Documento con presentación sobre procedimeintos de muestreo

1. Muestreo
12/07/2010 H. Medina Disla

2. Importancia del Muestreo
 Analizar la población completa no siempre es posible.
 Cuando la población es infinita o tan grande que
imposibilita el análisis completo de dicha población.
 En muchos casos desconocemos la población total o
no se tiene una ubicación exacta de los elementos
que forman dicha población.
 Cuando las pruebas que se realizan implican la
destrucción de las unidades muestrales.
 El muestreo puede proporcionar información más
exacta sobre el comportamiento de un fenómeno.
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3. Desventajas del uso del muestreo.
 No permite conocer la ubicación física de
los elementos de la población.
 Procedimientos no apropiados para la
selección de la muestra.
 El desconocimiento sobre una población
impide conocer el nivel de confiabilidad
de las estimaciones
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4. Algunos conceptos de muestreo
Población
Marco muestral
Muestra
Unidad muestral o unidad de muestro
Unidad de Análisis
Parámetro
Estimador o Estadígrafo
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5. Procedimientos
de Muestreo
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6. Tipo de Muestras
Muestras Probabilísticas
No Probabilísticas
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7. Muestras no probabilísticas: Ventajas
 El el investigador puede seleccionar los
casos que le interese estudiar.
 La muestra no probabilísticas es menos
costosa que una muestra probabilísticas.
 Proporcionan información para estudios
más profundos o amplios a bajo costo .
 Una muestra no probabilística es de fácil
selección, no requiere del marco muestral.
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8. Muestras no probabilísticas: Desventajas
 Los resultados que se
obtienen a partir de ella
no se pueden inferir a la
población.
 Los elementos se
seleccionan conforme a los
criterios del investigador
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9. Muestras no
Probabilísticas
Muestra intencional
Muestra de expertos
No Probabilísticas
Muestra bola de nieve
Muestra por cuota
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10. Muestras probabilísticas: Ventajas
 Permite obtener muestras representativas.
 Los resultados que se obtienen permite hacer
inferencia a la población.
 Cada unidad muestral tiene una probabilidad
de ser incluido en la muestra.
 No requiere de un conocimiento elevado de
la población.
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11. Muestras no probabilísticas:
Desventajas
 El uso del muestreo probabilístico requiere
de un marco muestral definido.
 El muestreo probabilístico es más costoso
que el muestreo no probabilístico.
 No permite incluir en la muestra unidades
muestrales de interés particular.
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12. Muestras Probabiliísticas
Aleatoria simple
Aleatoria sistemática
Muestras
Probabilísticas Estratificada
Por Conglomerado
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13. Muestreo Aleatorio Simple: Procedimiento para
obtener una Muestra
1. Definir el Marco Muestral
2. Determinar el tamaño de la Muestra
3. Generar números Aleatorios
1. A partir de una tabla
2. A partir de una calculadora de bolsillo
3. A partir de un programa de computadora
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14. Ejemplo de marco
muestral
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15. 12/07/2010 H. Medina Disla

