Detalla los tipos de muestras estadisticas que existen

1. MUESTREO

2. Conceptos Básicos en la Investigación
por Muestreo
 La población o universo: Es el conjunto de todos los elementos que
tienen una o más características en común.
 Censo: Es el conjunto de operaciones destinadas a recopilar, procesar,
evaluar y publicar datos referentes a todas las unidades de un universo
 Muestra: Es un subconjunto representativo de elementos que han sido
extraídos de una población.
 Elemento: Es la unidad acerca de la cual se está recolectando
información.
 Muestreo: Es el procedimiento mediante el cual se extraen algunos
elementos de una población. Sólo de esa parte de la población se
obtiene información para a través de ella estimar ciertas características
importantes de la población.
 Unidad de muestreo: Es el elemento o elementos que se encuentran
disponibles para su selección en alguna de las etapas de muestreo. En
los procedimientos más simples, la unidad de muestreo puede ser
también el elemento

3. Ventajas y desventajas del muestreo
frente al censo
 Ventajas del muestreo:
 Ahorro de dinero debido a que se consideran menos unidades para
trabajar.
 Ahorro de tiempo, dado que el número de mediciones solo es de
una parte representativa de la población.
 Mayor precisión, la muestra puede ser más precisa porque reduce
la magnitud de los errores no muestrales, debido a que:
 Existe menos personal necesario para hacer las mediciones (u
observaciones).
 Hay personal con mejor preparación.
 Puede variar las condiciones del estudio si se demora su
ejecución.
 Conveniencia, es conveniente el uso de una muestra si el estudio
ocasiona la destrucción de la unidad estudiada.
 Ejemplo. Para verificar la letalidad de un veneno para ratas se
experimenta con una muestra de estos animales.

4. Ventajas y desventajas del muestreo
frente al censo
 Desventajas del muestreo:
 Las estimaciones resultantes del muestreo están afectas al
inevitable error de muestreo.
 La información proveniente de una muestra no proporciona
información tipo inventario para cada uno de los elementos de la
población.
 Las estimaciones no pueden subdividirse para pequeños
dominios de análisis, considerando que no todos ellos pueden
estar representados debidamente en la muestra.
 Requiere de personal especializado y experimentado.

5. Tipos de muestreo.
Muestreo no probabilístico:Muestreo no probabilístico:
Se utiliza cuando la selección de un elemento que
formará parte de la muestra se basa en el criterio
del investigador. No todos los elementos de la
población tienen una probabilidad conocida de
pertenecer a la muestra.
Muestreo probabilístico:Muestreo probabilístico:
En el muestreo probabilístico, la selección de cada
elemento de la muestra se hace siguiendo reglas
matemáticas de decisión. Todos los elementos de
la población tienen una probabilidad real y
conocida de ser seleccionados.

6. Tipo de muestreo no probabilístico.
 Muestreo de conveniencia.- En este tipo de
muestreo, los elementos se seleccionan,
como su nombre lo indica, de acuerdo a la
conveniencia del investigador
 Muestreo de comparación.- En este tipo de
muestreo se selecciona la muestra de
acuerdo con lo que un experto piensa acerca
de la contribución de los diferentes
elementos de la población a la cuestión
particular que se está investigando

7. Tipo de muestreo probabilístico
Muestreo aleatorio simple.Muestreo aleatorio simple.
 Es el procedimiento de seleccionar
muestras en el que al seleccionar en
forma aleatoria y sin reemplazo a “n”
unidades de muestreo de una población
que contiene un total de N unidades, se
garantiza que cada una de las muestras
posibles tiene la misma probabilidad de
ser elegida.

8. Tipo de muestreo probabilístico
Muestreo aleatorio estratificadoMuestreo aleatorio estratificado ..
 Estratificar significa dividir a la población
en varias partes de acuerdo a ciertas
características de sus elementos. El
objetivo de estratificar la población es
buscar homogeneidad entre los estratos, a
fin de reducir el error estándar de los
estimadores.

9. Tipo de muestreo probabilístico
Muestreo sistemáticoMuestreo sistemático..
 En el muestreo sistemático, se debe elegir
un elemento del marco muestral cada cierto
intervalo. Este muestreo supone que se
cuenta con una enumeración completa de
los elementos de la población. El tamaño
del intervalo (K), se calcula como el valor
recíproco de la fracción de muestreo.

10. Tipo de muestreo probabilístico.
Muestreo por conglomerados.
Este muestreo es útil cuando las unidades
de análisis en la población se consideran
agrupadas en conglomerados. Cada
conglomerado constituirá una unidad de
muestreo.

11. Determinación del tamaño de
muestra
 El tamaño de muestra constituye el número
de elementos que deberán ser
seleccionados de la población meta, ya sea
utilizando una técnica probabilística o no
probabilística.
 Para el cálculo del tamaño de muestra es
necesario tener en cuenta algunas
consideraciones previas que se
desarrollarán en el capítulo de inferencia.

12. Diseño del trabajo de campoDiseño del trabajo de campo
 El trabajo de campo comprende los
siguientes aspectos: la selección,
capacitación y supervisión de las personas
que recolectarán los datos; asimismo la
validación del trabajo de campo y la
evaluación de los encuestadores.

13. Elección de la muestra
 Se seleccionará los elementos del marco de
muestreo que conformarán la muestra
aplicando la técnica de muestreo apropiada
para el estudio que se desea llevar a cabo.

14. Recogida de datos
 Llegado el momento previsto para el
levantamiento de los datos se procederá
utilizando según sea el caso alguno de los
siguientes medios:

15. Recogida de datos
 De observación, cuando se registra
sistemáticamente un acontecimiento, un
comportamiento no verbal, una situación,
etc. Por ejemplo,
 Ambiente natural o artificial.
 Recolección a escondidas.
 Observación mecánica o humana.

16. Recogida de datos
 De comunicación, se busca que la información
sea proporcionada por los individuos. Tal es el
caso
 Entrevista personal.
 Cuestionario por correo.
 Entrevista telefónica.

17. Preparación y análisis estadísticos de los
datos
 Cuando se preparan los datos para su respectivo
análisis se llevan acabo las siguientes actividades:
 Verificación de los cuestionarios.
 Edición.
 Codificación.
 Trascripción (llenado de la base de datos)
 Depuración de la base de datos.
 Ajuste de los datos en forma estadística.
 Selección de la estrategia para el análisis de los datos.

18. Preparación y presentación del reporte
 Empieza con la interpretación de losEmpieza con la interpretación de los
resultados del análisis de datos y llevaresultados del análisis de datos y lleva
a conclusiones y recomendaciones.a conclusiones y recomendaciones.
 El reporte formalreporte formal y se realiza la
presentación oral.
 SeguimientoSeguimiento, ayudando a la gerencia
y realizando una evaluación detallada
del proyecto de investigación