FUNDAMENTOS DE MUESTREO
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http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt
Por LUIS M. BAQUERO ROSAS, MBA JUNIO 2008Por LUIS M. BAQUERO ROSAS, MBA JUNIO 2008
ESTADISTICA INFERENCIAL: USO ESTADISTICA INFERENCIAL: USO DE MUESTRASDE MUESTRAS
Estudia como sacar conclusiones generales para toda la población a partir de los estadísticos obtenidos de una muestra
Los resultados obtenidos de la muestra son una INFERENCIA del verdadero valor de la población
ESTIMACIÓN DE PARAMETROS DOCIMANCIA DE HIPÓTESIS
DIFERENCIA ENTRE POBLACION Y DIFERENCIA ENTRE POBLACION Y MUESTRAMUESTRA
POBLACIONTodos los elementos que han sido escogido para el estudio
2000 EMPLEADOS DE LA FABRICA CORDIS MEDIDA: PARAMETROS
MUESTRAPorción de elementos escogidos de la poblaciónGrupo de 40 empleados (ALEATOREO)
MEDIDA: ESTADISTICOS
CONCEPTO: POBLACION
POBLACION A ESTUDIAR Aquella poblacion sobre la cual se desean
hacer inferencias y esta definida antes de inicar el trabajo de campo.
Puede ser transformada según se avanza en la realización del estudio para lograr los objetivos de la investigacion
POBLACION MUESTREADA Aquella población para la cual los resultados
del estudio y sus conclusiones son validas.
UNIVERSOQuiero conocer una característica
específica de una poblaciónMUESTRA
Utilizada porque la población es grande Algunos procesos son destructivos Calidad de la inferencia es superior
MUESTRA REPRESENTATIVANo es un termino correcto ya que para
ser representativo debo conocer el universo completo
PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACION METODO DE SELECCIÓN
Procedimientos determinados para la selección de unidades o elementos de la muestra siguiendo técnicas de muestreo aleatorias.
METODO DE ESTIMACION Una vez la muestra haya sido seleccionada, se
utilizan unos mecanismos para inferir o derivar conclusiones sobre la población
DISENO MUESTRAL La integración del proceso de selección y metodos
de estimación para lograr mejores inferencias sobre los parámetros de la población
TIPOS DE MUESTREO
MUESTREO ALEATOREO O PROBABILISTICO Todos los elementos de la población tienen la
misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra del estudio o investigación.
MUESTREO POR JUICIO Utilización de los conocimientos, la opinión
personal y experiencias del investigador para identificar los elementos que deben incluirse en la muestra.
Puede utilizarse como guía inicial o muestra tentativa para la realización de un muestreo aleatoreo.
MUESTREO PROBABILISTICO
Elección de unidades de la población de tal manera que las seleccionadas lo son porque el AZAR así lo quiso
Para muestras diferentes, en igualdad de condiciones, generalmente tomara diferentes valores debido a la presencia del AZAR.
Abad de Servín, A. & Servín, A. (1978) Introduccion al Muestreo. Mexico, Limusa
MUESTREO ALEATOREO
POBLACION FINITA – Tiene un tamaño establecido e Tiene un tamaño establecido e
indica cuantos elementos hay en la indica cuantos elementos hay en la poblaciónpoblación
INFINITA- No puede enumerarse facilmente en No puede enumerarse facilmente en un periodo razonable de tiempo, un periodo razonable de tiempo, es IMPOSIBLE es IMPOSIBLE observar todos los elementos de la poblaciónobservar todos los elementos de la población
MUESTREO ALEATOREO SIMPLE (MAS)
Los principios del MUESTREO Los principios del MUESTREO ALEATOREO son la base para la ALEATOREO son la base para la
estadística inferencialestadística inferencial.. Cada posible muestra tiene la misma probabilidad
de ser seleccionados y cada elemento de la población tienen la misma probabilidad de ser incluido en la muestra.
TABLA DE NUMEROS ALEATOREOS MS EXCEL : RANDOM
MUESTREO REEMPLAZO - SIN REEMPLAZO
TABLAS DE NUMEROS ALEATOREOS Tablas construidas de manera que se
garantiza estadísticamente la aleatoriedad de los elementos seleccionados en la muestra.
MUESTREO ALEATOREO SIMPLE Requiere una lista de los diferentes unidades
o elementos que integran la población Cada una de las unidades debe tener algún
numero identificable Tiene la restricción de la necesidad de un
listado de todos los elementos de la población La muestra tiende a dispersarse en toda la
población y obliga a “viajar” todas las áreas donde se encuentra la población
Recomendado para poblaciones pequeñas
DECISIONES AL SELECCIONAR LA MUESTRADECISIONES AL SELECCIONAR LA MUESTRA
Se quiere saber cómo se comporta una cierta característica en un Universo particular
Se quiere saber cómo se comporta una cierta característica en un Universo particular
El Universoestá biendefinido
?
Definir El
Universo
Es posibleobservar todo el
Universo ?
