El documento describe diferentes métodos de muestreo y estimación estadística. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla en lugar de estudiar la población completa. Luego describe métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como métodos no probabilísticos. También explica conceptos como estimación puntual, por intervalos, nivel de confianza e error de estimación.

1. MUESTREO Y ESTIMACION

2. Muestreo… En estadística se conoce como muestreo a la técnica empleada para la selección de una muestra a partir de una población . Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.

3. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral .

4. Muestreo probabilístico Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño no tienen la misma probabilidad de ser elegidas.

5. Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos: Muestreo aleatorio simple Muestreo estratificado Muestreo sistemático Muestreo polietápico o por conglomerados

6. Muestreo aleatorio simple: Parte de la asignación de un numero para cada individuo de la población; a través de distintos medios para la asignación (tablas de números aleatorios por ejemplo). Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

7. Muestreo aleatorio sistemático: Se encarga de numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n

8. Muestreo aleatorio estratificado: Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Este tipo de muestreo pretende asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra

9. La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

10. MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS: En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".

11. Métodos de muestreo no probabilísticos A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

12. Muestreos NO Probabilísticos. De Conveniencia De Juicios Por Cuotas De Bola de Nieve Discrecional

13. Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. .. … Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

14. MUESTREO OPINÁTICO O INTENCIONAL: Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

15. Muestreo casual o incidental: Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).

16. VENTAJAS DE UN MUESTREO Rapidez y facilidad de realizar el estudio Menor numero de sujetos a estudiar Menor costo económico Mayor validez del estudio. Mayor numero de variable a estudiar Controlar y ajustar posibles variables de confusión. Es muy útil cuando el Universo es muy grande o Infinito. Cuando algunos de los elementos observados se destruye en la observación. El producto sufre menos daño al haber menos manipulación

17. DESVENTAJAS DE UN MUESTREO Muestra representativa: no existe una definición formal que nos permita afirmar que una muestra es o no representativa de la población objeto de estudio. Error de muestreo o error aleatorio: es el error que se comete debido al hecho de sacar conclusiones sobre una población a partir del estudio de una muestra de ella.

18. Un estimador es… Una variable aleatoria que asigna a cada valor de la función su probabilidad de aparición, esto es, la probabilidad de la muestra de la que se extrae. En pocas palabras, es una fórmula que depende de los valores obtenidos de una muestra, para realizar estimaciones.

19. ESTIMACION… En estadística se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. En su versión más simple, una estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N sería la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.

20. Estimación puntual Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, obtenido de una fórmula determinada. Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos, puede extraerse una muestra y ofrecer como estimación puntual la talla media de los individuos de la muestra.

21. Estimación por intervalos Consiste en la obtención de un intervalo dentro del cual estará el valor del parámetro estimado con una cierta probabilidad. En la estimación por intervalos se usan variedad de conceptos, entre ellos tenemos: Intervalo de confianza El intervalo de confianza es una expresión del tipo [θ1, θ2] ó θ1 ≤ θ ≤ θ2, donde θ es el parámetro a estimar. Este intervalo contiene al parámetro estimado con una determinada certeza o nivel de confianza.

22. Nivel de confianza Es la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro estimado en la población se sitúe en el intervalo de confianza obtenido. El nivel de confianza se denota por (1-α), aunque habitualmente suele expresarse con un porcentaje ((1-α)•100%). Es habitual tomar como nivel de confianza un 95% o un 99%, que se corresponden con valores α de 0,05 y 0,01, respectivamente.

23. ERROR DE LA ESTIMACIÓN Es una medida de su precisión que se corresponde con la amplitud del intervalo de confianza. Cuanta más precisión se desee en la estimación de un parámetro, más estrecho deberá ser el intervalo de confianza y, si se quiere mantener o disminuir el error, más ocurrencias deberán incluirse en la muestra estudiada. En caso de no incluir nuevas observaciones para la muestra, más error se comete al aumentar la precisión. Se suele llamar E, según la fórmula E = θ2 - θ1.

24. GRACIAS POR SU ATENCION… José Gregorio Pabon Morales. 20926024 Fecha: 18/01/2012