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Introducción a la Teoría del Muestreo
Introducción a la Teoría del Muestreo
En las actividades de investigación científica y tecnológica es muy útil el empleo de muestras. El análisis de una muestra permite inferir conclusiones susceptibles de generalización a la población de estudio con cierto grado de certeza.
Al desarrollar un proyecto de investigación “el total de observaciones en las cuales se esta interesado, sea su número finito o infinito, constituye lo que se llama una población,” La muestra es una pequeña parte de la población estudiada. La muestra debe caracterizarse por ser representativa de la población.
Una muestra es representativa cuando contiene los diferentes valores característicos de la población,
Los anteriores conceptos reflejan que al analizar una muestra se esta aplicando la inferencia (deducir una cosa de otra o extraer una conclusión) estadística con el propósito de “… conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas, compuestas por los mismos elementos. En términos generales la información que arroja el análisis de una muestra es más exacta incluso que la que pudiera arrojar el estudio de la población completa.
Una muestra puede ser de dos tipos: no probabilística y probabilística. En la muestra no probabilística la selección de las unidades de análisis dependen de las características, criterios personales, etc. del investigador por lo que no son muy confiables en una investigación con fines científicos o tecnológicos. Este tipo de muestra adolece de fundamentación probabilística, es decir, no se tiene la seguridad de que cada unidad muestral integre a la población total en el proceso de selección de la muestra. El muestreo no probabilístico comprende los procedimientos de muestreo intencional y accidental.
El muestreo probabilístico permite conocer la probabilidad que cada unidad de análisis tiene de ser integrada a la muestra mediante la selección al azar. Este tipo de muestreo comprende los procedimientos de muestreo simple, estratificado, sistemático y por conglomerados.
a) Muestreo Simple: “una muestra aleatoria simple es la que resulta de aplicar un método por el cual todas las muestras posibles de un determinado tamaño tengan la misma probabilidad de ser elegidas,”
Los pasos para obtener una muestra aleatoria simple son:
1.- Definir la población de estudio.
2.- Enumerar a todas las unidades de análisis que integran la población, asignándoles un número de identidad o identificación.
3.- Determinar el tamaño de muestra óptimo para el estudio.
4.- Seleccionar la muestra de manera sistemática utilizando una tabla de números aleatorios generada por medios computacionales para garantizar que se tiene un orden aleatorio.
Por ejemplo, para obtener una muestra de alumnos del Colegio Morelos de Cuernavaca a los que se les aplicará una encuesta. Lo primero que se hace es enumerar a todo el alumnado de la institución. Se obtiene una lista de los alumnos matriculados y se les asigna un número a cada uno de ellos en orden alfabético y ascendente. Suponiendo que el total de alumnos es de 700 se utilizan los números 000, 001, 002, 003,…,699. Se determina el tamaño de muestra, suponiendo que en este caso es de tamaño 75. Enseguida se utiliza la tabla de números aleatorios formando números de tres dígitos aceptando como unidad de análisis muestral a todos aquellos que estén comprendidos entre el 000 y el 699.
b) Muestreo Estratificado. Este procedimiento de muestreo determina los estratos que conforman una población de estudio para seleccionar y extraer de ellos la muestra. Se entiende por estrato todo subgrupo de unidades de análisis que difieren en las características que se van a analizar en una investigación. Por ejemplo, si se va a realizar un estudio correlacional entre el tipo de perfil profesional y los ingresos económicos de los egresados del Universidad Morelos de Cuernavaca que laboran en las empresas instaladas en la Cd. de Cuernavaca y cuya edad está entre 25 y 45 años se procede a dividir la población de estudio en cinco estratos. Cada estrato representa una de las cinco carreras que ofrece esta institución educativa (contaduría, administración, informática, ingeniería industrial e ingeniería en sistemas computacionales). Como se puede deducir del anterior ejemplo, este procedimiento integra unidades de análisis a la muestra provenientes de todos los estratos que conforman la población.
1) Definir la población de estudio.
2) Determinar el tamaño de muestra requerido.
3) Establecer los estratos o subgrupos.
4) Determinar la fracción total de muestreo por estrato dividiendo el tamaño del estrato entre el tamaño de la población de estudio.
5) Selección y extracción de la muestra aplicando el procedimiento de muestreo aleatorio simple.
d) Muestreo por Conglomerado. Se utiliza cuando el investigador esta limitado por factores de tiempo, distancia, fuentes de financiamiento, entre otros. Las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos que se denominan racimos.
CUESTIONARIOS
- ¿Cuál es la importancia que tiene la muestra en un estudio estadístico y por qué?
- ¿Qué características tiene una muestra que no es probabilística?
- ¿Cuál es la característica principal que debe de tener un muestreo probabilístico?
- Explica brevemente casa uno de los diferentes tipos de muestreo probabilísticas.
- ¿Cuál es el tipo de muestreo que se utilizará en el proyecto CENEVAL?