Muestreo Estadístico

“Desarrollo”

1. Que es el muestreo estadístico.

Son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.

En estadística un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción

2. Porque es necesario muestrear y no trabajar con toda la muestra.

En ocasiones es necesario seleccionar una muestra o subconjunto de la población, debido a que no podemos, por falta de tiempo o recursos, abarcar el colectivo completo, como sería tal vez nuestra intención inicial e ideal.

Dada esta situación, nos vemos enfrentados a la necesidad de obtener una buena muestra de la población. Esta pretensión es igualmente válida tanto para investigaciones cuantitativas como cualitativas. De la naturaleza de estas últimas, dependerán las decisiones que se adopten en torno a la estrategia de muestreo a desplegar.

3. Que es un muestreo probabilístico.

Son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

4. Cuáles son los tipos de muestreo.

• Muestreo probabilístico: Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él.

• 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.

• Muestreo sistemático: Es la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio determinado.

• Muestreo por conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.

• Muestreo errático: También se llama sin norma. La muestra se realiza de cualquier forma, valorando únicamente la comodidad o la oportunidad en términos de costes, tiempo u otro factor no estadístico.

Al realizar un muestreo en una población podemos hablar de muestreos probabilísticas y no probabilísticas, entre estas técnicas o procedimientos están:

• Muestreo simple: Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grandes para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.

• Muestreo aleatorio simple: Es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Una muestra simple aleatoria es aquella en que sus elementos son seleccionados mediante el muestreo aleatorio simple.

5. Cuál es el muestreo no probabilístico.

Es un procedimiento de selección en que se desconoce la probabilidad que tiene el elemento de la población para integrar la muestra.

Resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

6. Tipo de muestreo no probabilístico.

Muestreo casual o accidental: es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.

Muestreo intencional: en este caso los elementos son escogidos como base en criterio o juicio preestablecido por el investigador.

Muestreo por cuotas: consiste en dividir a la población bajo estudios en subgrupos o cuotas según ciertas características edad, sexo y estado civil etc.

7. Que es la curva normal.

Conocida como campana o Curva de Gauss, es un modelo teórico de curva en el caso de que se de una distribución normal. Es la curva a la que toda distribución normal tiende a dibujar cuando es representada gráficamente.

La curva normal es un tipo de curva uniforme y simétrica cuya forma recuerda a muchos una campana y por tanto se le conoce como la “curva en forma de campana”. Tal vez el rasgo más sobresaliente de la curva normal es su simetría: si doblamos la curva en su punto más alto al centro, crearíamos dos mitades iguales, cada una fiel imagen de la otra.

Además, la curva normal es unimodal, ya que solo tiene un pico o punto de máxima frecuencia –aquel punto en la mitad de la curva en el cual coinciden la media, la mediana y la moda– (el alumno recordara que la media, la mediana y la moda ocurren en distintos puntos en una distribución sesgada).

8. Utilidad de la curva normal.

La curva normal puede utilizarse para describir distribuciones de puntajes, para interpretar la desviación estándar y para hacer un informe de probabilidades. Veremos que la curva normal es un ingrediente esencial en la toma de decisiones en estadística, por medio de la cual el investigador social generaliza sus

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