Existen distintos métodos para obtener muestras:
Probabilísticos.-
Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es razonable hablar de muestras representativas dado que no conocemos las características de la población.
La gran ventaja que presentan las muestras probabilísticas es que permiten la inferencia estadística. Es decir, permiten trasladar los datos de la muestra al conjunto de la población mientras que las no probabilísticas no.
Para que un muestreo sea probabilístico han de seguirse determinadas normas en el proceso de elección de los individuos (o unidades muestrales). Esas normas dan origen a los 4 métodos básicos de muestreo probabilístico. De los 4 métodos, los 3 primeros son monoetápicos, las unidades muestrales se eligen en una sola etapa.
El muestreo por conglomerados suele ser polietápico, y esas unidades muestrales no son individuales, sino conglomerados de elementos.
Muestreo aleatorio simple.- Los elemento
- Sin reposición de los elementos: cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.
- Con reposición de los elementos: las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición aunque, realmente, no lo sea.
- Con reposicion multiple:En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición.cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.
Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios (es un resultado de una variable al azar especificada por una función de distribución.) mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto.
tambien muestro es donde se recopilan datos por medio de un metodo cientifico, como por ejemplo el numero de datos de un salon
Muestreo aleatorio sistemático.- Se puede decir que es una variante del anterior. Sistematiza la elección de los componentes de la muestra, se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.
Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la población y queremos escoger de esa población un númeno más pequeño el cual es la muestra, dividimos el número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número escogemos los demás siguiendo el orden del intervalo.Se calcula el coeficiente de elevación (número de veces que el tamaño de población tiene al de muestra). Es decir, se elige al azar un número igual o menor a ese coeficiente. El individuo al que corresponde ese número forma parte de la muestra, os restantes se obtienen sumando sucesivamente el coeficiente de elevación al número obtenido; Ejemplo
N = 5.000
n = 100 Coeficiente de elevación=5.000/100=50
El peligro de esta elección es que si en el listado hay algún tipo de ordenación, se corre el riesgo que la elección no sea tan neutra.
Ejemplo práctico: Para controlar la calidad de los exámenes complementarios realizados en un laboratorio clínico, el jefe de laboratorio decide repetir personalmente la prueba a 10 de las 250 extracciones de sangre realizadas ese día.
N = 250 n =10 k =250/10 =25
Se escoge como punto de arranque cualquier número entero entre 1 y 25 para inicial la selección. Supongamos que se escoge el 8, la muestra quedará entonces integrada por las extracciones número: 8 ; 33 ; 58 ; 83 ; 108 ; 133 ; 158 ; 183 ; 208 y 233.
Muestreo estratificado.- el muestreo aleatorio sistematico, consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, ya que con aquella suelen ser las técnicas más usadas en la practica, si el universo no es homogéneo, sino que está formado por estratos diferentes que constituyen categorías importantes para la investigación, la elección de la muestra no debe hacerse globalmente para todos los estratos a la vez, ya que nos expondríamos a que unos estratos estuvieran más representados que lo que proporcionalmente les corresponde.
En estos casos se debe elegir una muestra para cada estrato por alguno de los procedimientos anteriores. No es aconsejable elevar la división en estratos demasiado lejos, ya que los estratos muy pequeños complican el diseño al aparecer estratos vacíos. Para determinados estratos se suele recurrir a variables espaciales (comunidades, provincias, municipios, por ejemplo), o subdivisiones inherentes al universo en estudio (enseñanza pública/privada, etcétera, por ejemplo).
El muestreo estratificado es el más utilizado en la práctica. Una vez definidos los estratos, dentro de cada uno de ellos se lleva a cabo un muestreo aleatorio simple o sistemático para elegir la submuestra correspondiente al mismo: la determinación del número de elementos que ha de tener cada una de estas submuestras se le denomina afijación de la muestra.
Para hallar la afijación proporcional se extrae de cada estrato el número necesario de individuos para que la distribución de la población y de la muestra coincidan.
Respecto a la afijación de la muestra, se dice que la afijación es simple si en cada estrato elegimos el mismo número de individuos. Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen algunas técnicas de muestreo estratificado que se explicaran a continuación a manera de ejemplo:
Por ejemplo, si se quiere elegir una muestra de 500 individuos y tengo 4 estratos, cada estrato tendrá 125 individuos (500/4). Así:
- Afijación simple: Presenta una dificultad, en la muestra no está representada la población en realidad. n = 500
E1!mujeres de menos de 30 años
E2!mujeres de más de 30 años
E3!hombres de menos de 30 años
E4!hombres de más de 30 años - Afijacion proporcional: Pretende que cada estrato tenga la misma proporción en la muestra que en la población. Por ejemplo, si en la muestra, en el E1 la proporción de mujeres es de un 40%, en la población también tiene que ser la misma proporción.
n = 100 Coeficiente de elevación = 5.000/100=50 (se elige
N = 5.000 1 de cada 50 miembros de la población para la muestra)
5000
3000 (60%) 2000(40%)
2000 1000 1500 500
M<30>Observamos que hay una proporción entre la muestra y la población. La ventaja es que la muestra representa mejor a la población. En la población hay más mujeres, por lo que la muestra también ofrece una mayor proporción de mujeres. El inconveniente es que no siempre se conoce la distribución para hallar la proporción.
