DECISIONES CON MUESTREO

   UNIVERSIDAD SANTA MARÍA[pic 1]

  FACULTAD DE INGENIERÍA

                                                        NÚCLEO BARINAS

DECISIONES

CON

MUESTREO

        Docente:                                                                                                         Bachiller:

  Erlinda de Ferro Arrevillaga                                                                           Coronado Stefany

C.I.: V-28.421.122

Ing. En Sistemas. Semestre VI

BARINAS, ENERO 2022

DECISIONES CON MUESTREO

      La toma de decisiones bajo circunstancias de incertidumbre, y en circunstancias generales, dependen de la implementación de herramientas estadísticas, la cuales son requeridas con el propósito de analizar e interpretar las diversas alternativas que pueden emplearse como solución de un problema.

   El muestreo forma parte de las herramientas de investigación estadísticas ya mencionadas, tiene como función determinar qué fracción de un conjunto de estudio, denominado población o universo, será extraída como un subconjunto que se llamará “muestra”, con el propósito de facilitar el estudio de dicha población al permitir analizar su comportamiento y reacción ante las alternativas de decisión que serán aplicadas a menor escala en el subconjunto de prueba, es decir la muestra.

  Este subconjunto de elementos es una representación simplificada de la población a la cual pertenece, no obstante, dentro de la estadística inferencial, es importante destacar que la selección de la muestra no tiene como objetivo representar dicha población con la finalidad de generalizar los posibles resultados, su objetivo es obtener la mayor información posible en cada una de las múltiples alternativas que podrían ser aplicadas, y a partir de las mismas generar una teoría que se adecue a las condiciones presentadas. Lo cual se opone a la estadística descriptiva, donde se describen detalladamente las características de la muestra, y por tanto idealmente las de la población.

     La obtención de conclusiones definitivas sobre una población, a partir de la observación de solo una de sus partes que no la represente en su totalidad, es una imprecisión denominada error de muestreo.

TÉCNICAS DE MUESTREO

    Las técnicas de muestreo se dividen en dos tipos principales, Muestreo Probabilístico (Aleatorio) y Muestreo No Probabilístico (No Aleatorio), dentro de cada uno de ellos se dividen diversas técnicas de muestreo, clasificadas según características de población y técnicas de selección que se emplean en cada una de ellas.

• MUESTREO PROBABILÍSTICO (ALEATORIO)

    Estos métodos son caracterizados por estar basados en el principio de equiprobabilidad, es decir que todos los individuos parte la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra, esto se debe a que se escogen aleatoriamente. Las técnicas que forman parte de este grupo son las más usadas debido a que poseen una gran representatividad y permiten calcular el error de muestra. En esta categoría se encuentran los siguientes métodos:

• ALEATORIO SIMPLE: Como su nombre lo implica, se caracteriza por su simplicidad, lo cual lo convierte en uno de los métodos más empleados en la estadística inferencial. Sin embargo, es poco eficaz en una población de gran tamaño, a causa de que todas las variables pueden formar parte del subconjunto muestra, se debe conocer la cantidad de objetos que conforman al universo de estudio. Es importante destacar que se debe tener en cuenta su tamaño, de ser muy pequeña, la muestra podría ser no representativa.

      El procedimiento a seguir para su ejecución consiste en asignar un número representativo a cada objeto de la población, para luego, mediante un  mecanismo de selección al azar, como tablas de números aleatorios, elegir tantos objetos como sea necesarios para completar el tamaño de muestra requerido.

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•    ALEATORIO ESTRATIFICADO: Este método divide la población en diferentes grupos homogéneos (estratos) según determinadas características de interés, para extraer objetos representativos de cada uno de ellos. Tiene como propósito seleccionar una muestra que tome en cuenta diversas características influyentes en la población, lo que disminuye el error muestral y simplifica los procesos.

     Para obtener la muestra a través de este método se estratifica la población, y luego se extrae un número representativo de objetos correspondientes a cada categoría, mediante el uso del método de muestro aleatorio simple o sistemático.

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• ALEATORIO POR CONGLOMERADOS: Se emplea este método cuando la población a estudiar se encuentra dividida en conglomerados naturales que reflejan las características de la misma. Cada uno de ellos forma una unidad, lo cual simplifica el estudio, puesto a que hay menos individuos en el análisis.

     Al dividir la población según sus conglomerados se procede a elegir una muestra representativa mediante selección de cierto número de grupos al azar, usando el muestreo aleatorio simple o sistemático.

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• ALEATORIO SISTEMÁTICO: Al igual que en el Aleatorio Simple, para ejecutar este método se deben enumerar todos los objetos correspondientes a la población partiendo del 1.  Sin embargo, solo se extrae un número aleatorio, y el resto de la muestra se consigue al aplicar intervalos numéricos regulares.

   Por ejemplo, al tener una población de N individuos enumerados, se busca seleccionar una muestra de tamaño n, donde k será el entero más cercano a N/n. Se escoge al azar un número i entre  1 y k y se procede a aplicar los intervalos. La muestra será el conjunto de elementos a intervalos fijos k hasta conseguir los n sujetos:

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