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I UNIDAD: MUESTREO (elementos)

Con mucha frecuencia nos encontramos ante las circunstancias de que estudiar todos los miembros de una población es casi imposible por las implicaciones de costo y tiempo que estas representan.

Puesto que raras veces se pueden estudiar exhaustivamente las poblaciones, se debe depender de las muestras como base para llegar a hipótesis concernientes a varias características o parámetros de la población.

Es por ello que las principales razones por las cuales los datos se obtienen por muestras en vez de enumeraciones completas son entre otras, el menor costo, el menor tiempo y el menor esfuerzo en términos de horas-hombre que son necesarias para efectuar el trabajo de selección, entrenamiento y supervisión del personal de campo.

Dicho proceso para extraer la muestra, se denomina:

MUESTREO:

Procedimiento o técnica estadística para seleccionar la muestra y conocer la población y estudiar en ella alguna característica y generalizar los resultados a la población de origen.

IMPORTANCIA DEL MUESTREO:

Cuando se trabaja con poblaciones infinitas.

Cuando el financiamiento y el tiempo están seriamente limitados.

Cuando se requieren estimaciones precisas y confiables a corto plazo.

Cuando se tiene la necesidad de ahorrar recursos.

VENTAJAS DEL MUESTREO:

Es económico, ya que hay bajo costo en relación a la enumeración completa de la población.

ING. BIOMEDICA- ADI - UNEFM – III-2013Realizado por: Licda. Linda Martínez.

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Menor consumo de tiempo.

Permite obtener mayor detalle de los datos.

Menor cantidad de personal requerido.

Es rápido y controlable.

Sus resultados pueden ser precisos y amplios por utilizar personal especializado.

DESVENTAJAS DEL MUESTREO:

Requiere de personal altamente especializado.

No permite hacer proyecciones sobre áreas muy pequeñas de la población o sobre poblaciones sujetas a muchos cambios en un lapso corto de tiempo.

Los resultados están sujetos a los errores del muestreo.

Se debe tener en cuenta siempre a la población.

ELEMENTOS DEL MUESTREO:

Universo: Conjunto de seres vivos, elementos o cosas que presentan características que son de interés común.

Población: Conjunto de todos los posibles elementos, que van a formar parte de la totalidad de las observaciones o mediciones que intervienen en un determinado estudio.

Existen dos tipos de poblaciones, las Finitas: que poseen un número limitado de observaciones, y las Infinitas: que poseen un gran número de observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo.

Muestra: Subconjunto de la población seleccionado de acuerdo con un criterio, y que sea representativo de la población.

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Variable: Característica o fenómeno que puede tomar distintos valores, bien sea cualitativos o cuantitativos.

Variable Cualitativa: Llamada también variable de atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

Variable Cuantitativa: Tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales). Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en:

Variables Cuantitativas Discretas o Discontinuas: Sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc., pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Variables Cuantitativas Continuas: Pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.

Dato: Características o números que son recolectados por observación. No son otra cosa que el producto de las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenómeno que queremos estudiar.

Dato Cualitativo: Cuando los datos son cualitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad. Ejemplo: Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan la materia de estadística I por su estado civil, observamos que pueden existir solteros, casados, divorciados, viudos.

Dato Cuantitativo. Cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos. Ejemplo: Se clasifican los estudiantes del Núcleo San Carlos de la UNESR de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes.

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EJEMPLO PARA INDICAR Y EXPLICAR LOS ELEMENTOS Y CONCEPTOS ESTADÍSTICOS INDICADOS ANTERIORMENTE:

Realizar un estudio en la UNEFM, para determinar cuántos estudiantes de Ingeniería Biomédica tienen edades comprendidas entre 18 y 25 años de edad.

Solución:

Característica o interés de estudio: Edad

Universo: Unefm

Población: Área de Medicina (Estudiantes de Ing. Biomédica)

Muestra: Sub conjunto de la población (Muestreo)

Variable: Edad (Variable Cuantitativa Discreta)

Dato: Cuantitativo.