- La afijación óptima: Consiste en elegir pocos individuos de los estratos que sean muy homogéneos y, por el contrario, elegir muchos individuos de aquellos estratos que sean heterogéneos. El problema, al ser óptima, es que no se sabe si es homogéneo o heterogéneo en la práctica, la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población. Un ejemplo aparte de este seria: para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esa misma proporción.
Para una descripción general del muestreo estratificado y los métodos de inferencia asociados con este procedimiento, suponemos que la población está dividida en h subpoblaciones o estratos de tamaños conocidos N1, N2,...,Nh tal que las unidades en cada estrato sean homogéneas respecto a la característica en cuestión. La media y la varianza desconocidas para el i-ésimo estrato son denotadas por mi y s12, respectivamente.
Muestreo aleatorio conglomerado.- Técnica similar al muestreo por estadios múltiples, se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.
Cuando, dentro de cada conglomerado, se extraen los individuos que formarán parte de la muestra por m.a.s., el muestreo se llama bietápico.
Las ideas de estratificación y conglomerados son opuestas. El primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí.
En este muestreo, las unidades muestrales no son simples, sino que son colectivos. Por ejemplo, las escuelas, los hospitales, etcétera. Cada uno de estos colectivos reciben el nombre de conglomeraciones.
Pongamos como ejemplo una urna electoral, la elección de los conglomerados puede hacerse por cualquiera de los procedimientos anteriores, aunque es más utilizado el estratificado.
Una vez elegidos los conglomerados:
- Si son pequeños, el estudio de realiza con todas las unidades que lo componen.
- Si son grandes, es imposible realizar el estudio con todos los elementos. Hay que recurrir a la elección de una muestra de ese conglomerado.
Se pretende que los conglomerados sean homogéneos entre sí; sin embargo, que las unidades que las componen sean heterogéneas. Por ejemplo, la Facultad de Ciencias Políticas y la Facultad de Derecho, como conglomerados son homogéneos, en cambio, dentro de ellos, dentro del conglomerado hay heterogeneidad porque hay alumnos, profesores, secretarios, etcétera. La diversidad se encuentra dentro del conglomerado.
Homogeneidad de las poblaciones o sus subgrupos.- Homogéneo siginifica, en el contexto de la estratificación, que no hay mucha variabilidad. Los estratos funcionan mejor cuanto más homogéneos son cada uno de ellos respecto a la característica a medir. Por ejemplo, si se estudia la estatura de una población, es bueno distinguir entre los estratos mujeres y hombres porque se espera que, dentro de ellos, haya menos variabilidad, es decir, sean menos heterogéneos. Dicho de otro modo, no hay tantas diferencias entre unas estaturas y otras dentro del estrato que en la población total.
Por el contrario, la heterogeneidad hace inútil la división en estratos. Si se dan las mismas diferencias dentro del estrato que en toda la población, no hay por qué usar este método de muestreo. En los casos en los que existan grupos que contengan toda la variabilidad de la población, lo que se construyen son conglomerados, que ahorran algo del trabajo que supondría analizar toda la población. En resumen, los estratos y los conglomerados funcionan bajo principios opuestos: los primeros son mejores cuanto más homogéneo es el grupo respecto a la característica a estudiar y los conglomerados, si representan fielmente a la población, esto es, contienen toda su viariabilidad, o sea, son heterogéneos
No probabilisticos o de juicio.-
Es Aquél para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que se juzga de antemano tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.
Estos pueden ser de tres tipos:
Muestreo accidental.- Es un muestreo no probabilístico donde el investigador elige a aquellos individuos que están a mano. Por ejemplo, un periodista que va por la calle preguntando a las personas que salen a su paso, sin atender ningún criterio especial de elección. No es probabilístico porque aquellas personas que no pasan por ese sitio no tiene la posibilidad de entrar en la muestra.
Muestreo por cuotas.- Se aplica en la última fase del muestreo, y consiste en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar dejando su criterio, la elección de las mismas, siempre y cuando cumplan con el perfil.
Muestreo intencionado.- Se basa en una buena estrategia y el buen juicio del investigador. Se puede elegir las unidades del muestreo. Un caso frecuente es tomar elementos que se juzgan típicos o representativos de la población, y suponer que los errores en la selección se compensarán unos con otros. El problema que plantea es que sin una comprobación de otro tipo, no es posible saber si los casos típicos lo son en realidad, y tampoco se conoce como afecta a esos casos típicos los posibles cambios que se producen.
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