Unefm Ciencias de la Salud Ingeniería Biomédica

1. 1
Unidad
Contenido
* Muestreo
- Elementos o
definiciones Básicas
- Teorías de
muestreo
- Ventajas
*Tipos de muestreo
- Por selección o
aleatorio
- Intencional
-Sin Norma
En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo
(analizar a todos los elementos de una población), se selecciona
una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la
población.
Cátedra: Probabilidad y Estadística I
Prof.: Lcda Depool Xioglennys
¿Cómo futuro egresado del Área de Ciencias de la Salud, cuales crees que seria los usos del
muestreo dentro de tu formación profesional y como lo usarías?. Justifica tu respuesta.
El muestreo es por lo tanto una
herramienta de la investigación científica,
cuya función básica es determinar que
parte de una población debe examinarse,
con la finalidad de hacer inferencias sobre
dicha población.
La muestra debe lograr una representación adecuada de la
población, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos
Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y
diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta.
Las características o medidas obtenidas de una muestra se llaman estadísticos; y las medidas
correspondientes a la población parámetros. Cuando una medida muestral o estadístico es utilizada
como representante de una característica poblacional o parámetro se denomina estimador.
esenciales de dicha población que son importantes para la
investigación.

2. Elementos o Definiciones Básicas
Antes de empezar formalizaremos algunas definiciones de conceptos que
han sido introducidos en algunos casos en el marco de temas previos de un
modo intuitivo, así como otras con mayor especificidad requeridas para
poder desarrollar el muestreo estadístico o probabilístico.
Los errores más
comunes que se
pueden cometer son:
1.- Hacer
conclusiones muy
generales a partir de
la observación de
sólo una parte de la
Población, se
denomina error de
muestreo.
2.- Hacer
conclusiones hacia
una Población
mucho más grandes
de la que
originalmente
se tomo la muestra.
Error de Inferencia.
 Unidades de análisis (o unidad estadística o elementos) son los
elementos sobre los cuales se busca información. Su naturaleza la
determinan los objetivos de la investigación.
 Las unidades de muestreo son los elementos que se utilizan para
seleccionar la muestra, y no necesariamente son coincidentes con las
unidades de análisis.
 Las tablas de números dígitos aleatorios se construyen por diferentes
mecanismos, de modo que cada dígito entre 0 y 9 resulte con
aproximadamente igual frecuencia (igual probabilidad de ocurrencia) y,
la ocurrencia o no ocurrencia de cualquier número en una posición
dentro de la tabla es independiente de la de otro número o de un
conjunto de números.
 Tamaño muestral: es el número de elementos que constituyen la
muestra. Los elementos que componen la muestra se seleccionarán de la
población generalmente de forma aleatoria.
 Espacio muestral al conjunto de todas las muestras posibles extraídas
por un procedimiento de muestreo.
 Población, Muestra y Unidad en este aso existen conceptos que ya se
conocen por ende lo representamos de forma grafica
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3. Se define sesgo como
un error sistemático.
Ej. Balanza mal
calibrada.
 Muestra sesgada cuando una muestra no es representativa de la
población a partir de la cual fue extraída.
 Muestra por conveniencia es una muestra que consiste en unidades de
la población que son fáciles de obtener.
 Muestra de voluntarios es una muestra que consiste en unidades de la
población que eligen responder.
 Error de muestreo o error de estimación a la diferencia entre el valor
absoluto entre el estimador de interés y el verdadero valor del
parámetro, por ejemplo, la diferencia entre el valor de la media muestral
x y de la media poblacional, μ.
 Parámetro es una medida numérica que se calcularía usando todas las
unidades de la población.
 Estadística es una medida numérica que se calcula de las unidades de la
muestra. Su valor concreto depende de los valores de la muestra
seleccionada en la que es calculado.
 Estimador es insesgado del parámetro que desea estimar si su esperanza
matemática (media) coincide con el parámetro poblacional.
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Las muestras por
conveniencia y de
voluntarios son
generalmente
sesgadas..
Teoría elemental de Muestreo
La teoría de muestreo se refiere al estudio de las relaciones que existen
entre un colectivo o población y las muestras que se extraen de las
mismas.
El estudio de las muestras permite hacer estimaciones de características
desconocidas de la población (tales como media, desviación típica,
proporciones, entre otras). Estas estimaciones se hacen a partir del
conocimiento de las características de las muestras (media, desviación
típica, proporción, entre otras).

