Se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.

INTRODUCCION

En este trabajo veremos el muestreo y todo lo que abarca el mismo.

Se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.

Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.

Este se encarga de tomar muestras de la población para evaluarlos. Se divide en 2 ramas Muestreo Probabilístico y Muestreo No Probabilístico.

1-Que es la teoría del muestreo (estadística)

-Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión, el muestreo es importante porque a través de él podemos hacer análisis de situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad.
El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población

Una muestra es un conjunto de observaciones-unidades elementales-extraídas de la población.

-Se usa para conocer mejor cómo se comportan (etc) el total de una población

Ejemplo:

Imagina que queremos saber algo de un universo o población, por ejemplo, qué porcentaje de los habitantes de México fuma habitualmente. Una forma de obtener este dato sería contactar con todos los habitantes de México (122 millones de personas) y preguntarles si fuman. La otra forma sería seleccionar un subconjunto de individuos (por ejemplo, 1.000 personas), preguntarles si fuman y usar esta información como una aproximación de la información que busco. Pues bien, este grupo de 1.000 personas que me permiten conocer mejor cómo se comportan el total de mexicanos es una muestra, y la forma en que los selecciono es el muestreo.

Se usa para GENERALIZAR. Es decir, para conocer una población:

Lo que hacemos es (1)  extraer una muestra del mismo, (2) medir un dato u opinión y (3) proyectar en el universo el resultado observado en la muestra. Esta proyección o extrapolación recibe el nombre de generalización de resultados.

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La muestra aleatoria simple

Una muestra aleatoria simple es aquella muestra en la que se seleccionan individuos de una población de forma totalmente aleatoria. Esto significa que todos los individuos o elementos tienen la misma posibilidad de ser seleccionados.

El mismo se divide en dos tipos de muestreo:

A-) Muestreo Probabilístico

Debe cumplir dos condiciones:

(1) Todos los elementos de la población tienen una probabilidad mayor de cero de ser seleccionados en la muestra.
(2) Conocer de forma precisa dicha probabilidad para cada elemento, conocido como probabilidad de inclusión.

Gracias a estos dos criterios es posible obtener resultados no sesgados cuando estudio la muestra.

B-) Muestreo No Probabilístico

- Compuesta por criterios de selección, es decir, seleccionar elementos para la muestra basándose en hipótesis relativas a la población de interés

-Nos informa de cómo es una población pero no nos permite saber con qué precisión y debido a esto no podemos establecer unos márgenes de error y unos niveles de confianza.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

EL muestreo probabilístico

-Es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados

En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización.

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La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. Si la selección aleatoria se hace correctamente, la muestra será representativa de toda la población

El Muestreo Probabilístico se divide de la siguiente manera

1. Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple
2. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado
3. Muestreo probabilístico: muestreo sistemático
4. Muestreo probabilístico: muestreo por conglomerados

Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple

Es la técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que, por lo tanto, están descritos  en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. Sería algo así como hacer un sorteo justo entre los individuos del universo.

El muestreo aleatorio simple se puede aplicar en muchos métodos.

Métodos:

1. El más primitivo y mecánico sería el de la lotería. A cada miembro de la población se le asigna un número. Todos los números se colocan en un recipiente o un sombrero y se mezclan. Con los ojos vendados, el investigador va sacando las etiquetas con números. Todos los individuos que tengan los números sacados por el investigador son los sujetos del estudio.

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1. Usar un software de computadora para hacer la selección aleatoria.

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El muestreo aleatorio estratificado

Conocido como muestreo aleatorio proporcional. Ésta es una técnica de muestreo probabilístico en donde los sujetos son inicialmente agrupados en diferentes categorías, tales como la edad, el nivel socioeconómico o el género.

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Luego, el investigador selecciona aleatoriamente la lista final de sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan.

Generalmente, los investigadores utilizan un muestreo aleatorio estratificado si quieren estudiar un determinado subgrupo dentro de la población. También es preferible el muestreo aleatorio simple porque garantiza resultados estadísticos más precisos.

Muestreo aleatorio sistemático

Es una técnica dentro de la categoría de muestreos probabilísticos - y que por lo tanto requiere tener un control preciso del marco muestral de individuos seleccionables junto con la probabilidad de que sean seleccionados - consistente en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y, a continuación, seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.

Pasos:

1. Lo primero que tienes que hacer es elegir un número entero que sea menor que el número total de la población. Éste será tu primer sujeto, por ejemplo (3).
2. Selecciona otro número entero que será el número de individuos entre los sujetos, por ejemplo, (5).
3. Tus sujetos serán los pacientes 3, 8, 13, 18, 23 y así sucesivamente.

No existe una ventaja clara en la utilización de esta técnica.

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Ventajas:

• Obtiene buenas propiedades de representatividad, similares a la de un muestreo aleatorio simple o incluso superiores, pero de forma más rápida y simple, al evitar la necesidad de generar tantos números aleatorios como individuos en la muestra.
• Respecto al muestreo aleatorio, el muestreo sistemático puede garantizarnos una selección perfectamente equitativa de la población. Esto puede ser de utilidad si se distinguen grupos dentro de universo, lo que nos podría evitar la necesidad de usar estratos.

Muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos seleccionar únicamente algunos de estos conglomerados para realizar el estudio.

El muestreo aleatorio por conglomerados se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población. Ejemplo: hacer un muestreo aleatorio simple cuando la población en cuestión es toda la población de Asia.

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