16. Tabla de números aleatorio
Columnas
Filas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
1 1 7 8 5 1 2 6 6 9 7 3 5 3 9 0 4 9 7 4 4 8 7 1 7 3 5 6 6 2 5 8 1 7 2 7 7 4 5 4 5
2 3 6 7 6 7 1 6 2 8 5 9 5 7 7 9 3 3 4 4 6 4 5 4 9 5 5 4 2 3 5 9 9 6 4 4 7 9 1 4 3
3 9 7 2 5 7 7 1 7 7 6 3 6 0 1 4 4 4 4 5 2 7 4 5 6 8 7 9 3 9 5 2 6 3 2 3 4 6 8 5 6
4 5 4 5 4 1 5 5 9 7 0 4 3 5 5 6 5 1 6 8 6 0 0 0 7 6 5 9 4 1 7 7 6 6 5 5 7 6 6 8 7
5 7 1 4 1 6 5 6 2 6 6 1 0 1 6 2 5 0 4 4 4 5 5 2 5 9 7 6 6 5 8 3 3 9 8 9 5 5 3 8 6
6 6 6 2 6 5 4 6 8 6 4 6 0 2 3 0 6 2 6 4 7 6 6 4 0 4 8 3 4 8 5 5 4 7 2 5 7 2 2 6 2
7 4 4 4 6 4 5 0 6 4 5 7 4 8 0 9 6 0 7 4 7 8 2 4 8 6 9 9 4 4 7 4 9 3 3 5 5 3 6 5 7
8 6 5 7 1 6 1 6 4 5 8 5 4 0 8 4 8 5 4 2 3 4 2 4 3 7 0 3 5 5 6 4 0 3 2 6 6 2 6 7 3
9 5 5 2 8 1 4 3 5 7 8 2 7 4 1 6 2 2 9 3 5 9 4 7 3 4 3 6 7 6 5 7 7 3 0 3 3 8 5 3 3
10 6 1 2 4 0 4 8 4 6 8 7 3 6 0 7 0 9 5 6 7 6 1 8 3 8 4 1 7 5 2 7 5 5 8 4 0 2 8 7 5
11 4 1 5 3 3 3 3 3 0 5 5 1 7 2 5 4 2 2 9 3 5 0 3 6 5 9 7 5 8 7 5 4 1 6 5 7 3 6 5 3
12 9 6 4 1 9 6 0 2 3 6 4 6 1 8 4 2 4 2 7 3 1 7 8 2 4 6 5 6 6 4 7 1 5 8 6 4 6 2 4 6
13 9 8 6 1 3 2 5 8 7 7 7 8 3 9 2 0 4 5 9 8 3 2 2 9 2 8 6 2 7 1 6 6 3 5 3 5 6 7 3 6
14 5 2 6 6 5 5 9 6 3 4 5 4 5 3 7 9 2 1 5 9 5 4 5 7 9 2 4 5 5 3 2 7 2 6 4 5 2 6 1 9
15 8 6 4 3 2 2 0 2 3 6 5 5 2 7 1 0 1 6 3 6 4 3 9 2 2 9 3 3 7 5 6 5 5 4 6 1 5 7 2 2
16 2 8 4 8 6 6 5 6 8 6 4 1 0 4 8 7 0 4 7 6 6 7 2 9 3 2 6 5 7 3 7 5 1 7 5 7 2 7 5 7
17 4 3 5 7 6 8 6 9 5 8 6 5 6 9 6 1 4 3 2 5 7 3 3 4 7 1 7 5 5 5 8 4 8 4 6 6 4 2 3 6
18 8 4 6 3 3 5 1 8 4 6 5 5 4 5 0 1 3 2 1 3 4 4 4 6 2 7 8 7 5 2 6 6 5 5 5 4 4 4 2 7
19 2 3 2 6 2 5 7 4 7 6 5 2 7 7 2 4 8 3 3 2 0 7 0 5 9 4 3 9 1 7 7 3 5 4 1 7 6 3 4 2
20 2 5 1 6 3 5 0 3 5 5 7 9 9 5 0 1 5 3 1 1 6 8 6 9 8 4 6 7 9 6 1 8 7 5 3 7 5 8 7 3
12/07/2010 H. Medina Disla

17. Tabla I: Datos personales de 30 estudiantes de Informática
Índice Gasto
No. Edad Sexo # de asig Acad. transp.
01 22 M 3 80.0 20
02 24 F 3 77.8 50
03 23 M 4 75.6 60
04 25 M 5 74.6 30
05 21 M 3 82.1 30
06 25 F 3 74.3 50
07 22 M 3 77.7 40
08 21 F 6 80.1 40
. . . . . .
30 25 F 5 80.6 20
12/07/2010 H. Medina Disla

18. Ejemplo
12/07/2010 H. Medina Disla

19. Ejemplo de marco
muestral
12/07/2010 H. Medina Disla

20. Tabla I: Datos personales de 30 estudiantes de Informática
Índice Gasto
No. Edad Sexo # de asig Acad. transp.
01 22 M 3 80.0 20
02 24 F 3 77.8 50
03 23 M 4 75.6 60
04 25 M 5 74.6 30
05 21 M 3 82.1 30
06 25 F 3 74.3 50
07 22 M 3 77.7 40
08 21 F 6 80.1 40
. . . . . .
30 25 F 5 80.6 20
12/07/2010 H. Medina Disla