4. Para poblaciones
pequeñas el tamaño de
la muestra que
debemos tomar es
bastante grande en
comparación con dicha
población (en
ocasiones casi la
población completa)
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Ventajas del Muestreo
 El costo es menor y se puede obtener un mejor rendimiento del
dinero invertido.
 Se obtiene una disminución notable del tiempo necesario para
alcanzar la información.
 Mayor rapidez al estudiar los elementos dada la cantidad
 Se puede conseguir el nivel deseado de precisión en los resultados
obtenidos.
 Economía en costos para su aplicación
Tipos de Muestreo
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de
muestreo, aunque en general pueden resumir de la siguiente manera:
 Requiere de personal altamente especializado.
 No permite hacer proyecciones sobre áreas muy pequeñas de la
población o sobre poblaciones sujetas a muchos cambios en un
lapso corto de tiempo.
 Los resultados están sujetos a los errores del muestreo.
 Se debe tener en cuenta siempre a la población.
Desventajas del Muestreo
Las características o medidas obtenidas de una muestra se llaman
estadísticos; y las medidas correspondientes a la población parámetros.
Cuando una medida muestral o estadístico es utilizada como
representante de una característica poblacional o parámetro se
denomina estimador.
Ahora veremos los tipos de muestro resumidos en el siguiente esquema

5. Debes seleccionar
una muestra para
una investigación.
¿Cuál de estos
usarías? Explica tu
respuesta
La tabla de números
aleatorios se utiliza
por lo general para
los de tipo de
selección o
aleatorios.
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Aleatorio o de
Selección
Aleatorio Simple
(MAS)
Aleatorio
Sistemático
(MASi)
Aleatorio
Estratificado
(MAE)
Aleatorio por
Conglomerado
(MAC)
Intencional o
Deliberado
Por Cuotas
Bola de Nieve
Intencional
Sujetos
Voluntarios
Expertos
Sin Norma
No posee
método ya que
se toma de
cualquier forma
Aleatorio o
de
Selección
•Cada unidad de
análisis posee las
misma probabilidad
de ser elegida
Intencional
o
deliberada
•Depende de la
persona quien
selecciona, siendo
intencional y subjetiva
Sin Norma
•La muestra se toma
de cualquier manera,
siendo representativa
si la población es
homogénea. Este tipo
no posee sesgo de
selección.
Ahora veremos en desglose cada uno de los subtipos de tipos de muestro

6. Ahora veremos en detalle cada uno de ellos y como utilizarlos, para alguno
de ellos utilizaremos la Tabla de números aleatorios.
Es común hacer un
muestreo
probabilístico, ya
que en caso de elegir
la técnica adecuada,
es el que nos
asegura la
representatividad de
la muestra y nos
permite el calculo de
la estimación
de los errores que se
cometen.
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Para asegurarnos que toda muestra aleatoria simple tenga la misma
probabilidad de ser seleccionada necesitamos algún dispositivo confiable
de selección de las unidades. Existen métodos alternativos como la
selección de fichas de una urna, la selección de papeles numerados de
una bolsa y otros. Pero un sistema confiable y seguro que siempre
funciona es la tabla de números aleatorios.
Muestreo Aleatorio Simple (MAS)
Ventajas:
* Se recomienda cuando la
población es pequeña.
* Cuando la población está
ubicada en un espacio
reducido.
* Sencillo y de fácil
comprensión
Desventajas:
* 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.
Muestreo Aleatorio Sistemático (MASi)
En este tipo de muestreo, para obtener una muestra sistemática al
azar se deben enumerar las observaciones o elementos 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.
Tipo de Muestreo por Aleatorio o Por Selección:

