Ciiiencia La Tierra

República Bolivariana De Venezuela.

Ministerio Del Poder Popular Para La Defensa.

Universidad Nacional Experimental Politécnica De La Fuerza armada Nacional.

Núcleo Táchira – sede San Cristóbal.

TIPOS Y TECNICAS (PROBABILISTICOS, NO PROBABILISTICO, CENSO).

Integrantes:

Moreno Renzo.

Escalante Génesis.

Cerinza Dulce.

Guillen Bárbara.

Muestreo:En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta.

Tipos y técnicas:

1. Probabilísticos:Los métodos de muestreo probabilísticos 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.

Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:

Muestreo aleatorio simple:

• Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

• Las observaciones se realizan con reemplazamiento, de forma que la población es igual en todas las extracciones. En el caso de que se renuncie, por azar, a volver a seleccionar en la muestra al mismo individuo, estaremos en el caso de método aleatorio sin reemplazamiento.

Supongamos que queremos elegir una muestra de n individuos de una población de N sujetos.

Cada elemento tiene probabilidad n/N de ser elegido en la muestra.

El método de muestreo aleatorio simple debe utilizarse cuando los individuos de la población son homogéneos respecto a las características a estudiar (es decir, a priori no sabemos si los resultados van a ser muy diferentes por causa de otras variables).

Es poco recomendado cuando la población es muy grande y heterogénea (los individuos presentan características dispares).

Los individuos pueden ser seleccionados por cualquier proceso probabilístico que otorgue a todos los elementos la misma probabilidad de ser elegidos.

Ejemplo:

Sacar bolas de un bombo:

Los individuos de la población se numeran del 1 al N. Extraemos n bolas del bombo y la muestra serán los individuos seleccionados.

La muestra obtenida es una tal que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

1. numeramos todos los individuos del 1 al N.

2. Generar un número aleatorio entre 0 y 1, multiplicarlo por N y redondearlo siempre al alza.

3. El número aleatorio generado indica el elemento que se seleccionará.

4. Repetimos este proceso hasta que tengamos la muestra aleatoria de n individuos. Durante este proceso, cuando algún elemento se repite, se desestima y se vuelve a generar otro número aleatorio.

Muestreo aleatorio estratificado:

En el muestreo estratificado, los individuos se dividen en grupos o estratos. Cada elemento pertenece a un único estrato.

La muestra se elige escogiendo en cada estrato un número representativo de individuos. La elección de los elementos en cada estrato se realiza mediante algún método de muestreo aleatorio simple o muestreo sistemático.

Suponemos que hay k estratos de tamaños N1, N2,…, Nk, de forma que:

En cada estrato se toman n1, n2,… nk elementos para la muestra, de manera que se toman en total n individuos, es decir:

Se tomará una muestra que sea representativa del conjunto de la población.

Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).

Muestreo aleatorio sistemático:

Se utiliza en muestras ordenadas del 1 al N. Consiste en lo siguiente:

 Supongamos que tenemos una población de N individuos ordenados del 1 al N. Queremos seleccionar una muestra de tamaño n.

 Sea k el entero más próximo a N/n.

 Escogemos al azar un número i entre 1 y k (utilizando los números aleatorios, sacar una bola de un bombo, etc.).

 La muestra será el elemento i y los elementos i+k, i+2k, etc.Es decir, el elemento k y los elementos a intervalos fijos k hasta conseguir los n sujetos:

Ejemplo:

Suponemos que queremos saber la opinión sobre un profesor de una clase de 60 personas. Dichas personas están ordenadas por orden alfabético en la lista de alumnos de clase. Para realizar la encuesta, seleccionamos a 12 personas. Por lo tanto, N=60 y n=12. El intervalo fijo entre sujetos es:

Ahora elegimos al azar un número entre 1 y k=5. Suponemos que nos sale i=2. La muestra resultado mediante el muestreo sistemático será:

Muestreo aleatorio por conglomerados:

El método de muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población está agrupada en conglomerados naturales.

Si se supone que los conglomerados

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