Muestreo

Estadística. Métodos: probabilísticos. Estratificados. Descriptivo

  • Enviado por: Estación Jerez Mir
  • Idioma: castellano
  • País: España España
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MÉTODOS DE MUESTREO

I. Introducción.

Denominamos población o universo conceptual al conjunto de unidades sobre las que pretendamos obtener cierta información. Esas unidades pueden ser individuales (como, por ejemplo, mujeres de Andalucía, personas de la Tercera Edad, etcétera), compuestas (como, por ejemplo, escuela, ayuntamientos, etcétera), o una serie de objetos (como, por ejemplo, editoriales de un periódico, artículos, etcétera).

Como característica de cualquier población hay que destacar:

  • Una correcta delimitación de la misma, de manera que se pueda definir sin problemas si una unidad pertenece o no.

  • Que esté constituida por unidades de la misma naturaleza.

En la mayoría de las ocasiones, y debido a la complejidad de la recogida y clasificación de análisis de los datos, es prácticamente imposible que el estudio abarque a todas las unidades que comprendan la población, salvo que ésta sea muy pequeña.

En esos casos se toma una parte representativa de la población, que debe reducir de la forma más exacta posible las características de la población. A esa parte de la población se le llama muestra. Así, pues, una muestra es una parte representativa de la población. Los elementos principales de una muestra son:

  • El marco o base de la muestra. Conjunto de unidades que constituyen la población. Por ejemplo, españoles de ambos sexos que viven en la península y son mayores de edad. Lo ideal sería tener un registro de la población en el que aparecieran todas sus unidades, pero hay ocasiones en que ese registro no existe, pues hay poblaciones que no están censadas. En la práctica suelen utilizarse bases ya formadas como los censos de población o los padrones municipales, etcétera.

  • Unidades muestrales. Cada uno de los elementos que constituyen la base o marco de la muestra. Esas unidades pueden ser individuales o colectivas. Si la unidad es colectiva, al número de individuos que la componen se le llama talla de la muestra.

  • FRACCIÓN DE MUESTREO.- Es el porcentaje que representa la muestra sobre el total de la población (n/N100).

Ejemplo.-

N = 580.000 (población)

n = 2.000 (muestra) (2.000/580.000)100= 0'35

  • COEFICIENTE DE ELEVACIÓN.- Es el número de veces que el tamaño de la población contiene al tamaño de la muestra (N/n).

Ejemplo.-

N = 200.000 (población)

n = 1.000 (muestra) 200.000/1.000=200

2. Métodos de muestreo.

Existen distintos métodos para obtener muestras:

  • PROBABILÍSTICOS.- Si cada elemento de la población tiene una probabilidad, conocida y distinta de 0, de ser elegido dentro de la población, al formar parte de la muestra.

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 elementos de la muestra se eligen al azar, directamente y en una sola etapa. En la práctica, equivale en sacar al azar del censo de la población objeto del estudio, los elementos que van a formar parte de la muestra. Para esa selección al azar, se usan las tablas de números aleatorios. El muestreo aleatorio simple se aplica fundamentalmente en poblaciones pequeñas y plenamente identificables.

  • Muestreo aleatorio sistemático.- Es una variante del anterior. Sistematiza la elección de los componentes de la muestra. Se calcula el coeficiente de elevación (número de veces que el tamaño de población tiene al de muestra). Se elige al azar un número igual o menor a ese coeficiente. El individuo al que corresponde ese número forma parte de la muestra. Los 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.

  • Muestreo estratificado.- 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. Por ejemplo, si se quiere elegir una muestra de 500 individuos y tengo 4 estratos, cada estrato tendrá 125 individuos (500/4). Así:

    Ejemplo.-

    • 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

    • AFIJACIÓN 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 M"30 H<30 H"30

    40% 20% 30% 10%

    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.

    Otro concepto importante es la afijación óptima, que 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.

  • Muestreo aleatorio conglomerado.- 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.

    • NO PROBABILÍSTICOS.- 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.

  • ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS SOCIALES, Curso 2001-2002