Muestreo Probabilistico

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


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.


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


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.


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.


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


 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.


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


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.


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

EJEMPLO MUESTREO ESTRATIFICADO

Estrato Primario


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.


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

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

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.


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.


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.

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


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