Upload
amairani-drouaillet-flores
View
216
Download
1
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Â
Citation preview
22 de Febrero de 2015
Actividades Unidad 1 Amairani Drouaillet Flores
Lic. Lucely Barragan Escalante
INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE MARTÍNEZ DELA TORRE
1
TAREA 1
TAREA 3
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.
De aqui se deduce que un elemento poblacional no podrá aparecer más de una vez en la
muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos
cuando la población está ordenada en función de determinados criterios.
Muestreo aleatorio estratificado
2
Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de
subpoblaciones (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.
Hay dos conceptos básicos:
Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal
manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de
cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos.
Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones.
Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos:
1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la
muestra.
2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra
proporcional a su tamaño.
3. Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma
proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.
Muestreo aleatorio por conglomerados o áreas
Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta
homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que
presentan características similares a toda la población.
Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los
programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que
han sido elegidas aleatoriamente.
Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas
edades y preferencias que la totalidad de la población.
Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos
de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no
3
son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la
población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número
suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han
de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos
los elementos que componen los grupos elegidos.
MUESTREO POR ESTADOS MULTIPLES:
Esta técnica es la única opción cuando no se dispone de lista completa de la población de
referencia o bien cuando por medio de la técnica de muestreo simple o estratificado se
obtiene una muestra con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difícil acceso.
En el muestreo a estadios múltiples se subdivide la población en varios niveles ordenados
que se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo se
desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.
Por ejemplo, si tenemos que construir una muestra de profesores de primaria en un país
determinado, éstos pueden subdividirse en unidades primarias representadas por
circunscripciones didácticas y unidades secundarias que serían los propios profesores. En
primer lugar extraemos una muestra de las unidades primarias (para lo cual debemos tener
la lista completa de estas unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una
muestra de unidades secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera
extracción.
TAREA 4
Muestreo de bola de nieve
El muestreo de bola de nieve se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy
pequeña. En este tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique
a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación. La
desventaja de usar una muestra de bola de nieve es que difícilmente sea representativa de
la población.
Muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico en donde el
investigador asegura una representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en
función de qué rasgo es considerado base de la cuota.
4
Por ejemplo, si la base de la cuota es de nivel de año en la universidad y el investigador
necesita una representación igual, con un tamaño de muestra de 100, debe seleccionar 25
estudiantes de 1º año, 25 de 2° año, 25 de 3º año y 25 de 4º año. Las bases de la cuota
generalmente son la edad, el género, la educación, la etnia, la religión y el nivel
socioeconómico.
Muestreo subjetivo por decisión razonada
En este caso las unidades de la muestra se eligen en función de algunas de sus
características de manera racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo
compensado o equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media
de la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población. La cual
funciona en base a referencias o por recomendación después se reconoce por medio de la
estadística.
TAREA 5
Escala de Medición.
Se entenderá por medición al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en
observación. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan también categóricas, por otra
parte las variables de escala de intervalo o de razón se denominan variables numéricas.
Con los valores de las variables categóricas no tiene sentido o no se puede efectuar
operaciones aritméticas. Con las variables numéricas sí.
La escala nominal sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte
en la menos informativa de las escalas de medición.
Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala:
Nacionalidad.
Uso de anteojos.
Número de camiseta en un equipo de fútbol.
Número de Cédula Nacional de Identidad.
A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para
identificar a los individuos medidos.
5
La escala ordinal, además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un
orden entre los elementos medidos.
Ejemplos de variables con escala ordinal:
Preferencia a productos de consumo.
Etapa de desarrollo de un ser vivo.
Clasificación de películas por una comisión especializada.
Madurez de una fruta al momento de comprarla.
La escala de intervalo, además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que
tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.
Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala:
Temperatura de una persona.
Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5).
Sobrepeso respecto de un patrón de comparación.
Nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada.
Finalmente, la escala de razón permite, además de lo de las otras escalas, comparar
mediciones mediante un cociente.
Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:
Altura de personas.
Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día.
Velocidad de un auto en la carretera.
Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.