ESTADÍSTICA

1. LAS APLICACIONES DE
MUESTREO ALEATORIO
SIMPLE (MAS);
ESTRATIFICADO;
SISTEMÁTICO;
CONGLOMERADOS

2. INTRODUCCIÓN
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EL MUESTREO
El muestreo es un proceso o conjunto de métodos para
obtener una muestra finita de una población finita o infinita.

3. INTRODUCCIÓN
4

4. MUESTREO
ALEATORIO
SIMPLE
5
MUESTREO
ALEATORIO
SIMPLE
¿EN QUÉ CONSISTE?
Consiste en extraer sujetos al azar de una tabla de
numeros o un programa hasta completar con el
tamaño muestral.
El Muestreo Aleatorio Simple se
sugiere con poblaciones más bien
pequeñas, pues en esos casos asegura
un mayor grado de factibilidad y
confianza

5. CASOS PARA DETERMINAR EL NUMERO DE
MUESTRA
MUESTREO
ALEATORIO
SIMPLE
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CUANDO SE CONOCE EL
NUMERO DE POBLACION
CUANDO NO SE CONOCE EL
NUMERO DE POBLACION
n: Tamaño muestral
P: Poblacion
Z: Porcentaje de fiabilidad
p: Probabilidad de ocurrencia
q: Probabilidad de no ocurrencia
E: Error de muestreo

6. EJERCICIOS
MUESTREO
ALEATORIO
SIMPLE
6
CUANDO SE CONOCE EL
NUMERO DE POBLACION
CUANDO NO SE CONOCE EL
NUMERO DE POBLACION
Se desea saber las proporciones de artículos defectuosos en una
población de 25000. Para un estudio con un nivel de confianza del
95% y un error del 0.2, suponiendo que en un estudio anterior
produjo 18 artículos defectuosos de cada 100. ¿de que tamaño
debe ser la muestra?
Se requiere estudiar la preferencia de un nuevo producto en una
población, de la cual no se ha realizado ningún estudio.
Se acepta un margen de error máximo del 2%. Se debe determinar el
tamaño de la muestra con un nivel de confianza del 90%.

7. MUESTREO
ESTRATIFICADO
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¿QUE ES?
• El muestreo estratificado es un
tipo de muestreo probabilístico
que consiste en dividir toda la
población, sobre la cual se
realizará una investigación, en
diferentes estratos (segmentos
homogeneos) o subgrupos

8. Existen tres formas más conocidas de asignación o
afijación, cuales son: muestra de afijación igual,
proporcional, optima.
• Muestra de asignación o afijación igual:
Es donde se seleccionan el mismo
numero de unidades para cada estrato
muestral. Los tamaños muestrales de
cada estrato deben ser iguales a n1= n2=
n3,…= ni (tamaño del estrato)

9. • El valor del tamaño “n1” de 133 será el
mismo valor para n_2=n_3=n_i, donde
luego de haber obtenido los valores de
ambos estratos el valor total deberá ser
el mismo indicado en el tamaño de
muestra, donde para obtener el valor
de “400”, el estrato 1, vamos a tener
que redondear a 134.

11. 8
Se le llama muestreo estratificado
proporcionado cuando el tamaño de
la muestra, de cada uno de los
estratos, es proporcional al tamaño
de la población, eso quiere decir que
se tendrá en cuenta el peso de cada
estrato para asignar el tamaño de
muestra:

12. • Para la asignación del tamaño de
muestra del estrato se divide
“ni=n(Ni/N)”, donde “Ni” es el numero
de unidades muestrales en el estrato,
“N” el número de unidades muestrales
en la población N1+ N2+N3.. = NL
• con el ejemplo del grafico 1 vamos a
realizar el ejemplo proporcionado

13. • La distribución del tamaño de muestra en
los diferentes estratos, se da de tal manera
que el error de estimación sea mínimo
para el costo total dado. El uso en conjunto
total, el costo fijo y el costo variable
determinan con mayor precisión el tamaño
óptimo de la muestra.
Depende del costo total de la investigación “C”, del
costo fijo "Co "y costo unitario "Ch ".

14. • En una fabrica camaronera se tiene un
costo total de $350,000.00, un costo fijo
de $250,000.00, y un costo unitario de
$4000.00. Se debe calcular el tamaño de
muestra de familias que trabajan en la
fábrica del barrio san pedro con una
población de 355.

15. COMO LLEVAR A CABO UN MUESTREO SISTEMÁTICO
DENTRO DEL MUESTREO SISTEMÁTICO, AL IGUAL QUE CON OTROS MÉTODOS DE MUESTREO, SE DEBE SELECCIONAR UNA POBLACIÓN
OBJETIVO ANTES DE SELECCIONAR A LOS PARTICIPANTES. SE PUEDE IDENTIFICAR UNA POBLACIÓN EN FUNCIÓN DE CUALQUIER NÚMERO
DE CARACTERÍSTICAS DESEADAS QUE SE ADAPTEN AL PROPÓSITO DEL ESTUDIO QUE SE ESTÁ REALIZANDO. ALGUNOS CRITERIOS DE
SELECCIÓN PUEDEN INCLUIR EDAD, GÉNERO, RAZA, UBICACIÓN, NIVEL DE EDUCACIÓN Y / O PROFESIÓN
COMO FUNCIONA EL MUESTREO SISTEMÁTICO
DADO QUE EL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE DE UNA POBLACIÓN PUEDE RESULTAR INEFICAZ Y REQUERIR MUCHO TIEMPO, LOS
ESTADÍSTICOS RECURREN A OTROS MÉTODOS, COMO EL MUESTREO SISTEMÁTICO. LA ELECCIÓN DE UN TAMAÑO DE MUESTRA MEDIANTE
UN ENFOQUE SISTEMÁTICO SE PUEDE REALIZAR RÁPIDAMENTE. UNA VEZ QUE SE HA IDENTIFICADO UN PUNTO DE PARTIDA FIJO, SE
SELECCIONA UN INTERVALO CONSTANTE PARA FACILITAR LA SELECCIÓN DE LOS PARTICIPANTES.

