Muestreo. Tipos de Muestreo

1. Muestreo
Trabajo Social e Investigación Social I

2. Población y Muestra.
 Población: Grupo completo de entidades que
comparten un conjunto de características en común.
 Muestra: Subconjunto o parte de una población.
 ¿Por qué realizar una muestra?
 Baja los costos.
 Da resultado precisos.

3. Proceso de muestreo.
1. Definir la población
meta.
2. Seleccionar un marco
muestral (listado)
3. Determinar si se elegirá
un método probabilístico
o no probabilístico.
4. Determinar el tamaño
(n) de la muestra.

4. ¿Muestreo probabilístico o no probabilístico?
Muestreo probabilístico
Todas las unidades de la población
tienen una probabilidad conocida
de ser incluidas en la muestra.
Esto permite generalizar los
resultados al conjunto de la
población.

5. Tipos de muestreo
Muestre
o
Probabilístic
o
Aleatorio
Simple
Polietápico
Sistemátic
o
Por
conglomerados
Estratificad
o
Proporcion
al
No
proporcional
No
probabilístico
Intencional
Por
cuotas
Casuall

6. Muestreo aleatorio simple
 Garantiza que todos
los elementos tienen
la misma probabilidad
(conocida) de ser
incluidos en la
muestra.
 Todos los otros tipos
de muestreo
recurren, en algún
momento al muestreo
aleatorio simple.
 Requiere de un listado

7. Muestreo aleatorio simple
Ventajas
No supone un
conocimiento
previo dela
población
Se determinan
fácilmente las
estimaciones.
Las teorías
estadísticas se
basan en este tipo
de muestreo
Desventajas
Requiere de un
listado
numerado
Son muestras
más bien
dispersas

8. Muestreo sistemático
 Se selecciona un punto
de inicio mediante un
proceso aleatorio y
después se elige cada
n-ésimo número de la
lista.
Tamaño de la
población
Tamaño de la
muestra=
=
Fracción
muestral

9. Muestreo sistemático
Ventajas
Técnicamente
es similar al
aleatorio
simple
Facilita la
selección de
la muestra
Desventajas
No es
estrictamente
probabilístico
Si el listado
tiene sesgos
se refleja en
la muestra

10. Muestreo estratificado
 Es conveniente si la
población puede ser
dividida en
categorías, estratos o
grupos.
 Brinda mayor
homogeneidad a la
muestra.
 La definición de cada
estrato es un problema del
propósito de la
investigación.
 Los estratos son

11. Muestreo estratificado (tipos)
Proporcional No proporcional
Carrera Población Muestra
Geografía 600 60
T.S. 2000 200
C.C. 1300 130
Filosofía 100 10
Se emplea si algún
estrato es pequeño.
Carrera Población Muestra
Geografía 600 100
T.S. 2000 100
C.C. 1300 100
Filosofía 100 100
La fracción de la muestra
es igual para cada
estrato de la población.
Tamaño de muestra y población de
carreras de la facultad de filosofía y letras
Tamaño de muestra y población de
carreras de la facultad de filosofía y
letras

12. Muestreo estratificado
Ventajas
La muestra es
más homogénea
La variante no
proporcional
permite un
mejor
conocimiento
de grupos
pequeños.
Desventajas
Supone el
conocimiento previo
de las
características de la
población.
Exige el tratamiento
estadístico de la no
proporcionalidad
Son de costo
elevado

13. Muestreo por conglomerados
 Se emplea cuando la
muestra está dispersa en
un territorio amplio.
 Los conglomerados son
heterogéneos en su
interior y homogéneos
entre sí.
 Se selecciona al azar un
número determinado de
conglomerados.
 Se selecciona una
muestra aleatoria al
interior de los
conglomerados
seleccionados.

14. Muestreo por conglomerados
Ventajas
Concentra
unidades en
áreas.
Requiere listado
sólo de los
conglomerados
seleccionados.
Desventajas
Exige tratamientos
estadísticos
complejos
Hay pérdida de
precisión.
La heterogeneidad
de los estratos es
un supuesto

15. Muestreo polietápico
 Es similar al muestreo por
conglomerados.
 Se divide a la población
en conglomerados una y
otra vez hasta llegar a
manzanas.
 Se confecciona un listado
de los hogares y allí se
selecciona al azar.
 Suma a las ventajas del
muestreo por
conglomerados que no
requiere listado.

16. Muestreo polietápico

17. Determinación del tamaño (n) de la muestra
Donde:
N0 Tamaño de la muestra sin
factor de corrección.
p . q Medida de dispersión para
variables
cualitativas. (50 . 50)
z Grado de confianza
obtenido de la distribución
normal estandar. (95% =
1,96)
e Diferencia máxima esperada
entre P y p (error)
 R = coeficiente de corrección
para poblaciones inferiores a
10.000.
 N = tamaño de la población.
 n = tamaño de la muestra sin
factor de corrección.
N – n
N
= R
n . R = nc
nc = tamaño de la muestra con
factor de corrección

18. Tamaños de muestras para 95% de confianza
Error (en %) Tamaño (95%
de confianza)
10 96
7 196
5 384
4 600
3 1067
2 2401
1,6 4000
0,78 16000
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
0 10 20
tamaño
tamaño
Error

19. Muestreos no - probabilísticos
Muestreo casual; Intencional y por cuotas.

20. Muestreo casual (por conveniencia, accidental)
 Se seleccionan a
personas que están o
circulan por un lugar
determinado.
 Es de costo muy bajo y
no implica listado.
 No es representativo y
se aparta de un
muestreo científico.

21. Muestreo Intencional
(por juicio, deliberado)
 Selecciona casos
típicos del universo
según la opinión de
un experto.
 Ej: boca de
urna, índice de
precios al
consumidor.
 Puede ser
tendenciosa debido a
las creencias del
experto.

22. Muestreo por cuotas.
 Asegura que los
diversos subgrupos de
la población estén
representados.
 Ventajas:
 Introduce cierta
estratificación.
 No requiere listado.
 Desventajas:
 Puede ser tendencioso
si las variables
consideradas no son las
adecuadas.