TIPOS DE MUESTREO

TIPOS DE MUESTREO

MUESTREO PROBABILÍSTICO

Muestreo aleatorio simple

Ejemplos 1:

The Wall Street proporciona el valor activo neto, el rendimiento porcentual en lo que va del año y el rendimiento porcentual en tres años de 555 fondos mutualistas (The Wall Street, 25 de abril del 2003). Suponga que se va a usar una muestra aleatoria simple de 12 de estos 555 fondos mutualistas para un estudio acerca de su tamaño y desempeño. Use la cuarta columna de los números aleatorios en la tabla empezando con el número 51102, para seleccionar la muestra aleatoria simple de 12 fondos mutualistas. Empiece con el fondo 102 y use los últimos tres dígitos de cada renglón de la cuarta columna para el proceso de selección. ¿Cuáles son los números de los 12 fondos mutualistas en esta muestra aleatoria simple?

Ejemplos 2:

Para obtener una muestra de alumnos de una escuela para aplicarles una encuesta, lo primero que se hace es enumerar a todo el alumnado. Se obtiene una lista de los alumnos matriculados y se le asigna un número a cada uno en orden alfabético y ascendente. Suponiendo que el total de alumnos es de 700 se utilizan los números 001, 002, 003,…, 700. Se determina el tamaño de la muestra, en este caso es de tamaño 75. Enseguida se utiliza una tabla de números aleatorios formando números de tres dígitos aceptando como unidad de análisis muestra a todos aquellos que estén comprendidos el 001 y el 700.

Ejemplos 3:

Fortune publicó datos sobre ventas, valor del activo, valor del mercado y ganancias por acción de las 500 corporaciones industriales más grandes de EE.UU (Fortune500, 2003). Suponga que usted desea seleccionar una muestra aleatoria simple de 10 corporaciones de la lista Fortune500. Use los tres últimos dígitos de la columna 9 de la tabla empezando con 554. Leyendo hacia abajo por esa columna, identifique los números de las 10 corporaciones que se tomarán para la muestra.

Muestreo sistemático

Ejemplos 1:

Una empresa tiene 120 trabajadores y se quiere extraer una muestra aleatoria sistemática de 30 trabajadores. Para ello se numeran los trabajadores del 1 al 120, Se calcula el intervalo constante entre cada individuo mediante:

Se sortea un número del 1 al 120. Supongamos que sale el número 20; entonces el primer trabajador seleccionado para la muestra será el número 20, los siguientes trabajadores se obtendrían sumando 4, hasta llegar a tener 30 trabajadores. Los trabajadores seleccionados para la muestra serían los que se correspondan a los números: 20, 24, 28, 32, 36,…..

Ejemplos 2:

Si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

2, 6, 10, 14,..., 98

Ejemplos 3:

Una cierta empresa de camisas estima que no va poder entregar todos los pedidos a tiempo, a no ser que aumente la plantilla. La empresa dispone de un listado ordenado alfabéticamente de 40 personas con las mismas características para el puesto y que actualmente están en paro. Puesto que el tiempo apremia y no es posible hacer una entrevista para seleccionar al personal, se decide elegir diez trabajadores de forma aleatoria usando el muestreo sistemático.

Tenemos que elegir 10 elementos sistemáticamente de un total de 40, por tanto se debe elegir uno de cada k=40/10=4.

Se elige el punto de partida eligiendo un número al azar entre 1 y k. Si obtenemos, por ejemplo h=2, los elementos de la muestra serán 2, 2+4, 2+2•4, 2+3•4, es decir:

2, 6, 10, 14, 18, 22, 26, 30, 34, 38

Muestreo estratificado

Ejemplos 1:

En un estudio de consumo de energía se desea estimar la proporción de edificios públicos que, según análisis, operan supuestamente de manera eficiente en lo que se refiere al uso de energía. Se dividió el territorio en tres zonas, dos grandes áreas urbanas y una rural. Los resultados de la encuesta, para la eficiencia energética, se tienen en la tabla siguiente.

Estime la proporción de todos los edificios públicos que operan en forma eficiente en lo que se refiere al consumo de energía.

Ejemplos 2:

Se desea estimar la talla media de salmones y la proporción de salmones que cumplen la norma para el consumo en un cultivo de 310 salmones distribuidos en tres estanques con la siguiente información.

¿Cuántos salmones se debe elegir en la muestra del cultivo y por estanque para estimar la proporción de salmones que cumple la norma si se desea una confianza de 95% y un error no mayor a 0.05? Si usamos un diseño MAE con Asignación proporcional

Ejemplos 3:

(Aplicación en Ciencias de la Salud) Se desea estimar la proporción de sujetos infectados con cierto virus para lo cual se estratifica la población en tres regiones y los datos obtenidos fueron los siguientes:

Determine el tamaño de muestra adecuado para estimar la proporción de sujetos infectados con una confiabilidad de 95% y un error de 0.05 usando muestreo aleatorio estratificado con asignación proporcional.

Muestreo por conglomerados

Ejemplos 1:

Se planea hacer una encuesta entre universitarios de primer curso de un País. Se quieren entrevistar 5.000 universitarios. Ante la imposibilidad de acceder (de acuerdo con los costos) a un muestreo estratificado, se piensa en una muestra de 200 conglomerados de 25 alumnos, identificando el conglomerado con un grupo de primer curso.

Ejemplos 2:

Al estudiar los seguros que se pagan en las clínicas de Lima, sería difícil obtener una lista de todos los seguros que forman la población, pero puede obtenerse una lista de todas las clínicas de Lima (grupos). Entonces, con esta lista se puede obtener una muestra aleatoria de clínicas y así obtener los precios de los seguros que se pagan.

Ejemplos 3:

Un fabricante de sierras de cinta quiere estimar el costo medio mensual de reparación para las sierras que ha vendido a ciertas industrias. El fabricante no puede obtener el costo de reparación para cada sierra, pero puede obtener la cantidad total gastada en reparación y el número de sierras

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