Muestreo

MUESTREO ESTADÍSTICO

M.C. CECILIA CRUZ LÓPEZ

MAESTRIA EN SALUD PÚBLICA

MUESTREO ESTADÍSTICO 1

UNIVERSIDAD VERACRUZANA




Introducción

Conceptos básicos

Planeación de una encuesta

Tipos de muestreo

Tamaño de la muestra

Ejercicios

INTRODUCCIÓN







Resultados confiables y aplicables

Impractico examinar toda la población

Recomendable obtener una muestra




Muestra representativa

Tamaño de muestra

Método de obtención de los datos

Confiabilidad y validez

Características de la muestra




GENERALIZAR LOS RESULTADOS HACIA

LA POBLACIÓN TOTAL.

Si la muestra presenta las características anteriores…

CONCEPTOS BÁSICOS







Elemento: Es la unidad más fundamental de la cual se obtiene información.

Población: Colección de elementos de los cuales se desea hacer alguna inferencia.




Unidad de muestreo: Colecciones no traslapadas de elementos.

Marco: Lista de unidades de muestreo




Muestra: Una colección de unidades seleccionadas de un marco.

Parámetro: Medida usada para describir una característica de la población.




Estadístico: Medida usada para describir una característica de una muestra.

Error muestral: Es la diferencia entre un estadístico y un parámetro.




Un investigador desea estimar el consumo promedio de alcohol por familia en una ciudad. Analice el problema de la selección de unidades muestrales apropiadas y refiera un marco apropiado.

Ejercicio

PLANEACIÓN DE UNA ENCUESTA







Establecimiento de objetivos.

Definición de la población objetivo.

Obtención del marco muestral.

Selección del diseño o esquema de muestreo.

Aspectos para el desarrollo de una encuesta




Determinar los métodos de medición.

Diseñar el instrumento de medición.

Selección y adiestramiento de investigadores de campo.

Prueba piloto.




Organización del trabajo de campo.

Organización del manejo de datos.

Análisis de datos.

Elaboración de un reporte.

TIPOS DE MUESTREO







Población homogénea de tamaño N.

Poco frecuente en problemas reales.

Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido en la muestra.

Muestreo aleatorio simple




Identificar el marco muestral

Seleccionar aleatoriamente n números de entre 1 a N.

Rifa simple o números aleatorios.

Identificar los números seleccionados en el marco.

Procedimiento







Población compuesta por varios grupos.

Grupos bien identificados (estratos).

Los individuos pertenecen solo a un estrato.

Muestreo aleatorio estratificado




N tamaño de la población

L número de estratos

N = N1 + N2 + … + NL

Nh es el número de elementos en el h-ésimo estrato.

Procedimiento




Determinamos n y los distribuimos en los L estratos.

Asignación proporcional

Asignación por variabilidad







Cuando no se tiene un marco de unidades elementales.

Aparecen naturalmente agrupados.

A estos grupos se les llama conglomerados.

Muestreo por conglomerados




Marco de conglomerados 1, 2, …, M.

Seleccionar muestra aleatoria de m conglomerados.

Procedimiento




Conglomerado seleccionado obtener un marco de las Mi unidades, i = 1,2,…,m.

Censar cada conglomerado.

Procedimiento







Poblaciones ordenadas físicamente en filas, gavetas o en el tiempo.

Se aprovecha el orden y se hace una selección sistemática.

Muestreo sistemático




La población de tamaño N se divide en n grupos de tamaño, k.

De los primeros k elementos, se selecciona uno aleatoriamente.

Procedimiento

nkN




El resto de los elementos se obtienen sistemáticamente.

Tomando el elemento j + ik

j es el lugar elegido entre los primeros k e i = 1, 2, … , (n-1)







Muestras aleatorias no representativas.

Cuando se tiene conocimiento de la población es posible seleccionar muestras aleatorias bastante representativas.

Muestras no aleatorias




Un experto de la población puede garantizar representatividad.

No necesita ser muy grande para ser de calidad.

La experiencia garantiza una buena información.

Muestras “a juicio”




Se establecen en términos de algunas variables.

Las cuotas se dan a los trabajadores de campo o encuestadores.

Muestras por cuotas

TAMAÑO DE MUESTRA







4 Factores importantes para determinar el tamaño de muestra:

La o las variables a medir

La variabilidad en la población

El tamaño de la población

Los objetivos de inferencia




Fijar el interés en una sola variable

El objetivo de inferencia es estimar por intervalo a la media.

Forma simple para la media




2

222/

0 Zn

La fórmula es

valor de tablas que determina la significancia.

varianza de la población.

precisión que se desea para la estimación.

2/Z

2




Fijar el interés en una sola variable

El objetivo de inferencia es estimar una proporción. (“si”, “no”, “éxito”, “fracaso”)

Forma simple para la proporción




2

22/

0

1

ppZ

n

La fórmula es

valor de tablas que determina la significancia.

proporción estimada.

precisión que se desea para la estimación.

2/Z

p

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