21. Tabla de números aleatorio
Columnas
Filas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
1 1 7 8 5 1 2 6 6 9 7 3 5 3 9 0 4 9 7 4 4 8 7 1 7 3 5 6 6 2 5 8 1 7 2 7 7 4 5 4 5
2 3 6 7 6 7 1 6 2 8 5 9 5 7 7 9 3 3 4 4 6 4 5 4 9 5 5 4 2 3 5 9 9 6 4 4 7 9 1 4 3
3 9 7 2 5 7 7 1 7 7 6 3 6 0 1 4 4 4 4 5 2 7 4 5 6 8 7 9 3 9 5 2 6 3 2 3 4 6 8 5 6
4 5 4 5 4 1 5 5 9 7 0 4 3 5 5 6 5 1 6 8 6 0 0 0 7 6 5 9 4 1 7 7 6 6 5 5 7 6 6 8 7
5 7 1 4 1 6 5 6 2 6 6 1 0 1 6 2 5 0 4 4 4 5 5 2 5 9 7 6 6 5 8 3 3 9 8 9 5 5 3 8 6
6 6 6 2 6 5 4 6 8 6 4 6 0 2 3 0 6 2 6 4 7 6 6 4 0 4 8 3 4 8 5 5 4 7 2 5 7 2 2 6 2
7 4 4 4 6 4 5 0 6 4 5 7 4 8 0 9 6 0 7 4 7 8 2 4 8 6 9 9 4 4 7 4 9 3 3 5 5 3 6 5 7
8 6 5 7 1 6 1 6 4 5 8 5 4 0 8 4 8 5 4 2 3 4 2 4 3 7 0 3 5 5 6 4 0 3 2 6 6 2 6 7 3
9 5 5 2 8 1 4 3 5 7 8 2 7 4 1 6 2 2 9 3 5 9 4 7 3 4 3 6 7 6 5 7 7 3 0 3 3 8 5 3 3
10 6 1 2 4 0 4 8 4 6 8 7 3 6 0 7 0 9 5 6 7 6 1 8 3 8 4 1 7 5 2 7 5 5 8 4 0 2 8 7 5
11 4 1 5 3 3 3 3 3 0 5 5 1 7 2 5 4 2 2 9 3 5 0 3 6 5 9 7 5 8 7 5 4 1 6 5 7 3 6 5 3
12 9 6 4 1 9 6 0 2 3 6 4 6 1 8 4 2 4 2 7 3 1 7 8 2 4 6 5 6 6 4 7 1 5 8 6 4 6 2 4 6
13 9 8 6 1 3 2 5 8 7 7 7 8 3 9 2 0 4 5 9 8 3 2 2 9 2 8 6 2 7 1 6 6 3 5 3 5 6 7 3 6
14 5 2 6 6 5 5 9 6 3 4 5 4 5 3 7 9 2 1 5 9 5 4 5 7 9 2 4 5 5 3 2 7 2 6 4 5 2 6 1 9
15 8 6 4 3 2 2 0 2 3 6 5 5 2 7 1 0 1 6 3 6 4 3 9 2 2 9 3 3 7 5 6 5 5 4 6 1 5 7 2 2
16 2 8 4 8 6 6 5 6 8 6 4 1 0 4 8 7 0 4 7 6 6 7 2 9 3 2 6 5 7 3 7 5 1 7 5 7 2 7 5 7
17 4 3 5 7 6 8 6 9 5 8 6 5 6 9 6 1 4 3 2 5 7 3 3 4 7 1 7 5 5 5 8 4 8 4 6 6 4 2 3 6
18 8 4 6 3 3 5 1 8 4 6 5 5 4 5 0 1 3 2 1 3 4 4 4 6 2 7 8 7 5 2 6 6 5 5 5 4 4 4 2 7
19 2 3 2 6 2 5 7 4 7 6 5 2 7 7 2 4 8 3 3 2 0 7 0 5 9 4 3 9 1 7 7 3 5 4 1 7 6 3 4 2
20 2 5 1 6 3 5 0 3 5 5 7 9 9 5 0 1 5 3 1 1 6 8 6 9 8 4 6 7 9 6 1 8 7 5 3 7 5 8 7 3
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22. Muestreo Aleatorio Simple
 Ventajas  Desventajas
 Es el método que ofrece  Se requiere de un marco
mayor aleatoriedad en muestral enumerado a
la selección de la partir del cual se
muestra. trabajará.
 Solo se necesita un  No se utiliza el
mínimo de conocimiento sobre la
conocimiento sobre la población en la selección
población. de la muestra.
 Si se dispone del marco  Si la población es
muestral enumerado, la dispersa, puede resultar
selección de la muestra muy costoso.
no resulta difícil.
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23. Muestreo Aleatorio Sistemático:
Procedimiento para obtener una Muestra
1. Definir el Marco Muestral
2. Determinar el tamaño de la Muestra
3. Actualizar marco muestral
4. Calcular el Coeficiente de elevación: CE = N/n
5. Generar un número aleatorio entre 1 y CE
6. Sumar el CE al número aleatorio
sistemáticamente.
7. Aplicar instrumento de recolección de datos.
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24. Ejemplo:
• De una población de 1,000 habitantes, se desea
seleccionar una muestra de 150 de ellos.
• El Coeficiente de elevación es CE = 1,000/150 = 6.67  7
 El primer número aleatorio en la tabla entre 1 y 7 es 05,
luego, el primer elemento a investigar será el que esté
numerado con el número cinco
 Primer elemento en la muestra = 05
 Segundo elemento en la muestra, 5 + 7 = 12
 Tercer elemento en la muestra 12 + 7 = 19
 Cuarto elemento en la muestra 19 + 7 = 26
 Y asi ………………..
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25. Ejemplo de marco
muestral
12/07/2010 H. Medina Disla