16. EJEMPLO
• SI QUISIERA SELECCIONAR UN GRUPO ALEATORIO DE 1,000 PERSONAS DE UNA POBLACIÓN DE 50,000
UTILIZANDO UN MUESTREO SISTEMÁTICO, TODOS LOS PARTICIPANTES POTENCIALES DEBEN
COLOCARSE EN UNA LISTA Y SE SELECCIONARÍA UN PUNTO DE PARTIDA. UNA VEZ FORMADA LA LISTA,
CADA 50 PERSONAS DE LA LISTA (COMENZANDO EL CONTEO EN EL PUNTO DE PARTIDA
SELECCIONADO) SERÍA ELEGIDA COMO PARTICIPANTE, YA QUE 50,000 / 1,000 = 50.

17. EJEMPLO
Supongamos que la población de individuos estudiada esta
compuesta por N=60 individuos y se quiere un tamaño de muestra
n = 12 individuos
1.- Conseguir un listado ordenado de los N elementos de la población
N = 60 individuos
2.- Definir el tamaño muestral
n = 12 individuos
3.- Definir el tamaño de intérvalo de selección o alto sistemático
4.- Elegir un número aleatorio entre 1 y K ósea 01 y 05
número aleatorio = 02 = punto de arranque
5.- Iniciar el proceso de selección sistemática
1er # =2; 2do #= 2 + 05 = 07; 3er#= 07 + 05 = 12 4to#= 12 + 05 = 17

18. • Es un método simple, sencillo, directo de aplicar
• Es más fácil de llevar a campo
• Asegura que la muestra es extendida a toda la
población
• La estimación de variaciones son más
complejas que en el muestreo aleatorio
simple
• La posibilidad de aumento de la varianza
si existe periocidad en la información

19. MUESTREO
POR
CONGLOMERADOS
9
MUESTREO
CONGLOMERADO
El objetivo principal del muestreo por
conglomerados se puede especificar
como la reducción de costos y el
aumento de los niveles de eficiencia
del muestreo.
El muestreo por conglomerados
es un método de selección de
una muestra estadística en el
que se divide una población por
grupos, que tienen alto nivel de
representatividad de la totalidad,
para después analizar todos o
algunos de los elementos de uno
o de varios grupos

20. • Es muy eficiente cuando la población es muy
grande y dispersa. Reduce costes. No hay que
tener listado de toda la población, solo de las
unidades primarias de muestreo.
• El error estándar es mayor que en el
muestreo aleatorio simple o estratificado.
Puede ser menos representativo que otros
tipos de muestreos y no se puede aplicar
en todos los casos, porque se necesita
conocer previamente la población a
analizar.

21. Pasos del muestreo
por conglomerados
MUESTREO
POR
CONGLOMERADOS
10
Se debe definir cuál es la
población objetivo y
analizarla para conocer
cómo está dividida
Elaborar un marco
muestral. Se debe hacer
una lista de todos los
conglomerados.
Calcular la cantidad de elementos
de la muestra. Se debe determinar
cuántos grupos se necesitarán
para elaborar la muestra.
Seleccionar los conglomerados. Se
debe escoger al azar uno o más
grupos. La investigación se puede
hacer sobre todo el conglomerado
o eligiendo algunos de sus
elementos con otros tipos de
muestreos
RESULTADOS

22. EJEMPLO
EL MINISTERIO DE EDUCACIÓN DE CIUDAD DE MANTA ESTÁ HACIENDO UN ESTUDIO SOBRE LOS
LIBROS QUE SE UTILIZAN EN CLASE. PARA REALIZAR LA MUESTRA REPRESENTATIVA, SE SIGUEN LOS
PASOS DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS:
• SE SELECCIONAN TODOS LOS LIBROS DE LA CIUDAD COMO POBLACIÓN OBJETIVO. CADA
ESCUELA SERÁ UN CONGLOMERADO.
• SE CALCULA QUE DE LAS 883 ESCUELAS SE NECESITARÁN 53 CONGLOMERADOS PARA
ELABORAR LA MUESTRA.
• SE REALIZA UNA LISTA DE TODAS LAS ESCUELAS.
• SE SELECCIONAN 53 ESCUELAS AL AZAR Y SE ANALIZAN TODOS LOS LIBROS DE CADA
CONGLOMERADO.

23. CON BASE A ESTA INFORMACIÓN SE LLEGA
A LA CONCLUSIÓN QUE EL MÉTODO QUE
MAYOR BENEFICIO APORTA ES EL DE
MUESTREO PROBABILÍSTICO PUESTO QUE
SUS RESULTADOS SUELEN SER MÁS
REPRESENTATIVOS Y LOS DEL MUESTREO
NO PROBABILÍSTICO SE ESFUERZA EN
OBTENER DATOS QUE EFECTIVAMENTE SEA
REPRESENTATIVOS.
CONCLUSIÓN
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24. Gracias por
tu atención
¡HASTA LA PRÓXIMA!