Muestreo probabilistico. Ventajas muestreo probabilístico

MUESTREO PROBABILÍSTICO[pic 1]

Ventajas Muestreo Probabilístico[pic 2][pic 3]

• Elimina el juicio subjetivo en la selección de la muestra y aumenta la credibilidad de los resultados, permitiendo además su generalización.
•         Permite calcular la variabilidad de la muestra, conteniendo así los posibles errores debidos a tal variabilidad. Puesto que la precisión disminuye conforme aumenta la variabilidad, la teoría muestral facilita el conocimiento de los factores que contribuyen a dicha variabilidad, pudiendo, de esta forma, reducirla y aumentar la precisión.
• Se trabaja con un margen de error conocido y establecido por el investigador, reduciendo de esta forma la incertidumbre.

Universo: población de la cuál obtengo la información, se debe establecer límites[pic 4]

Población: es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las unidades que la componen poseen una característica común la cual se desea estudiar.

Criterios para definir una población

• Criterios de inclusión: unidades que serian seleccionadas[pic 5]
• Criterio de exclusión: indican subconjuntos de individuos que si bien cumplen con los criterios de inclusión, podrían interferir en la interpretación de los hallazgos o no ser útiles a los fines de la investigación.

Criterios de eliminación: Deben especificarse al inicio de la investigación y estar claros para quienes aplican la metodología para evitar confusiones.[pic 6]

• Censo es el recuento de todas las unidades que constituyen una población y se aplica cuando la población es pequeña.
• Muestra es un conjunto de unidades representativas de la población para ser estudiadas y aplica cuando la población es grande y no es posible estudiarla.[pic 7]

¿Qué es El muestreo? es una metodología estadística indispensable en la investigación científica para seleccionar una Muestra: sujetos a los cuales se les aplicara alguna técnicas de investigación, ya sea Cuantitativo, Cualitativo o Mixto.[pic 8]

Razones para aplicar un Muestreo:

• El tamaño de la población es infinito.
• Población es finita pero demasiado grande.
• Estudiar a toda la población implica un alto costo, cuando seria suficiente obtener datos aproximados.[pic 9]
• Demandaría mucho tiempo estudiar toda la población.

Importante!!![pic 10]

• Conocer aquellas definiciones que ayuden a un correcto proceso de muestreo.

• Reconocer que el muestreo es un procedimiento mediante el cual se determina que parte de la realidad (población) debe estudiarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha realidad.
• Conocer los procedimientos de muestreo adecuados según las características de la población y los recursos disponibles.[pic 11]

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Parámetro

Estimador

• Población pequeña: CENSO[pic 13][pic 14]

• Población grande: MUESTRA

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Conceptos Básicos[pic 19][pic 20]

• Población Objetivo: es la población ideal

?        que se pretende estudiar.        ?

?

• Población de Estudio: es la población que realmente se estudiará.
• Unidad de Análisis: cada uno de los elementos o sujetos que conforman la población.
• Elemento o Unidad de Información: unidades sujetas selección y que proporciona la información requerida.
• Marco Muestral: listado de todas la unidades muestrales .

La calidad del marco muestral dependerá de los siguientes aspectos:[pic 21]

• Exhaustividad.
• Identificación no ambigua de los elementos incluidos.
• Regla de asociación determinable entre unidades del marco muestral y elementos de la población.
• Cada unidad tendrá la misma o una probabilidad conocida de selección.
• El marco no debe incluir unidades que no pertenezcan a la población

objetivo.

• El marco muestral no contendrá repeticiones.
• Debe ser fácil de usar.
• Es conveniente que tenga información auxiliar que pueda usarse en el diseño.

Limitaciones de los Marcos Muestrales:[pic 22]

• Faltas de cobertura:

• Inadecuado: No focaliza bien la población objeto de estudio o no

intenta incluir a toda la población.

• Incompleto: No incluye elementos que se supone debería incluir. Soluciones: elementos no cubiertos definidos como población excluida; marcos complementarios, eliminando duplicaciones; procedimientos enlazados, ligando los elementos que faltan a listados especificados de forma claramente definida.

• En Conglomerados: cuando los listados se refieren a grupos de elementos

y no a elementos individuales.

Limitaciones de los Marcos Muestrales:[pic 23]

• Blancos o elementos extraños: cuando alguno de los elementos no son de la población actual (por ejemplo: fallecidos, emigrantes, empresas cerradas, empresas fusionada, etc) o están fuera del objetivo de estudio.

Solución: limpiar el marco muestral de esos elementos. Si no es posible, ignorarlos cuando son extraídos; si son muy numerosos, conviene utilizar un diseño muestral en dos fases, para identificar los elementos de la población objetivo.

• Duplicaciones o repeticiones: cuando los elementos son registrados

más de una vez (tienen mayor probabilidad de ser seleccionados).

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