26. Tabla I: Datos personales de 30 estudiantes de Informática
Índice Gasto
No. Edad Sexo # de asig Acad. transp.
01 22 M 3 80.0 20
02 24 F 3 77.8 50
03 23 M 4 75.6 60
04 25 M 5 74.6 30
05 21 M 3 82.1 30
06 25 F 3 74.3 50
07 22 M 3 77.7 40
08 21 F 6 80.1 40
. . . . . .
30 25 F 5 80.6 20
12/07/2010 H. Medina Disla

27. Tabla de números aleatorio
Columnas
Filas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
1 1 7 8 5 1 2 6 6 9 7 3 5 3 9 0 4 9 7 4 4 8 7 1 7 3 5 6 6 2 5 8 1 7 2 7 7 4 5 4 5
2 3 6 7 6 7 1 6 2 8 5 9 5 7 7 9 3 3 4 4 6 4 5 4 9 5 5 4 2 3 5 9 9 6 4 4 7 9 1 4 3
3 9 7 2 5 7 7 1 7 7 6 3 6 0 1 4 4 4 4 5 2 7 4 5 6 8 7 9 3 9 5 2 6 3 2 3 4 6 8 5 6
4 5 4 5 4 1 5 5 9 7 0 4 3 5 5 6 5 1 6 8 6 0 0 0 7 6 5 9 4 1 7 7 6 6 5 5 7 6 6 8 7
5 7 1 4 1 6 5 6 2 6 6 1 0 1 6 2 5 0 4 4 4 5 5 2 5 9 7 6 6 5 8 3 3 9 8 9 5 5 3 8 6
6 6 6 2 6 5 4 6 8 6 4 6 0 2 3 0 6 2 6 4 7 6 6 4 0 4 8 3 4 8 5 5 4 7 2 5 7 2 2 6 2
7 4 4 4 6 4 5 0 6 4 5 7 4 8 0 9 6 0 7 4 7 8 2 4 8 6 9 9 4 4 7 4 9 3 3 5 5 3 6 5 7
8 6 5 7 1 6 1 6 4 5 8 5 4 0 8 4 8 5 4 2 3 4 2 4 3 7 0 3 5 5 6 4 0 3 2 6 6 2 6 7 3
9 5 5 2 8 1 4 3 5 7 8 2 7 4 1 6 2 2 9 3 5 9 4 7 3 4 3 6 7 6 5 7 7 3 0 3 3 8 5 3 3
10 6 1 2 4 0 4 8 4 6 8 7 3 6 0 7 0 9 5 6 7 6 1 8 3 8 4 1 7 5 2 7 5 5 8 4 0 2 8 7 5
11 4 1 5 3 3 3 3 3 0 5 5 1 7 2 5 4 2 2 9 3 5 0 3 6 5 9 7 5 8 7 5 4 1 6 5 7 3 6 5 3
12 9 6 4 1 9 6 0 2 3 6 4 6 1 8 4 2 4 2 7 3 1 7 8 2 4 6 5 6 6 4 7 1 5 8 6 4 6 2 4 6
13 9 8 6 1 3 2 5 8 7 7 7 8 3 9 2 0 4 5 9 8 3 2 2 9 2 8 6 2 7 1 6 6 3 5 3 5 6 7 3 6
14 5 2 6 6 5 5 9 6 3 4 5 4 5 3 7 9 2 1 5 9 5 4 5 7 9 2 4 5 5 3 2 7 2 6 4 5 2 6 1 9
15 8 6 4 3 2 2 0 2 3 6 5 5 2 7 1 0 1 6 3 6 4 3 9 2 2 9 3 3 7 5 6 5 5 4 6 1 5 7 2 2
16 2 8 4 8 6 6 5 6 8 6 4 1 0 4 8 7 0 4 7 6 6 7 2 9 3 2 6 5 7 3 7 5 1 7 5 7 2 7 5 7
17 4 3 5 7 6 8 6 9 5 8 6 5 6 9 6 1 4 3 2 5 7 3 3 4 7 1 7 5 5 5 8 4 8 4 6 6 4 2 3 6
18 8 4 6 3 3 5 1 8 4 6 5 5 4 5 0 1 3 2 1 3 4 4 4 6 2 7 8 7 5 2 6 6 5 5 5 4 4 4 2 7
19 2 3 2 6 2 5 7 4 7 6 5 2 7 7 2 4 8 3 3 2 0 7 0 5 9 4 3 9 1 7 7 3 5 4 1 7 6 3 4 2
20 2 5 1 6 3 5 0 3 5 5 7 9 9 5 0 1 5 3 1 1 6 8 6 9 8 4 6 7 9 6 1 8 7 5 3 7 5 8 7 3
12/07/2010 H. Medina Disla

