Tipo de muestreos estadisticos

1. Técnicas para definir tamaños de muestra
Técnicas para definir tamaños de muestra
2.1 Principios a tener en cuenta: Representatividad y
Aleatoriedad
2.2 Técnicas para Variables
2.3 Técnicas para atributos
2.4 Aleatoriedad (NCh 43)
2.5 Tipos de muestreo

2. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
2.1 Principios a tener en cuenta:
Representatividad y Aleatoriedad
Finalidad:
◼ El tamaño y forma de elegir la muestra debe respetar
criterios estadísticos para poder hacer inferencias
confiables hacia la población bajo estudio.

3. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Alcance de los principios
Representatividad
Indica que el tamaño de la muestra
elegida de una población debe
tener respaldo estadístico.
Instrumentos:
Tablas de Muestreo: NCh 44 - NCh
1208 - NCh 1479, Otros criterios
Aleatoriedad
Indica que las muestras deben ser
tomadas al azar de modo que no
exista intencionalidad en su
selección.
Instrumentos:
Tabla de números Aleatorios,
NCh 43 u otro criterio

4. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Opciones para aplicar el Principio de
Representatividad
◼ Existen diversos criterios para determinar la cantidad de muestra y lograr
que la Muestra sea representativa de una Población (Normas técnicas,
fórmulas estadísticas, etc).
◼ La elección dependerá del conocimiento, experiencia existente y de la
capacidad técnica y económica para respetar la rigurosidad estadística
◼ En general, el tomar una cantidad de datos igual o superior a 30 datos es
útil para realizar análisis estadísticos preliminares (cita de literatura
estadística).

5. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
2.2 Técnicas para Atributos
MIL STD 105 D ( NCh 44,…)

6. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra

7. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
A partir de aquí el AQL
representa defectos por unidad

8. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Gráfico 2.3

9. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
2.3 Técnicas para Variables
MIL STD 414 ( NCh 1202,…)

10. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Tabla 2.4

11. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Tabla 2.5

12. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Tabla 2.6

13. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Tabla 2.6 b

14. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Niveles en la MIL STD 414
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Grupo de Lotes
n
I
II
III
IV
V
Gráfico 2.6

15. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Adaptación de la Norma MIL STD 414
(Calidad Total y Productividad - H.Gutiérrez P. - Mc Graw Hill)
Tamaño del Lote Porcentaje a muestrear
60 a 300 10 %
301 a 1.000 5 %
1001 a 5000 2%
Más de 5000 1 %

16. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Otros criterios para aplicar
representatividad
◼ Fórmulas estadísticas que incluyen error y nivel de
confianza deseado.
◼ Normas específicas para productos específicos (Madera,
Cemento, Minerales, papel, etc.)
◼ Criterios económicos
◼ Otros.

17. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
2.4 Aleatoriedad (NCh 43)

18. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Técnicas opcionales
para definir números al azar
◼ Papelitos
◼ Bolitas de Bingo
◼ Diagonal
◼ Calculatora
◼ Excel: función: +ALEATORIO()*(b-a)+a
◼ Criterio personal
◼ NCh 43 (Norma chilena del INN)

19. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Principio de aleatoriedad
utilizando la Norma NCh 43: Muestras al Azar
Criterio a utilizar:
Norma NCh 43: Selección de muestras al azar para obtener números
aleatorios
Lo que establece:
Esta norma establece un método para la selección de números o muestras al
azar
Campo de Aplicación:
En todos aquellos casos en que se requiera la extracción de muestras al azar de
lotes constituidos por unidades que pueden ser definidas
(Sacos de cemento, tarros de jurel, madera dimensionada, etc.)
Razón: Casi siempre existe intencionalidad al momento de tomar las muestra

20. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Ejemplo de Tabla de números aleatorios para aplicar
principio de aleatoriedad en las muestras o datos
un dígito ( 28 , 8 ) 5 -1 -2 -6- 3- 8- 3- 8- 2- 3-......
dos dígitos ( 28 , 8 ) 51- 26- 38- 38- 23 ....
tres dígitos ( 28 , 8 ) 512 - 970 - 334 - 719 - 880 - ...
Columnas
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Filas
25 29 94 98 94 24 68 49 69 10 82
26 16 90 82 66 59 83 62 64 11 12
27 11 27 94 75 06 06 09 19 74 66
28 35 24 10 16 20 33 32 51 26 38
29 38 23 16 86 38 42 38 97 01 50
30 31 96 25 91 47 96 44 33 49 13
31 66 67 40 67 14 64 05 71 95 86
32 14 90 84 45 11 75 63 88 05 90
33 68 05 51 18 00 33 96 02 75 19
34 20 46 78 73 90 97 51 40 14 02
35 64 19 58 97 79 15 06 15 93 20
51

21. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Aleatorio
Sistemático
Estratificado
Conglomerado
2.5 Tipos de Muestreo

22. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Métodos Probabilísticos
◼ Los métodos de muestreo
probabilísticos ( o aleatorios) son
aquellos que se basan en el
principio de equiprobabilidad.
◼ Son aquellos en que todos los
individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para
formar parte de una muestra
◼ Sólo estos métodos de muestreo
probabilísticos nos aseguran la
representatividad de la muestra
extraída y son, por tanto, los más
recomendables.
Tipos de métodos
Probabilísticos:
• Aleatorio *
• Sistemático
• Estratificado
• Por Conglomerados
(*) Existe el muestreo aleatorio simple, doble y
múltiple.

23. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Diferencias entre un muestreo Estratificado v/s por Conglomerado
Nota: Para conocer la cantidad de celdas representativas en cada estrato
se utilizó la Norma MIL STD 105 D, Nivel II

24. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Conceptos asociados a cada tipo de muestreo
Aleatorio Simple Se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N
unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y
conocida de n/N.
Se recomienda cuando los elementos de la población pueden
numerarse fácilmente, están bien mezclados y no forman grupos
internos de acuerdo a la variable de interés.
Sistemático Consiste en definir intervalos, y en cada intervalo se elige al azar
una muestra o instante en que debe seleccionarse la muestra. El
instante que se elige para tomar una muestra en el primer intervalo
debe ser al azar y ese instante se repite en los demás intervalos.
Útil en muestreos directos durante la producción o recepción de
materiales
Estratificado Consiste en identificar en un Lote la presencia de estratos o
segmentos diferentes, ya sea de productos, datos, etc, de modo
que cada grupo o estrato sea homogéneo en sí, pero diferente de
los demás estratos o segmentos.
Conglomerado Cuando los elementos de una población se dividen en forma natural
en subgrupos o conglomerados que son similares entre sí, y cuyos
elementos tienen una variabilidad similar a los elementos de toda la
población. Este método requiere se determinen previamente de
manera clara los subgrupos..

25. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Ejemplos de aplicación
Aleatorio Simple ◼ Seleccionar Pallets por camión
◼ Artículos dentro de un lote
◼ Datos dentro de un conjunto mayor
Sistemático ◼ Seleccionar el instante en que se debe
inspeccionar una muestra que pasa en
una correa transportadora
◼ Seleccionar datos que están
secuencialmente en una nómina.
Estratificado ◼ Cuando se deben tomar muestras de
mineral que presenta capas de
diferentes características.
◼ Necesidad de identificar grupos de
hombres y mujeres en una población.
Conglomerado ◼ Grupos de Pallets similares, pero existe
diferencia al interior de sus elementos.
◼ Manzanas de un área geográfica

26. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Muestreo Sistemático (y aleatorio)
◼ Consiste en tomar cada una de las muestras a intervalos regulares de
tiempo, con un punto de partida aleatorio, para así facilitar la tarea de
toma de las muestras
Esta gráfica representa los intervalos horarios, durante una jornada de
trabajo, donde las flechas representan el minuto en que se toma la muestra,
minuto que es igual en todos los intervalos horarios y que fue seleccionado
al azar.

27. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Ejemplo de aplicación de Muestreo Sistemático
Asuma un proceso continuo de
producción de 4000 sacos por
día. Considere que una
muestra de tamaño n= 80 es
un tamaño adecuado y que se
deben tomar muestras de
sacos sistemáticamente.
Lo anterior implica: 1 saco / 6
minutos ó cinco sacos cada media
hora.
Alternativa práctica: Es preferible
tomar n = 5 cada 30 minutos en
vez de 1 cada 6 minutos
Asuma que el número al azar inicial
seleccionado es 27 y que la jornada
de trabajo comienza a las 8:00 hrs.
El momento para tomar las
muestras, cada media hora, será a
las:
8:27 8:54 9:27 9:54
10:27 10:54
11: 27 ... y así sucesivamente.
Para el siguiente día, se podría
volver o nó a determinar el minuto
aleatorio inicial.

28. Cap 2: Técnicas para definir tamaños de
muestra
Ejemplos y Casos
◼ Pesqueras y bodegas
◼ Ejército y compra de azúcar grado 1
◼ Celulosa Santa Fé y selección de camiones
◼ Andinos y análisis de datos históricos
◼ Ensayos de Retención y Penetración con Sales CCA