de conocimientos

(15)

MUESTREO

PROBABILÍSTICO

Se caracteriza por que existe una

probabilidad mayor de cero y conocida de que

una unidad de la población objeto de estudio

sea incluida en una muestra. Se puede medir

(16)

Ventajas del Azar

Elimina la subjetividad de los investigadores

en la selección de unidades de análisis

Permite medir la precisión de las

estimaciones.

(17)

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Se caracteriza por que otorga la misma

probabilidad de ser elegidos a todos los

elementos de la población. Para él calculo muestral, se requiere de: El tamaño poblacional, si ésta es finita, del error admisible y la estimación de la varianza del estimador, en lo general proporción o promedio.

(18)

Tamaño de muestra para estimar la media y

la proporción de la población

;

z

2

/2

S

2

e

2

n

₀

=

z

2

/2

pq

e

2

n

₀

=

n

₀

1 + n

₀

n =

N

Profesor León Darío Bello Parias

n₀ se utiliza para población

infinita, en caso de conocer N, se ajusta con la fórmula de n.

Tamaño de muestra para estimar la media y

proporción de la población

z/2 : Percentil calculado con la distribución

normal, depende de la confiabilidad del estudio. S2_{: Varianza muestral. Se usa en v. Cuantitativas.}

e2_{: Error admisible, lo define el investigador.}

(19)

Z

2__/2

* S

2_(1.645)2

* (15000)

2

n

₀

= ---

_{= ---}

= 38

e2

4000

2

Si se conoce N, suponga que es 10000 entonces:

n₀ 38

n = --- = ---= 38 1+ n₀ 1 + 38

EJEMPLO

(20)

 _{ } _

 2 2 2 2 2 06 . 0 7 . 0 * 3 . 0 * 96 . 1 1 * *    e P P Z n_o 

6100 224 1 224 1 0 0     N n n n Donde:  2 2 

Z Valor tabulado de la distribución normal cuando se tiene una confiabilidad

del 95%

P: Proporción de empresas que poseen control interno en el área de mercadeo. El valor se estimó con la prueba piloto.

(1-P): Proporción de empresas que no poseen control interno en el área de

mercadeo.

e: Error que se admite como viable y se mide en porcentaje, para el caso se considera adecuado el 6%.

Procurando obtener información de todos los sectores, se utiliza el muestreo estratificado proporcional, el cual utiliza la siguiente formula:

N_i=n*(N_i/N) N₁=216*(N_i /6100) =

Donde:

N_i: Total de empresas del sector i.

(21)

(22)

Z

2__/2

* P*(1-P)

_(1.96)2

* 0.3*0.7

n

₀

= ---

_{= --- = 224}

e2

(0.06)

2

Si se conoce N, suponga que es 6.100 entonces:

n₀ 224

n = --- = ---= 216 1+ n₀ 1 + 224

---

---Calcule el tamaño de muestra necesario si se quiere una confianza del 95%, un error admisible del 6% y la

proporción de éxitos es de 0.30.

(23)

(24)

(25)

A las formulas anteriores, aún se

les puede colocar mayor

subjetividad:

La tasa de

(26)

1). Decir si cada una de Las siguientes afirmaciones es verdadera o falsa.

a) Para un tamaño de población y una varianza muestral dados, cuando mayor sea el tamaño de muestra, más amplio será el intervalo de confianza para la media poblacional. Para la proporción poblacional.

(27)

c) Para un tamaño y una varianza muestral dados, cuanto

mayor sea el tamaño de la población, más amplio será un

intervalo de confianza del 95% para la media

poblacional. Justificar la respuesta.

(28)

(29)

Tiene el mismo principio del MAS, no obstante, no requiere tener marco muestral, sin embargo, tiene la desventaja de la periodicidad, es decir, al obtener las unidades o elementos muestrales de manera sistemática, se pueden realizar

mediciones que obtienen estimaciones sesgadas, valga decir, si pretende estimar las ventas por día en la zona Rosa del Poblado en Medellín y el salto o frecuencia es 7, tiene el inconveniente que siempre será seleccionado el mismo día de la

(30)

En aquellos casos donde la población es muy heterogénea, por lo tanto, se presume que dicha población esta afectada por otra variable que puede

minimizar la variabilidad, por

ejemplo, los salarios y en general las variables que involucran dinero, son muy variables, no obstante, si se

parcela la información según

profesión, o años de experiencia para el caso del salario, seguramente, se

disminuirá ésta y permitirá

estimaciones más precisas. Lo

anterior, conlleva a disminuir costos y lograr mayor eficiencia en el diseño

MU

ES

TR

EO

ES

TR

AT

IFI

(31)

(32)

La efectividad del método de

muestreo y por ende la validez de

los resultados depende en grado

sumo de la imaginación del

investigador

Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

(33)

Se caracteriza por no conocerse la probabilidad de que una unidad quede incluida en una muestra, no se puede medir el error de estimación y por lo