Metodos De Muestreo

MÉTODOS DE MUESTREO

En ocasiones anteriores se ha enfatizado la necesidad de seleccionar una muestra representaiva de población. Una muestre que tergiverse la población presentará un error de muestreo y producirá estimados imprecisos de los parámetros de la población. Podemos mencionar dos fuentes de error de muestreo, la primera simplemente mala suerte, es decir la muestra puede contener elementos que no sean característicos de la población; segundo error de muestreo es el sesgo muestral, el sesgo resulta de la tendencia a favorecer la selección de ciertas muestras sobre otras en la recolección de los datos de la muestra.

Para evitar los errores que se pueden dar al elegir una muestra podemos utilizar, de acuerdo a la situación de recolección de los datos de la muestra, un método que haya comprobado su capacidad para minimizar dicho error.

A) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Pueden seleccionarse diferentes muestras de cualquier población. Tomar una muestra aleatoria simple garantiza que cada muestra de algún tamaño dado tenga la misma probabilidad de ser seleccionada. Se asume, por ejemplo, que una cadena nacional de comidas rápidas desea seleccionar aleatoriamente cinco de los cincuenta estados para tomar muestra sobre el gusto de sus clientes. Una muestra aleatoria simple garantizará que las 2,118,760 muestras de tamaño, cinco tengan la misma probabilidad de ser utilizadas en el estudio.

EJEMPLOS

Una muestra aleatoria simple puede obtenerse simplemente enumerando las observaciones sobre pedazos idénticos de papel, es decir si colocamos un sombrero y sacamos el número deseado.

Además también puede utilizarse una tabla de números aleatorios. Con frecuencia la tabla se genera en la computadora en la cual cada uno de los 10 dígitos (0-9) tienen probabilidad igual de ser seleccionados.

B) MUESTREO SISTEMÁTICO

Una muestra sistemática se forma seleccionando cada iésimo ítem de la población. Si se determina que i es igual a diez, una muestra sistemática consta de cada décima observación en la población. La población debe ordenarse o enumerarse en forma aleatoria.

La primera selección debe determinarse aleatoriamente, y si i = 10, entonces estará en alguna de las primeras diez observaciones. El punto inicial exacto puede identifiacrse bien sea seleccionando un número entre 1 y 10 sacado de un sombrero, o utilizando una tabla de números aleatorios. En cualquiera de los casos se selecciona de allí en adelante cada décima observación.

Este muestreo es ventajoso porque no requiere de un experto altamente calificado para contar hasta diez y registrar el resultado. Además el método permite flexibilidad ya que puede establecerse que i sea 10, 100 o cualquier otro número deseado. La determinación del valor apropiado para i también es muy fácil. Si se desea seleccionar una muestra de tamaño cien de una población de mil i deber ser diez.

Existe un peligro que debe evitarse, es la ocurrencia de un patrón en el ordenamiento de la población. Como por ejemplo, enumerar la población alfabéticamente asume una distribución aleatoria por todo el alfabeto.

C) MUESTREO ESTRATIFICADO

Hace algún tiempo en los Estados Unidos el Ministerio de Agricultura se interesó en el impacto de las condiciones de sequía sobre la producción de trigo. Esta preocupación causó la tasa de bancarrota que hacía que los granjeros perdieran su tierra. Se sentía que un conteo de los niveles de producción por parte de los agricultores de Kansas, Oklahoma, Nebraska y Dakota del Sur, los cuatro estados más golpeados por la sequía, podrían probar que son útiles en el diseño de un programe de alivio. Se tomó una muestra de la cosecha de este año por varios cientos de agricultores de cada estado. De tal manera, se notó que la cantidad de agricultores era distinta

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