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Ventajas:
* Se recomienda cuando la población es
numerosa.
Cuando se puede disponer de un listado
de los elementos de la población.
Fácil de aplicar.
Es posible utilizar el computador
Desventajas:
* Si la constante de
muestreo esta asociada
con el fenómeno de
interés, se pueden
hallar estimaciones
sesgadas.
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El muestreo se utiliza
mucho en el análisis
estadístico, porque
cuando se analiza un
subconjunto de
datos se obtienen
resultados similares
a cuando se analiza
un conjunto
completo de datos,
pero los resultados
se obtienen más
rápidamente porque
se reduce el tiempo
de procesamiento.
Para asegurarnos que toda muestra aleatoria simple tenga la misma
probabilidad de ser seleccionada necesitamos algún dispositivo
confiable de selección de las unidades. Existen métodos alternativos
como la selección de fichas de una urna, la selección de papeles
numerados de una bolsa y otros. Pero un sistema confiable y seguro
que siempre funciona es la tabla de números aleatorios.
Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE)
Ventajas:
Se recomienda cuando se tiene un
conocimiento a priori de la población.
Cuando se trata de elementos
poblacionales susceptibles a ser
clasificados.
Cuando hay interés en obtener
información a nivel de las sub-
poblaciones.
Desventajas:
* Los análisis son
complicados, en muchos
casos la muestra tiene que
ponderarse (asignar peso a
cada elemento)

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Las técnicas
probabilísticas
tienen su base en el
principio
de equiprobabilidad,
en el sentido de que
todos los elementos
de la población
tienen la misma
oportunidad de ser
elegidos para formar
parte de la muestra
de estudio.
Este método también se conoce como muestreo de áreas y es útil
cuando la población se encuentra dispersa. En este método se realiza
lo siguiente: se clasifican o dividen en áreas o manzanas, se escoge al
azar la muestra donde se va a comenzar el muestreo y se determina
la frecuencia del muestreo.
Muestreo por Conglomerado (MAC)
Ventajas:
* Es muy eficiente y se recomienda
cuando la población esta repartida en
grandes áreas geográficas.
* Cuando los conglomerados son
susceptibles de estratificación.
Desventajas:
* El error estándar es mayor
ya que es muy complicado
su calculo
Muestreo por Cuotas:
Tipo de Muestreo Intencional o deliberado
Es el mas usado en estudios de mercadotecnia y sondeos de opinión
(estudios telefónicos y personales, inclusive estudios online a través
de paneles). Para ello es necesario dividir la población de referencia
en varios estratos definidos por alguna variable.
Presupone un buen conocimiento de los estratos de la población y se
selecciona a los elementos o individuos más representativos.
Ahora veremos los pasos de forma muy generalizada las fases para usar
este tipo de muestreo

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Ventajas:
* Ofrece resultados útiles a un
costo efectivo
* Si se han elegido correctamente
las variables sobre las que
segmentar, dichos resultados
suelen ser fiables.
.
Desventajas:
* La imposibilidad de acotar
el error que estamos
cometiendo al usar este
tipo de muestreo.
* Riesgo de obviar una
cuota relevante en un
estudio
Consta de tres fases generales para su implementación:
1. Segmentación; se divide la población en grupos mutuamente
excluyentes, por lo general se hace en base a una variable como
sexo, edad, región o clase social.
2. Fijar el tamaño de cuotas; cantidad limite de personas dentro del
estudio
3. Selección de participantes y comprobación de cuotas; seleccionar
los primeras personas que cumplan con la condición establecida
(dada por la(s) variable(s)) para el estudio, hasta completar el
tamaño fijado
En el muestreo por cuotas aceptamos que la selección de individuos no sea
aleatoria, puede ser una selección mediante muestreo por conveniencia
No es sencillo
cumplir con los
requisitos impuestos
por el muestreo
probabilístico:
(1) Disponer de un
marco muestral es
algo relativamente
poco habitual en
estudios de mercado.
(2) Lograr que todos
los individuos de la
población tengan
una probabilidad no
nula de ser
seleccionados es un
requisito igualmente
exigente, más aún
conocer la
probabilidad de
inclusión exacta de
cada unidad
muestral. Todos los
individuos que no
pueden ser
seleccionados en una
muestra se suelen
referir como
unidades fuera de
cobertura.

