NUCLEO LA GRITA MUESTREO

REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA[pic 1]

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION UNIVERSITARIA, CIENCIA Y TECNOLOGÍA

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL “SIMON RODRIGUEZ”

NUCLEO LA GRITA

MUESTREO

FEBRERO – 2017

Muestra:   

Es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población.

Para calcular el tamaño de una muestra suele utilizarse la siguiente fórmula:

                  N x Õ² x Z² 

        n=------------------------------------

        ((N – 1) x         e²) + (Õ² x Z²)

Dónde:

n = el tamaño de la muestra  

N = tamaño de la población

Õ = Desviación estándar de la población que, generalmente cuando no se tiene su valor, suele utilizarse un valor constante de 0,5.

Z = Valor obtenido mediante niveles de confianza. Es un valor constante que, si no se tiene su valor,  se lo toma en relación al 95% de confianza que equivale a 1,96 (como más usual) o en relación al 99% de confianza equivale  2,58 valor que queda a criterio del encuestador.

e = limite aceptable de error muestral que, generalmente cuando no se tiene su valor, suele utilizarse un valor que varía entre el 1% (0,01) y 9% (0,09), valor que queda a criterio del encuestador.

Ejemplo:

Calcular el tamaño de la muestra de una población de 1000 elementos, nivel de confianza de 95% y límite de error 5%.

Solución: Se tiene N = 1000, se toma la constante Õ = 0,5, Z =1.96 y e = 0,05. Reemplazando valores en la formula se obtiene:

                    N x Õ² x Z²         1000 x 0.5² x 1,96²        1000 x 0.25 x 3.8416

n=---------------------------------- =------------------------------------- =---------------------------------           ((N – 1) x e²) + (Õ² x Z²)       ((1000 -1) x 0.05²) + (0.5² x 1.96²)      (999 x 0.0025) + (0.25 x 3.8416)

                 960.4         960.4        

n=---------------------------------- =----------------------- = 277.74 = 278          

            2.4975 + 0.9604                              3.4579

Muestreo: 

          Es la relación de datos que se desea estudiar, obtenido de una proporción reducida y representativa de la población.

Muestreo Probabilístico:  

          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.

Características de un Muestreo Probabilístico:

1) Cuantitativo.

2) Todos los casos tiene la misma probabilidad de ser seleccionados.

3) Es ciego a la hora de seleccionar los casos.

4) No requiere un conocimiento de la población a estudiar.

5) Persigue la inferencia estadística.

6) Requiere una muestra con mayor número de casos.

Muestro No Probabilístico:

         Es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados.

Características de un Muestreo No Probabilístico: 

1) Cualitativo

2) Todos los casos no tiene la misma probabilidad de ser seleccionados

3) El investigador elige los casos que mas le interesan (más ricos en información)

4) Requiere un conocimiento más elevado de la población

5) Persigue la inferencia lógica

6) requiere una muestra con menos casos

Muestreo Casual o Accidental:

        Es un método de muestreo no probabilístico donde los individuos se eligen de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio de los individuos de la población que accidentalmente se encuentra a su disposición.

+ Utilizaremos el muestreo casual o accidental únicamente para hacernos una idea de cuál es la opinión de la gente respecto a algún producto o tema de actualidad.

+ Los resultados obtenidos mediante un muestreo casual o accidental no son representativos de la opinión de toda la población sino que el resultado es orientativo.

Ejemplo: se realiza una encuesta de opinión sobre un producto de higiene personal que se ha lanzado al mercado recientemente. La empresa contrata a una serie de entrevistadores que realizan las encuestas en la calle. Estos van entrevistando a los que van encontrando accidentalmente por la calle.

Muestreo Intencional:

        Ante toda la muestra intencional aleatoria es una muestra con propósito lo que significa que los investigadores que emplea el muestreo deciden elegir un grupo específico de personas u objetos dentro de una población para su análisis.

Muestreo  Aleatorio Simple:

          En un muestreo aleatorio simple 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. Por ejemplo uno de estos mecanismos es utilizar una tabla de números aleatorios, o también con un ordenador generar números aleatorios, comprendidos entre cero y uno, y multiplicarlos por el tamaño de la población, este es el que vamos a utilizar. 

Muestreo Aleatorio Estratificado:

Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de subpoblaciones (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.

 
Hay dos conceptos básicos:

         Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos. 

        Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos: 

1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la muestra. 
2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra proporcional a su tamaño. 

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