Muestreo Aleatorio

Muestreo aleatorio

INTRODUCCION

Es la extracción de una muestra de una población finita, en el que el proceso de extracción es tal que garantiza a cada uno de los elementos de la población la misma oportunidad de ser incluidos en dicha muestra. Esta condición garantiza la representatividad de la muestra porque si en la población un determinado porcentaje de individuos presenta la característica A, la extracción aleatoria garantiza matemáticamente que por término medio se obtendrá el mismo porcentaje de datos muestrales con esa característica.

METODOLOGIA

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.

CARACTERÍSTICAS

TEORIA DEL MUESTREO

Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión, el muestreo es importante por que a través de él podemos hacer análisis de situaciones de una empresa o de

algún campo de la sociedad.

SESGO Y ERROR EN EL MUESTREO

El error de muestreo proviene de la parte aleatoria que se produce al escoger una muestra aleatoriamente y es un error no controlado, en cambio el sesgo de selección, es el error que se produce cuando no se seleccionan adecuadamente los elementos que deben formar parte de la muestra.

SELECCIÓN DE UNA MUESTRA ALEATORIA

Una muestra aleatoria es una muestra sacada de una población de unidades, de manera que todo elemento de la población tenga la misma probabilidad de selección y que las unidades diferentes se seleccionen independientemente.

SELECCIÓN DE UNA MUESTRA ALEATORIA

Al seleccionar una muestra aleatoria de n mediciones de una población infinita de N mediciones, si el muestreo se lleva a cabo de forma que todas las muestras posibles de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionadas, el muestreo se llama aleatorio y el resultado es una muestra aleatoria simple.

El muestreo aleatorio puede ser de dos tipos:

• Sin reposición de los elementos: los elementos extraídos se descartan para la siguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de bombillas para inferir su vida media, no es posible la reposición.

• Con reposición de los elementos (Muestreo Aleatorio Simple o m.a.s.): las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones y, por tanto, cada observación es independiente de la anterior. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse con reposición aunque, realmente, no lo sea.

Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto.

TERMINOLOGÍA

• Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una información.

• Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo.

• Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener la información.

• Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo.

• Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco

Ventajas

- Sencillo y de fácil comprensión

Cálculo rápido de medias y varianza

Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.

Desventajas

- Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. - Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

DEFINICIONES IMPORTANTES

Definición de Inspección:

“Es el proceso de medición, examen, comprobación y otra forma de comparación de la unidad del producto con las especificaciones”

Unidad del producto:

“ Es el objeto que se examina a fin de determinar su clasificación como defectivo o no defectivo o bien para contarle el número de defectos”.

Podría consistir en un solo artículo, en un par, en un conjunto, una longitud, un área, una operación, un volumen, un componente para un producto final, el mismo producto final, la unidad del producto puede o no ser la misma de la de compra.

Muestra:

“Consiste en una o más unidades del producto que se tomen de un lote o de una producción unitaria, estas unidades de la muestra deberán ser tomadas al azar sin aferrarse su calidad. El número de unidades del producto dentro de la muestra se denomina tamaño de la muestra.

Muestreo representativo:

“Siempre que sea posible, el número de unidades en la muestra se debe seleccionar en proporción con el tamaño de los sublotes o porciones de una producción unitaria, que puedan ser identificados con algún criterio racional.

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