28. Muestreo Aleatorio Sistemático
 Ventajas  Desventajas
 Si la población no • En poblaciones con
presenta movimientos movimientos cíclicos
cíclicos o estacionarios, puede introducir errores
ofrece una muy buena de representatividad.
representatividad • Requiere de un marco
 Es fácil de seleccionar la muestral enumerado a
muestra. partir del cual se va a
 En poblaciones dispersa trabajar
asegura la inclusión de la • Si el intervalo es muy
mayoría de los elementos grande puede incluir un
de la población. mayor grado de
 Su costo es menor que el variabilidad
aleatorio simple
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29. Muestreo Aleatorio Estratificado
1. Definir el Marco Muestral
2. Dividir la Población en Estratos
homogéneos a su interno y heterogéneos
entre ellos.
3. Determinar el número de elementos a
investigar en cada estrato
4. Actualizar marco muestral
5. Aplicar el instrumento de recolección de
datos
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30. Ejemplo: Zonas de venta de la empresa XYZ:
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31. Ejemplo: Zonas de venta de la empresa XYZ:
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32. Muestreo Aleatorio Estratificado
Ventajas Desventajas
 Reduce la variabilidad al  Alto costo
tener grupo de  Requiere de información
poblaciones iguales. exacta sobre la
 Se pueden hacer composición de cada
comparaciones sobre las grupo.
características de los  No siempre las
grupos características disponibles
para formar los estratos
 Asegura una mayor son las más adecuadas
representatividad de los para hecer las
grupos poblacionales. comparaciones
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33. Muestreo Aleatorio Por Conglomerado
1. Definir el Marco Muestral
2. Dividir la Población en conglomerados de
igual tamaño y heterogéneos a su interno.
3. Determinar el número de conglomerados a
investigar
4. Seleccionar los conglomerados a estudiar
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35. Muestreo Aleatorio por Conglomerado
Ventajas Desventajas
 Costos más bajos qu el
aleatorio estratificado  Mayor error por el
 Solo se requiere del listado tamaño de los grupos.
de los elementos  Si no se definen de
individuales dentro de cada manera adecuado los
grupo. grupos, se pueden
 Se pueden estimar las duplicar u omitir
caracterísiticas de cada elementos de la
grupo y de la población
completa. población.
 Permite establecer  Requiere de un muestreo
comparaciones entre grupos en más de una etapa.
con iguales características
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