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Indicando para estudios de población muy dispersas pero en contacto
entre si, donde algunos elementos seleccionados de la muestra
conducen a otros y estos a otros hasta conseguir una muestra
adecuada en tamaño.
Muestreo Bola De Nieve:
La bola de nieve se usa con frecuencia para acceder a poblaciones de baja
incidencia y a individuos de difícil acceso por parte del investigado
El nombre de “bola
de nieve” proviene
justamente de esta
idea: del mismo
modo que una
bola de nieve al
rodar por una
ladera se va
haciendo más y
más grande, esta
técnica permite
que el tamaño de
la muestra vaya
creciendo a
medida que los
individuos
seleccionados
invitan a participar
a sus conocidos
Ventajas:
* Permite muestrear a
poblaciones de difícil
acceso.
* Es un proceso
económico y sencillo.
* Requiere poca
planificación y pocos
recursos humanos: los
propios sujetos
entrevistados hacen de
mano de obra..
Desventajas:
* Falta de control sobre cómo se constituye la
muestra, ya que está en manos de los propios
encuestados y su criterio para seleccionar
nuevos individuos.
* No garantiza representatividad, ni permite
conocer el grado de precisión que ofrecerá.
* Es sensible al sesgo de muestreo. Dado que
los individuos participantes se obtienen por
invitación de individuos ya seleccionados.
* Tamaño de muestra incontrolado: la técnica
no permite fijar a priori con precisión el
tamaño de muestra que vamos a obtener.

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Usado mayormente en el área de ciencias sociales y ciencias de la
conducta. Para este tipo de muestreo se procura que los sujetos sean
homogéneos en variables como sexo, edad o inteligencia, para
garantizar la veracidad de las conclusiones sobre los sujetos que llegan
de forma casual
Muestreo de Sujetos Voluntarios
Este tipo de técnica de muestreo también se conoce como muestreo
discrecional y muestreo por juicio
El muestreo
intencional es una
técnica de muestreo
no probabilístico
donde el investigador
selecciona las
unidades que serán
muestra en base a su
conocimiento y juicio
profesional.
Este tipo de muestreo,
se utiliza en los casos
en que la especialidad
de una autoridad
puede seleccionar una
muestra más
representativa que
pueda arrojar
resultados más
precisos que
mediante otras
técnicas de muestreo
probabilístico
Son frecuentes en estudios cualitativos y exploratorios para generar
hipótesis mas precisas a la materia prima del diseño de cuestionarios.
Las opiniones suministradas debe de ser de personas con un
conocimiento previo del tema que va a evaluar.
Muestreo de Expertos
Desafortunadamente, generalmente no hay manera de evaluar la
fiabilidad del experto o de la autoridad. La mejor manera de evitar el
error de muestreo presentada por el experto es elegir la mejor autoridad
y más experimentada en el campo de interés
Se utiliza cuando un número limitado de individuos posee el rasgo de
interés. Es la única técnica de muestreo viable para obtener
información de un grupo muy específico de personas. También es
posible utilizar el muestreo discrecional si el investigador conoce a un
profesional o autoridad fiable que él cree que es capaz de reunir una
muestra representativa.