Ejercicio Propuesto:

Inventa un enunciado e indica los elementos del muestreo presente en el mismo.

Enunciado:_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

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Característica o interés de estudio:

Universo:

Población:

Muestra:

Variable:

Dato:

UNIVERSO/POBLACIÓN/MUESTRA (MUESTREO):

CLASIFICACIÓN DEL MUESTREO:

a) Muestreo Probabilístico: Todos los individuos o elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra extraída, asegurando la representatividad de la misma.

b) Muestreo No Probabilístico: Los elementos de la muestra se seleccionan siguiendo criterios determinados siempre procurando la representatividad de la muestra.

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TIPOS DE MUESTREOS PROBABILISTICOS:

1) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Es el que le permite al investigador conformar una muestra de forma que cada elemento de la población o universo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado; Por lo tanto, se requiere enumerar a cada uno de los elementos, de 1 hasta N. Este tipo de muestreo es más recomendable, pero resulta mucho más difícil de llevarse a cabo y, por lo tanto es más costoso. Para seleccionar una muestra de este tipo se requiere tener en forma de lista todos los elementos que integran la población investigada y utilizar tablas de números aleatorios.

VENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:

Se recomienda cuando la población es pequeña.

Cuando la población está ubicada en un espacio reducido.

Sencillo y de fácil comprensión.

DESVENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:

Requiere la identificación y catalogación de la población, lo cual en ocasiones, resulta muy costoso.

Requiere una probabilidad de selección igual para todos los elementos que conforman la población.

2) MUESTREO SISTEMATICO: En este tipo de muestreo, para obtener una muestra sistemática al azar se deben enumerar las observaciones o elementos de 1 a n. Luego, determinar el intervalo de muestreo (IM), que consiste en dividir el número total de observaciones o unidades de muestreo de la población entre el tamaño deseado de la muestra, es decir: IM=N/n.

VENTAJAS DEL MUESTREO SISTEMATICO:

Se recomienda cuando la población es numerosa.

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Cuando se puede disponer de un listado de los elementos de la población.

Fácil de aplicar.

Es posible utilizar el computador.

3) MUESTREO ESTRATIFICADO: En este tipo de muestreo se divide la población o universo en grupos relativamente homogéneos, llamados ESTRATOS, y después se toma una muestra al azar de cada estrato y la muestra resultante se llama MUESTRA ESTRATIFICADA. Es decir, este método implica la identificación de características que dan lugar a la conformación de sub-grupos homogéneos al interior pero heterogéneos entre sí. Los elementos dentro de cada estrato se seleccionan al azar.

VENTAJAS DEL MUESTREO ESTRATIFICADO:

Se recomienda cuando se tiene un conocimiento a priori de la población.

Cuando se trata de elementos poblacionales susceptibles a ser clasificados.

Cuando hay interés en obtener información a nivel de las sub-poblaciones.

4) MUESTREO POR CONGLOMERADOS : Este método también se conoce como muestreo de áreas y es útil cuando la población se encuentra dispersa. En este método se realiza lo siguiente: se clasifican o dividen en áreas o manzanas, se escoge al azar la muestra donde se va a comenzar el muestreo y se determina la frecuencia del muestreo.

VENTAJAS DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS:

Es muy eficiente y se recomienda cuando la población esta diseminada en grandes áreas geográficas.

Cuando los conglomerados son susceptibles de estratificación.

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TIPOS DE MUESTREOS NO PROBABILISTICOS:

1) MUESTREO POR CUOTAS: Presupone un buen conocimiento de los estratos de la población y se selecciona a los elementos o individuos más representativos.

2) MUESTREO DE OPINIÓN O INTENCIONAL: Donde deliberadamente se obtienen muestras de grupos focales.

3) MUESTREO CASUAL O INCIDENTAL: Cuando se selecciona directa e intencionalmente a los elementos de la muestra.

4) MUESTREO BOLA DE NIEVE: Donde algunos elementos seleccionados de la muestra conducen a otros y estos a otros hasta conseguir una muestra adecuada en tamaño.

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