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UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
     “FRANCISCO DE MIRANDA”
     PROGRAMA DE EDUCACIÓN
  ÁREA CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN




         MUESTREO
       PROBABILÍSTICO


                                        Electiva:
                                       Estadística aplicada a la
                                       Investigación



     Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
TIPOS DE MUESTREO
Muestreo Probabilístico: Es un proceso en el que se
conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar
la muestra.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO SISTEMÁTICO
MUESTREO ESTRATIFICADO
MUESTREO POR CONGLOMERADOS O ÁREAS




                 Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:
       Es el que le permite al investigador conformar una muestra
de forma que cada elemento de la población o universo tenga la
misma probabilidad de ser seleccionado, por lo tanto, se requiere
enumerar a cada uno, de 1 a N.




                   Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ALEATORIO
            SIMPLE
 VENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:
 Se recomienda cuando la población es pequeña.
 Sencillo y de fácil comprensión.
 Cálculo rápido de medias y varianzas.
Cuando la población está ubicada e un espacio reducido.
 Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes
informáticos para analizar los datos.
Cuando no se tiene información previa de la población




                     Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ALEATORIO
            SIMPLE
 DESVENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:
Requiere la identificación y catalogación de la población, lo cual
en ocasiones, resulta muy costoso.
Requiere una probabilidad de selección igual para todos los
elementos que conforman la población.
Requiere mayor tamaño de muestra que las otros tipos de
muestreo.




                    Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ALEATORIO
           SIMPLE

 EJEMPLO APLICANDO MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:
Se requiere conocer el comportamiento de una población
conformada por 44 estudiantes de la U.C Estadística; para extraer
la muestra aleatoria de 10 estudiantes el docente se vale de una
listado la cual a cada elemento de la población se le asigna un
número.




                   Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO SISTEMÁTICO
 MUESTREO SISTEMÁTICO:
 Este tipo de muestreo, para obtener una muestra sistemática al
azar se deben numerar las observaciones de 1 a n. Luego
determinar el intervalo de muestreo (IM), que consiste en dividir el
número total de observaciones o unidades de muestreo de la
población entre el tamaño deseado de la muestra, es decir:

                                  IM = n
N= Población                                 N
n= Muestra


                    Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO SISTEMÁTICO
 VENTAJAS DEL MUESTREO SISTEMÁTICO:
Se recomienda cuando la población es numerosa.
Cuando se puede disponer de una listado de los elementos de la
población.
 La sencillez de la técnica y que puede ser utilizado con bastante
grado de confiabilidad en la práctica.
Fácil de aplicar.




                     Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO SISTEMÁTICO
 EJEMPLO APLICANDO EL MUESTREO SISTEMÁTICO:
Se tiene una población conformada por 50 estudiantes y se
desea tomar una muestra de 10 personas.




                 Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ESTRATIFICADO

        En este tipo de muestreo se divide la población o universo
en grupos relativamente homogéneos, llamado estratos y después
se toma una muestra al azar de cada estrato, y la muestra
resultante se llama muestra estratificada.


   IMPORTANTE: Es decir este método implica la identificación de
  características que dan lugar a la conformación de sub-grupos
  homogéneos al interior pero heterogéneos entre sí. Los elementos
  dentro de cada estrato se seleccionaron al azar.




                    Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
ESTRATOS      Homogéneos en su interior;
              diferentes entre sí en propiedades y
              tamaño


                                         Comuna B

Comuna A




                                               Comuna C

               Comuna D
           Los estratos más grandes
 Tienen mayor probabilidad de ser representados
             Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
EJEMPLO MUESTREO ESTRATIFICADO



                                          Estrato Primario




        Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ESTRATIFICADO
VENTAJAS DEL MUESTREO ESTRATIFICADO :
 Se recomienda cuando se tiene un conocimiento a priori de
la población.
 Cuando se trata de elementos poblacionales susceptibles a ser
clasificados.
 Cuando interés en obtener información a nivel de las sub-
poblaciones.
Se obtienen estimaciones más precisas.
 Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible
a la población en lo que a la o las variables estratificadas se
refiere.


                  Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ESTRATIFICADO
EJEMPLO 1: APLICANDO EL MUESTREO ESTRATIFICADO:
Se que desea realizar un estudio en la UNEFM acerca de 5000
estudiantes existentes en el área de educación y se desea tomar
una muestra de 45 de ellos.

