El muestreo y la investigacion de datos

EL MUESTREO Y LA INVESTIGACION DE DATOS.

Es el proceso por el cual se seleccionan de manera sistemática elementos representativos de una población.

El analista de sistemas toma decisiones sobre dos aspectos importantes:

• Al contar con numerosos documentos, informes de salidas que generan los miembros de una organización debe escoger a cuales debe elegir y a cuales debe ignorar.

• Un gran numero de empleados que puede quedar involucrados al implantarse el sistema informático dentro de los cuales debe elegir a quienes se les va a solicitar la información.

Se deben seleccionar muestras representativas para reducir costos y realizar la recopilación de datos de manera ágil y eficaz reduciendo el sesgo de los datos.

DISEÑO DE MUESTREO

Se deben seguir cuatro pasos para lograr un buen diseño:

1. determinar con precisión los datos que se van a recopilar.

2. delimitar la población sujeta a selección de muestras

3. elegir el tipo de muestra

4. decidir el tamaño de la muestra

DETERMINACION DE LOS DATOS QUE SE VAN A RECOPILAR.

El analista deberá contar un plan realista sobre lo que hará con los datos, antes de llevar a cabo la recopilación. La responsabilidad del analista de sistemas es identificar las variables, atributos y datos asociados de los artículos que serán recopilados en el muestreo. Se deben considerar el objetivo de estudio y el método de recopilación (investigación, entrevistas, cuestionarios y observaciones).

DELIMITAR LA POBLACION QUE SE VA A ESTUDIAR

El analista de sistemas deberá establecer cual es la población enfocada. Necesita decidir cuanto tiempo necesita para el análisis de la información y definir la población.

ELECCION DEL TIPO DE MUESTRA.

El analista de sistemas cuenta con cuatro tipos de muestras básicos:

1. MUESTRAS DE OPORTUNIDAD. Son deterministas y no tienen restricciones ni soporte probabilístico. Es obvio que obtener estas muestras es muy sencillo, pero son las menos confiables.

2. MUESTRAS DIRIGIDAS. Un analista de sistemas puede elegir a un grupo de individuos que conozcan y estén interesados en un nuevo sistema de información. En este caso, el analista de sistemas establece la muestra con base en un criterio (dominio e interés por el nuevo sistema), pero sin llegar a tener un soporte probabilístico. Y por ello las muestras dirigidas solo son moderadamente confiables.

3. MUESTRAS ALEATORIAS SIMPLES. Se decide por una muestra aleatoria simple, necesitar obtener una lista numerada de la población para asegurar que cada uno de los documentos o integrantes de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido. frecuentemente esto no llegara a ser práctico.

4. MUESTRA ALEATORIAS COMPLEJAS. Con frecuencia, puede satisfacer los objetivos del muestreo al elegir un muestreo aleatorio complejo. Para el analista de sistemas, los enfoques mas adecuados son:

• Muestreo sistemático: es el método más simple de muestreo probabilística.

• Muestreo estratificado: son quizás las de mayor importancia para un analista de sistemas. La estratificación es el sistema por el cual se identifican las subpoblaciones (estratos), para luego, mediante el muestreo, seleccionar a sujetos de estas subpoblaciones.

• Muestreo por grupos: El analista selecciona un grupo de documentos o gente para estudiar.

DECISIÓN SOBRE EL TAMAÑO DE LA MUESTRA.

El tamaño de la muestra depende de varios elementos, pero el analista de sistemas lo establece con base en su conocimiento de la población en si y en otros aspectos importantes. El analista de sistemas puede elegir un intervalo estimado aceptable (esto es grado de precisión deseado), y el error estándar (nivel de confianza).Las características de la población pueden cambiar el tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra muchas veces se limita por el costo que involucra, o por el tiempo disponible del analista de sistemas, o de los integrantes de la organización.

DETERMINACION DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA DATOS DE ATRIBUTOS.

El analista de sistemas necesita apegarse a una serie de pasos algunos de ellos subjetivos para determinar el tamaño de la muestra y son:

1. Establecer el atributo que se va tener en cuenta.

2. Localizar la base de datos o el informe donde se encuentrarian los atributos

3. Examinar el atributo y estimas p, la proporción de la población que cuente con tal atributo.

4. Tomar la decisión subjetiva referente al intervalo estimado aceptable, i.

5. Elegir un nivel de confianza y encontrar el coeficiente de confiabilidad (valor z) en una tabla.

6. Calcular el error estándar de la muestra, op,de la manera siguiente:

Error stander = intervalo. Op = i

Confiabilidad z

7. Determinar el tamaño de la muestra, n mediante la formula siguiente:

n= p(1 –p) + 1

opª

el primer paso será por su puesto, determinar el atributo que se va tomar como muestra. Una vez determinado, establecerá si tales datos se tienen almacenados en una base de datos, o en un informe.

Es importante estimar p, la proporción de la población que cuenta con el atributo en estudio, de tal forma que establezca el tamaño adecuado de la muestra.

Los pasos 4 y 5 implican decisiones subjetivas (individuales). El intervalo estimado aceptable de *- 0.10 significaría que no aceptaría un error no mayor al 0.10 en cualquier dirección, partiendo de p . el nivel de confianza el grado

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