Tecnicas De Muestreo

Técnicas de muestreo

Antes de elegir una muestra habrá que conocer las características de la población, cómo se distribuye, si es homogénea o heterogénea. Téngase en cuenta que las conclusiones que se obtengan para la muestra se extrapolan a la población. Una muestra mal elegida nos lleva a conclusiones erróneas en la población. Vamos a ver distintas formas de obtener una muestra dentro de un tipo de muestreo probabilístico, es decir, un muestreo en el que cada muestra tiene la misma probabilidad de ser elegida.

Destacan 4 métodos de técnicas de muestreo, los cuales son:

- Muestreo aleatorio

- Muestreo estratificado, o por estratos

- Muestreo sistemático

- Muestreo por conglomerados

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.

Muestreo estratificado

Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato el muestreo se realizaría mediante m.a.s.

Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:

• Asignación proporcional: el tamaño de cada estrato en la muestra es proporcional a su tamaño en la población.

• Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.

Por ejemplo, para un estudio de

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