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Muestreo


Enviado por   •  23 de Julio de 2021  •  Tareas  •  2.606 Palabras (11 Páginas)  •  177 Visitas

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INTRODUCCIÓN

En este trabajo se explicará los las técnicas de muestreo las cuales se encuentran divididas en dos grandes rubros: muestreo probabilístico y no probabilístico es cual son de gran ayuda para realizar exitosamente o bien adecuadamente una selección de una muestra para realizar una investigación, dicha investigación puede ser para un estudio muy grande, así como para uno chico.

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, el muestreo representa una parte esencial dentro del trabajo del auditor. Con base en éste se determina el número de partidas a revisar, ya sea para pruebas de controles o sustantivas. Hoy en día existen herramientas desarrolladas internamente, a través de los cuales los auditores determinan de manera rápida y confiable la muestra a probar.

INTRODUCCIÓN AL MUESTREO

El muestreo se define como una herramienta de la investigación cuya función es determinar qué parte de una población o universo debe examinarse para hacer inferencias sobre ella.

Se le denomina muestreo al proceso por el que generamos las muestras. Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la muestra sea lo más representativa posible de la población de la que procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la selección de la muestra difícilmente será una representación exacta de la población. Esto significa que su tendencia central, variabilidad, etc., aproximarán las de la población, pero habrá cierta diferencia, que interesa sea lo menor posible. Un concepto clave de muestreo es el de representatividad: Los procedimientos de muestreo tienen por objeto generar muestras lo más representativas posible de las poblaciones dados los objetivos de la investigación y las circunstancias que afectan al muestreo.

Desde un punto de vista aplicado, se denomina muestreo el proceso de selección de la muestra o muestras a utilizar para la investigación. Esto supone generar una o pocas muestras. Actualmente es de interés la selección de muestras para la simulación informática de los procesos de muestreo, particularmente para la obtención de distribuciones muestrales.

Desde un punto de vista teórico, el concepto de muestreo es fundamental para la Inferencia Estadística. El hecho de que las muestras no sean exactamente representativas de las poblaciones significa que las inferencias presentan cierto margen de incertidumbre. Para cuantificarlo y definir técnicas inferenciales es necesario conocer cómo se comportan los estadísticos obtenidos en las muestras, esto es, cómo son las distribuciones muestrales de los estadísticos habitualmente utilizados para la inferencia.

Ventajas del muestreo

  • Se trata de una menor cantidad de sujetos, lo que reduce la inversión en tiempo y dinero.
  • El muestreo en realidad puede ser más preciso que estudiar toda la población, ya que los investigadores pueden tener mayor control sobre los sujetos.
  • Las manipulaciones estadísticas son mucho más fáciles con conjuntos más pequeños de datos y así es más fácil evitar el error humano al ingresar y analizar los datos.

Desventajas del muestreo

  • Hay lugar para un posible sesgo en la selección de sujetos adecuados para la investigación. Esto puede ser porque el investigador selecciona sujetos que son más propensos a dar los resultados deseados o que los sujetos tienden a seleccionarse a ellos mismos.
  • El muestreo exige un conocimiento de estadísticas y todo el diseño del experimento depende del método de muestreo requerido.

Tipos de muestreo

El muestreo se clasifica en dos grandes grupos.

  • Unos son los probabilísticos, basados en el fundamento de equiprobabilidad. Utilizan métodos que buscan que todos los sujetos de una población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados para representarla y formar parte de la muestra, generalmente son los más utilizados por que buscan mayor representatividad.
  • En los métodos no probabilísticos se seleccionan cuidadosamente a los sujetos de la población utilizando criterios específicos, buscando hasta donde sea posible representatividad. Aun así, no se utilizan para la inferencia de resultados sobre la población.

Métodos de muestreos probabilísticos

  1. Muestreo aleatorio simple:

El procedimiento empleado es el siguiente:

  1. se asigna un número a cada individuo de la población  
  2. a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande

2.- Muestreo aleatorio sistemático:

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n 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. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población.

3.- Muestreo aleatorio estratificado:

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) 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.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades...).

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