Observaruna Muestra
Observaruna Muestra
Hacerun Censo
NONO
Sí
Sí
Tomaruna Muestra
No representativa
Tomaruna Muestra
No representativa
Tomar una Muestra
Representativa
Se quiereinferir la medición
al Universo?
NO
Sí
Las Las observaciones observaciones
pueden pueden atribuirse a los atribuirse a los miembros del miembros del
UniversoUniverso
Las Las observaciones observaciones solo pueden solo pueden
atribuirse a la atribuirse a la muestra, NO a muestra, NO a
los miembros del los miembros del UniversoUniverso
Las Las observaciones observaciones
pueden pueden atribuirse a los atribuirse a los miembros del miembros del
UniversoUniverso
http://intra.fb.uner.edu.ar/catedras/bioestadistica/Intervalos%20de%20Confianza%200.ppt
MUESTREO SISTEMÁTICO
Elementos son seleccionados de la población en un intervalo uniforme
Tiempo – Cada hora, cada 15 minutos Orden – El primero y el último Espacio
Posibilidad de introduccir error al proceso de muestreo por un patrón secuencial
Requiere menos tiempo que el MASMenores costos de recolección de la
muestra
MUESTREO ESTRATIFICADO
Población se divide en grupos homogéneos (similares) ESTRATAS Masculino – Femenino Trabaja – No trabaja
Extraer utilizando MAS una muestra de cada estrata y se consideran las diferencias entre las estratas
Apropiado cuando la población está dividida en grupos con diferentes características
Refleja las características especificas de los subgrupos población…mejor que otras formas de muestreo
Utiliza MASUtil cuando existe una pequeña variación dentro
del grupo y una variación amplia entre los grupos.
MUESTREO ESTRATIFICADO
Partir o fraccionar la poblacion en subdivisiones
Cada una de las subdivisiones se les trata de forma independiente
MUESTREO DE RACIMO
Dividir la población en grupos o racimos y luego se selecciona una muestra aleatorea de cada racimo.
Ej. Dividir la comunidad en manzana, seleccionar la manzana y en la manzana seleccionada realizar un MAS para escoger los hogares de la muestra.
UTIL CUANDO HAY UNA VARIACION UTIL CUANDO HAY UNA VARIACION CONSIDERABLE DENTRO DEL GRUPO Y LOS CONSIDERABLE DENTRO DEL GRUPO Y LOS GRUPOS SON SIMILARESGRUPOS SON SIMILARES
Permite escoger muestras más precisas que el MAS y a un costo mucho menor.
MUESTREO POR CONGLOMERADO La unidad muestral seleccionada esta
compuesta por los elementos que poseen las características de estudios
Los elementos no son elegidos directamente sino en virtud de ser contenido en la unidad en la muestra
SELECCIONADO EN LA MUESTRA
UNIDADUNIDAD ELEMENTOSELEMENTOS
DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO
DEFINICIÓN La distribución de probabilidad de todas
las medias posibles de las muestras de una distribución de promedios de las muestras
Las estadísticas de las muestras no serán similares
Depende de la muestra tomada y de todas las otras muestras no utilizadas y
que pueden haberse tomado
DISTRIBUCION DE MUESTREO
http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01.html#muestrasaleatorias
PROPORCIONES
http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01b.html#distribucionmuestralproporciones
UTILIDAD EN ESTUDIOS DE OPINION, MERCADEO Y SATISFACCION DE CLIENTES
TAMAÑO MUESTRA - PROMEDIO
http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
TAMAÑO DE LA MUESTRA
NIVEL DE CONFIANZA
DESVIACION ESTANDAR
PRECISION DESEADA
TAMAÑO MUESTRA - PROPORCION
http://www.hrc.es/bioest/Medidas_frecuencia_5.html
NIVEL DE CONFIANZA
PRECISION DESEADATAMAÑO DE LA MUESTRA
q
RESULTADOS OBTENIDOS DE LA RESULTADOS OBTENIDOS DE LA MUESTRAMUESTRA
1) Estimador con varianza mínima pero sesgado 2) Estimador no sesgado pero sin varianza mínima 3) Estimador no sesgado y con varianza mínima
(ideal)http://www.cbasico.fmed.edu.uy/MMCC/T11a%202007.ppt
ESTIMADOR ESTIMADOR = =
TIRO AL TIRO AL BLANCOBLANCO
TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL
La distribución del promedio de las muestras se aproxima a una distribución de probabilidad normal al incrementarse el tamaño de la muestra.
Muestras ( n>=30) El Teorema del Límite Central nos permite
hacer inferencias de los parámetros de la población sin saber de la distribución de frecuencia de donde provienen las muestras
FALLAS EN EL PROCESO DE MUESTREO
El diseño muestral por si solo no constituye la muestra del estudio
Es importante el cuestionario, los investigadores de campo, la interpretación correcta de los resultados
Puede haber una selección deficiente y no aleatoria de la muestra
Cambios realizados a las muestras impacta en forma negativa el estudio
NOTA FINAL