                                                   Porcentaje    Cantidad de
    Estrato de    Nº total de    Estudiantes/
                                                       de        estudiantes
   Especialidad   estudiantes      estratos
                                                   estudiantes   por estratos

                    2000        0,4               40             0,4.*muestr
      L.L.L
                                                                 a
                    2000        0,4               40             0,4.*muestr
   Informática
                                                                 a
                     Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ESTRATIFICADO
EJEMPLO 2 : APLICANDO EL MUESTREO ESTRATIFICADO:
Suponga que se desea llevar a cabo una encuesta a tres
importantes universidades del estado falcón con la finalidad de
determinar el perfil del egresado en el área de educación. Por lo
tanto la población esta conformada por 310 docentes de la cual se
tomó una muestra de 40 .


   Estrato de     Nº total de      Docentes         Porcentaje
                                                                 Varianza
  Universidades   docentes          /estratos      de docentes


    UNEFM            155                                          35,36

    UNESR             62                                          232,41

     UCAB             93                                          87,64
                       Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO CONGLOMERADO
MUESTREO POR CONGLOMERADOS:
         Este método también se conoce como muestreo de áreas
y es útil cuando la población se encuentra dispersa. La selección
de la muestra puede requerir varias etapas.
        En este método se procede como se indica a continuación:
 Clasificar o dividir en áreas o manzanas.
 Escoger al azar la muestra donde se va a comenzar el muestreo.
 Determinar la frecuencia del muestreo.




                   Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO ESTRATIFICADO
AFIJACIÓN SIMPLE: Consiste en el reparto a partes iguales de
la muestra entre los diversos estratos conocidos.


AFIJACIÓN PROPORCIONAL: consiste en el reparto
proporcional de la muestra entre los distintos estratos, en base al
número de efectivos de cada uno de los mismos.


AFIJACIÓN OPTIMA : Selecciona el tamaño de los estratos en
función de la desviación estándar de cada uno de ellos, de tal
manera que los estratos más heterogéneos (mayores varianzas)
aporten más casos a la muestra total.



                    Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
MUESTREO CONGLOMERADO
VENTAJAS DEL MUESTREO CONGLOMERADOS:
Se recomienda cuando la población está diseminada en grandes
áreas geográficas.
 No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de
las unidades primarias de muestreo.


 HAY 2 TIPOS DE MUESTREO POR CONGLOMERADOS:
  MONOETÁPICO: se estudian todas las residencias de una
 manzana.
  BIETÁPICO: se escogen primero las muestras de manzanas y
 luego, se elige al azar los elementos dentro de las manzanas
 seleccionadas.
                  Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
DIFERENCIAS TIPOS DE MUESTREO
    PROBABILÍSTICOS                                    NO PROBABILISTICOS

•Todas las unidades tienen igual                    •Cada unidad NO tiene igual
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                                                    sesgos




