muestreo

1. ESTADÍSTICA APLICADA
MUESTREO

2. MUESTREO ESTADISTICO

3. POBLACIÓN

4. C
O
N
C
E
P
T
O
S
B
Á
S
I
C
O
S
POBLACIÓN
UNIDAD DE
ANÁLISIS
MUESTRA

5. MUESTREO

2


x
s2
s
p
MUESTREO
ESTADÍSTICA
INFERENCIAL
POBLACIÓN
(PARÁMETROS)
MUESTRA
(ESTADÍSTICOS)

6. MUESTREO ESTADÍSTICO
1. DEFINICIÓN. Procedimiento para seleccionar una o
más muestras estadísticamente representativas y
adecuadas de la población o poblaciones.
2. EJEMPLOS DE USO DEL MUESTREO.
a. Encuestas (ENDES, ENAHO).
b. Diseño y análisis de experimentos.
c. Control de calidad.

7. ¿CÓMO SE ELIGE UN MÉTODO DE MUESTREO?
El método elegido debe:
1. Proporcionar una muestra que tenga la mayor
representatividad posible. Esto se logra si en el proceso de
selección, cada elemento de la población tiene una
probabilidad conocida, diferente de cero, de conformar la
muestra. Esto es, si la muestra es probabilística.
2. Permitir el cálculo del error muestral o precisión de la
estimación (E). Esto sólo permiten las muestras
probabilísticas.
 = p ± E
µ = x  E
3. Ser viable, económico y eficiente: teoría y práctica deben
estar juntas y el método elegido proporcione la mayor
cantidad de información a un costo menor.

8. 3. METODOS DE MUESTREO
• Intencional
• Sin norma (chunk)
• Accidental (casos)
• De voluntarios
• Aleatorio simple
• Sistemático
• Estratificado
• De conglomerados
No probabilísticos
Probabilísticos
(Dan muestras
representativas)
METODOS
(Prácticos y
económicos)

9. RECUERDEN QUE EL
TAMAÑO DE MUESTRA
CALCULADO ES EL
MÍNIMO REQUERIDO
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10. Necesitaremos:
1. Error absoluto o relativo
2. Desviación estándar
3. Nivel de confianza
Y claro de EPIDAT 
tamaño de muestra es para estimar una media

11. Necesitaremos:
1. Error absoluto
2. Proporción esperada
3. Nivel de confianza
tamaño de muestra es para estimar una proporción

12. MUESTREO (Sampling)
• Muestreo probabilístico:
• Conocemos la probabilidad de que un individuo
sea elegido para la muestra.
• Base para la estadística frecuentista.
• Muestreo no probabilístico:
• No conocemos la probabilidad de que un
individuo sea elegido.
• Pueden conducir a sesgo de selección.
• En principio no se pueden extrapolar los
resultados a la población.

13. MUESTREO PROBABILÍSTICO
• Muestreo aleatorio
simple.
• Muestreo sistemático
con inicio aleatorio.
• Muestreo aleatorio
estratificado
• Muestreo aleatorio por
conglomerados.

14. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS)
A. DEFINICIÓN
Consiste en la selección de n elementos, a partir de una
población de tamaño N, de modo que cada elemento de la
población tiene la misma probabilidad de conformar la
muestra.

15. •

16. Donde:
• Zα/2 = coeficiente de confianza = 1,96; para un
nivel de confianza del 95%, 1,64 para un nivel de
confianza del 90% 2,58 para un nivel de confianza del
99%
• s2
e = varianza esperada, representa el grado de
variabilidad de los elementos de la población de estudio.
Se obtiene de:
•Revisión bibliográfica
•Estudio piloto
• E = error absoluto de muestreo o precisión con la que se
desea estimar la media poblacional.
= debe ser asumido por el investigador
= representa ǀ -xǀ
• N = tamaño de la población
• n = tamaño de muestra para población infinita
• n = tamaño de muestra final (si se conoce N)
El error relativo se define como: Er = E /xe

17. Ejemplo. En una población de 600 docentes de
nivel primaria se desea estimar el nivel promedio
de colesterol total con 95% de confianza. En un
estudio piloto se encontró: xe = 175,0 y se
=16,6 mg/dl. El investigador asume un error
absoluto E =  3,5 mg/dl , calcular n.
Solución.
Datos:
Zα/2 = 1,96
N = 600
se = 16,6
E =  3,5
n= (1,96)2 (16,6)2 = 86,4
(3,5)2
n = 86,4 = 75,5
1 + 86,4/600
n  76

18. Interpretación.
El número mínimo de docentes para realizar el estudio
es 76, si se desea estimar el nivel promedio de
colesterol total en la población de estudio, con una
precisión de  3,5 mg/dL y un nivel de confianza de
95%.

19. •

20. •

21. Ejemplo.
En la población de estudiantes univesitarios que
acude al servicio de reumatología de un hospital
nacional, se desea estimar la prevalencia de
osteoporosis. En la revisión bibliográfica se encontró
una prevalencia de 30%, si se asume un error
absoluto de muestreo E =  5%, calcular el tamaño
de muestra, n.
Solución.
Datos:
Zα/2 = 1,96
pe = 0,3
qe = 0,7
E =  0,05
n = (1,96)2 (0,3)(0,7) = 322,7  323
(0,05)2
Interpretación: Para estimar la prevalencia
poblacional, con 95% de confianza y una
precisión de  5%, se debe evaluar a 323
pacientes.

22. C. PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN
Para seleccionar una MAS:
• La población debe ser homogénea y,
• Debe disponerse del marco muestral.
Para identificar el número de cada elemento poblacional que
será parte de la muestra, puede utilizarse la tabla de números
aleatorios, una calculadora científica o una computadora.

23. Ejemplo.
De la población de 150 escolares.
a. Seleccionar una MAS de tamaño 10.
b. Calcular los estimadores media (x ) y desviación estándar (s).
c. Calcular e interpretar el error estándar de la media (EEx ).
Solución.
a. Se tiene: N =150 y n =10
Es decir, necesitamos 10 números aleatorios
comprendidos entre 1 y 150 para lo cual, de la tabla
de números aleatorios, sabiendo que el tamaño de
la población tiene tres dígitos, se seleccionan tres
columnas cualesquiera. Por esta vez utilizaremos las
tres primeras columnas de dicha tabla. Entonces los
10 números seleccionados son:

26. •

27. TAREA
•