viernes, 31 de octubre de 2014

Tipos de Muestreo:

Tipos de muestreos.

MUESTREO 

En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los 
elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte 
representativa de la población. 

El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función 
básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. 

La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se 
reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de 
ésta.

Los errores más comunes que se pueden cometer son:

1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la
Población, se denomina error de muestreo. 
2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente 
se tomo la muestra. Error de Inferencia.

En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas si no a 
todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para describir una porción escogida de la población. 

TIPOS DE MUESTREO
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en 
general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilistas y métodos de muestreo no cabalísticos. 


I. Muestreo cabalístico 

Los métodos de muestreo probabilistas son aquellos que se basan en el principio de 
racionabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño en tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo 
probabilistas nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilistas encontramos los siguientes 
tipos: 

1.- Muestreo aleatorio simple: 

El procedimiento empleado es el siguiente: 

1) se asigna un número a cada individuo de la 
población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande. 

2.- Muestreo aleatorio sistemático: 

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, 
pero en lugar de extraer un números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los 
lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. 
El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la 
población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) 
podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos. 


3.- Muestreo aleatorio estratificado: 

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que 
todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cadaestrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...). 
La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y 
puede ser de diferentes tipos: 

Afijación Simple: 
A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. 

Afijación Proporcional: 
La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población 
en cada estrato. 

Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la 
desviación. 


4.- Muestreo aleatorio por conglomerados: 

Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los 
elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la 
población. 

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la 
población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, 

¿Qué es estadística?

¿Que es estadística?

La estadística es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica. 
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad.
Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
La estadística se divide en dos grandes áreas:
Estadística descriptiva

Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histogramapirámide poblacional , gráfico circular, entre otros.

Estadística inferencial

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anovaseries de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. La estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y estadística no paramétrica.
Hay también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases teóricas de la materia.
La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas económicasestadísticas criminales, entre otros.