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Muestreo Probabilistico

  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL “FRANCISCO DE MIRANDA” PROGRAMA DE EDUCACIÓN ÁREA CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN MUESTREO PROBABILÍSTICO Electiva: Estadística aplicada a la Investigación Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 2. TIPOS DE MUESTREO Muestreo Probabilístico: Es un proceso en el que se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar la muestra. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE MUESTREO SISTEMÁTICO MUESTREO ESTRATIFICADO MUESTREO POR CONGLOMERADOS O ÁREAS Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 3. MUESTREO MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Es el que le permite al investigador conformar una muestra de forma que cada elemento de la población o universo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, por lo tanto, se requiere enumerar a cada uno, de 1 a N. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 4. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE  VENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:  Se recomienda cuando la población es pequeña.  Sencillo y de fácil comprensión.  Cálculo rápido de medias y varianzas. Cuando la población está ubicada e un espacio reducido.  Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos. Cuando no se tiene información previa de la población Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 5. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE  DESVENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Requiere la identificación y catalogación de la población, lo cual en ocasiones, resulta muy costoso. Requiere una probabilidad de selección igual para todos los elementos que conforman la población. Requiere mayor tamaño de muestra que las otros tipos de muestreo. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 6. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE  EJEMPLO APLICANDO MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Se requiere conocer el comportamiento de una población conformada por 44 estudiantes de la U.C Estadística; para extraer la muestra aleatoria de 10 estudiantes el docente se vale de una listado la cual a cada elemento de la población se le asigna un número. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 7. MUESTREO SISTEMÁTICO  MUESTREO SISTEMÁTICO:  Este tipo de muestreo, para obtener una muestra sistemática al azar se deben numerar las observaciones de 1 a n. Luego determinar el intervalo de muestreo (IM), que consiste en dividir el número total de observaciones o unidades de muestreo de la población entre el tamaño deseado de la muestra, es decir: IM = n N= Población N n= Muestra Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 8. MUESTREO SISTEMÁTICO  VENTAJAS DEL MUESTREO SISTEMÁTICO: Se recomienda cuando la población es numerosa. Cuando se puede disponer de una listado de los elementos de la población.  La sencillez de la técnica y que puede ser utilizado con bastante grado de confiabilidad en la práctica. Fácil de aplicar. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 9. MUESTREO SISTEMÁTICO  EJEMPLO APLICANDO EL MUESTREO SISTEMÁTICO: Se tiene una población conformada por 50 estudiantes y se desea tomar una muestra de 10 personas. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 10. MUESTREO ESTRATIFICADO En este tipo de muestreo se divide la población o universo en grupos relativamente homogéneos, llamado estratos y después se toma una muestra al azar de cada estrato, y la muestra resultante se llama muestra estratificada.  IMPORTANTE: Es decir este método implica la identificación de características que dan lugar a la conformación de sub-grupos homogéneos al interior pero heterogéneos entre sí. Los elementos dentro de cada estrato se seleccionaron al azar. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 11. ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño Comuna B Comuna A Comuna C Comuna D Los estratos más grandes Tienen mayor probabilidad de ser representados Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 12. EJEMPLO MUESTREO ESTRATIFICADO Estrato Primario Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 13. MUESTREO ESTRATIFICADO VENTAJAS DEL MUESTREO ESTRATIFICADO :  Se recomienda cuando se tiene un conocimiento a priori de la población.  Cuando se trata de elementos poblacionales susceptibles a ser clasificados.  Cuando interés en obtener información a nivel de las sub- poblaciones. Se obtienen estimaciones más precisas.  Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadas se refiere. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 14. MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLO 1: APLICANDO EL MUESTREO ESTRATIFICADO: Se que desea realizar un estudio en la UNEFM acerca de 5000 estudiantes existentes en el área de educación y se desea tomar una muestra de 45 de ellos. Porcentaje Cantidad de Estrato de Nº total de Estudiantes/ de estudiantes Especialidad estudiantes estratos estudiantes por estratos 2000 0,4 40 0,4.*muestr L.L.L a 2000 0,4 40 0,4.*muestr Informática a Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 15. MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLO 2 : APLICANDO EL MUESTREO ESTRATIFICADO: Suponga que se desea llevar a cabo una encuesta a tres importantes universidades del estado falcón con la finalidad de determinar el perfil del egresado en el área de educación. Por lo tanto la población esta conformada por 310 docentes de la cual se tomó una muestra de 40 . Estrato de Nº total de Docentes Porcentaje Varianza Universidades docentes /estratos de docentes UNEFM 155 35,36 UNESR 62 232,41 UCAB 93 87,64 Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 16. MUESTREO CONGLOMERADO MUESTREO POR CONGLOMERADOS: Este método también se conoce como muestreo de áreas y es útil cuando la población se encuentra dispersa. La selección de la muestra puede requerir varias etapas. En este método se procede como se indica a continuación:  Clasificar o dividir en áreas o manzanas.  Escoger al azar la muestra donde se va a comenzar el muestreo.  Determinar la frecuencia del muestreo. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 17. MUESTREO ESTRATIFICADO AFIJACIÓN SIMPLE: Consiste en el reparto a partes iguales de la muestra entre los diversos estratos conocidos. AFIJACIÓN PROPORCIONAL: consiste en el reparto proporcional de la muestra entre los distintos estratos, en base al número de efectivos de cada uno de los mismos. AFIJACIÓN OPTIMA : Selecciona el tamaño de los estratos en función de la desviación estándar de cada uno de ellos, de tal manera que los estratos más heterogéneos (mayores varianzas) aporten más casos a la muestra total. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 18. MUESTREO CONGLOMERADO VENTAJAS DEL MUESTREO CONGLOMERADOS: Se recomienda cuando la población está diseminada en grandes áreas geográficas.  No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo. HAY 2 TIPOS DE MUESTREO POR CONGLOMERADOS:  MONOETÁPICO: se estudian todas las residencias de una manzana.  BIETÁPICO: se escogen primero las muestras de manzanas y luego, se elige al azar los elementos dentro de las manzanas seleccionadas. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 19. DIFERENCIAS TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOS NO PROBABILISTICOS •Todas las unidades tienen igual •Cada unidad NO tiene igual probabilidad de participar en probabilidad de participar en la muestra. la muestra. •La elección de cada unidad •No se puede calcular el error muestral es independiente de las muestral demás •Alto riesgo de invalidez •Se puede calcular el error muestral producido por la introducción de sesgos Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009
  • 20. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2009