Probabilidades

PROBABILIDAD

TEORÍA ELEMENTAL DE MUESTREO

1) MUESTREO PROBABILÍSTICA

Procedimiento por el cual se da a cada persona o elemento del universo una posibilidad igual de ser seleccionado en la muestra. Existen varios tipos de muestreo que se describen continuación:

 MUESTREO SIMPLE AL AZAR: selección de un miembro individual por un proceso aleatorio.

 MUESTREO ESTRATOS Y ESTRATIFICADO: se divide la población de acuerdo a estratos o grupos de acuerdo a un esquema predeterminado.

 MUESTREO POR CONGLOMERADOS: selección por grupos y no individual.

 MUESTREO POR PONDERACIÓN: se asignan diferentes probabilidades de selección a los diversos elementos del universo.

 MUESTREO SISTEMÁTICO: se selecciona cada enésimo elemento de una lista.

 MUESTREO POR ETAPAS MÚLTIPLES O ÁREAS: selección de acuerdo al área donde vive la persona y no al área donde se esta realizando la investigación.

2) MUESTRA NO PROBABILÍSTICA

Es aquél para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.

3) ¿QUÉ ES UN MUESTREO ALEATORIO SIMPLE?

Es el procedimiento probabilístico de selección de muestras más sencillo y conocido, no obstante, en la práctica es difícil de realizar debido a que requiere de un marco muestral y en muchos casos no es posible obtenerlo. Puede ser útil cuando las poblaciones son pequeñas y por lo tanto, se cuenta con listados. Cuando las poblaciones son grandes, se prefiere el muestreo en etapas. Se utiliza ampliamente en los estudios experimentales, además, de ser un procedimiento básico como componente de métodos más complejos (muestreo estratificado y en etapas).

Se caracteriza por que otorga la misma probabilidad de ser elegidos a todos los elementos de la población. Para él calculo muestral, se requiere de: El tamaño poblacional, si ésta es finita, del error admisible y de la estimación de la varianza.

4) MUESTREO SISTEMÁTICO

Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.

Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la población (N) y queremos escoger de esa población un número más pequeño el cual es la muestra (n), dividimos el número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número escogemos los demás siguiendo el orden.

5) TAMAÑO DE LA MUESTRA

Al realizar un muestreo probabilística nos debemos preguntar ¿Cuál es el número mínimo de unidades de análisis ( personas, organizaciones, capitulo de telenovelas, etc), que se necesitan para conformar una muestra ( que me asegure un error estándar menor que 0.01 ( fijado por el muestrista o investigador), dado que la población es aproximadamente de tantos elementos.

En el tamaño de una muestra de una población tenemos que tener presente además si es conocida o no la varianza poblacional.

Para determinar el tamaño de muestra necesario para estimar con un error máximo permisible prefijado y conocida la varianza

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