Presupuesto

Tipos y Procedimientos de Muestreo, para evaluación de proyectos

(Análisis de la Demanda)

Existen dos tipos de muestreo con los que se proceden a investigar: el probabilístico y el no probabilístico. En el primero, cada uno de los elementos de la muestra tiene la misma probabilidad de ser entrevistado, y en el muestreo no probabilístico, la probabilidad no es igual para todos los elementos del espacio muestral.

Conceptos Basicos: Antes de tocar con detalle los tipos de muetreo se nombran ciertos conceptos basicos que son:

Población Conjunto de individuos que tienen una o más propiedades en común, se encuentran en un espacio o territorio que les es propio y varían en el transcurso del tiempo. Esto es muy notorio en las cohortes o promociones estudiantiles, tornando imprescindible que se feche el periodo de las observaciones sobre la muestra escogida.

Muestra Es una fracción o subconjunto de cualquier tamaño de la población de la cual proviene. Las muestras se escogen por diversos procedimientos (sean apropiados o no) para realizar las observaciones o recogida de datos. El método de muestreo aplicado y el tamaño de la muestra que se decida, determinan su grado de representatividad.

Muestreo Probabilístico (aleatorio)

En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico. El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.

Como los métodos de muestreo no probabilísticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población. En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población. En el contexto de muestreo probabilístico, existen varias posibilidades de obtención de una muestra.

Muestreo Aleatorio Simple

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Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. El procedimiento empleado es el siguiente:

a) Se asigna un número a cada individuo de la población.

b) A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generadas 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.

Por Ejemplo: Supongamos que nos interesa elegir una muestra aleatoria de 5 estudiantes en un grupo de estadística de 20 alumnos. 20C5 da el número total de formas de elegir una muestra no ordenada y este resultado es 15,504 maneras diferentes de tomar la muestra. Si listamos las 15,504 en trozos separados de papel, una tarea tremenda, luego los colocamos en un recipiente y después los revolvemos, entonces podremos tener una muestra aleatoria de 5 si seleccionamos un trozo de papel con cinco nombres. Un procedimiento más simple para elegir una muestra aleatoria sería escribir cada uno de los 20 nombres en pedazos separados de papel, colocarlos en un recipiente, revolverlos y después extraer cinco papeles al mismo tiempo.

Muestreo aleatorio estratificado

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Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de sub-poblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.

De igual manera se puede decir que se 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, etc.).

Por ejemplo: Si se va a realizar un estudio correlacional entre el tipo de perfil profesional y los ingresos económicos de los egresados del Universidad Central de Venezuela que laboran en las empresas instaladas en la Región Noroeste del Estado de Caracas y cuya edad fluctúa entre 25 y 45 años se procede a dividir la población de estudio en cinco estratos. Cada estrato representa una de las cinco carreras que ofrece esta institución educativa (contaduría, administración, informática, ingeniería industrial e ingeniería en computación). Como se puede deducir del anterior ejemplo, este procedimiento integran unidades de análisis a la muestra provenientes de todos los estratos que conforman la población.

Al aplicar este procedimiento de muestreo al ejemplo: Si se tiene que seleccionar una muestra de 500 personas, de una comunidad de 5000 habitantes repartidos en cinco colonias, en donde el tamaño de cada estrato es:

Colonias:

A = 1000

B = 1500

C = 500

D = 1250

E = 750

Muestreo por conglomerados

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Cuando

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