Concepto De Muestreo

Introducción

Partiendo de la importancia que tiene para cualquier profesional e investigador conocer varios conceptos importantes de la estadística para poder desarrollar exitosamente una investigación de cualquier tipo, en el presente trabajo nos proponemos dar tratamiento a algunos elementos de la estadística matemática de la forma más elemental posible para que pueda ser asimilada por cualquier estudiante sin tener en cuenta su preferencia de carrera ya sea de economía, mercadeo como de contabilidad.

Teoría Del Muestreo

Concepto: la técnica para la selección de una muestra a partir de una población. La teoría del muestreo es el estudio de las relaciones existente entre una población y muestras extraídas de la misma.

Estadística inferencial: La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la población.

Población: En este sentido, una población es cualquier colección ya sea de un número finito de mediciones o una colección grande, virtualmente infinita, de datos acerca de algo de interés.

Muestra: La muestra es un subconjunto representativo seleccionado de una población. Una buena muestra es aquélla que refleja las características esenciales de la población de la cual se obtuvo.

Tamaño de la muestra y tipo de muestra:

Muestras aleatorias o probabilísticas

Las unidades de análisis tienen que estar dispuestas de modo tal que el proceso de selección dé una probabilidad de selección a todas y cada una de las unidades que figuran en la población.

Muestras no probabilísticas

La elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las causas relacionadas con las características de la investigación o de quien establece la muestra.

Muestreo aleatorio sistemático

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno.

- Muestreo aleatorio estratificado:

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra

Muestreo aleatorio por conglomerados:

Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población.

Métodos de muestreo no probabilísticos

Muestreo por cuotas:

También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación.

Muestreo intencional o de conveniencia:

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

- Bola de nieve:

Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

Muestreo Discrecional

A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

Elegir una muestra probabilística o no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y del alcance de sus contribuciones.

Teoría de la muestra probabilístico

permite conocer la probabilidad que cada unidad de análisis tiene de ser integrada a la muestra mediante la selección al azar. Este tipo de muestreo comprende los procedimientos de muestreo simple o al azar, estratificado, sistemático y por conglomerados o racimos.

a) Muestreo Simple: De acuerdo con Webster (1998) “una muestra aleatoria simple es la que resulta de aplicar un método por el cual todas las muestras posibles de un determinado tamaño tengan la misma probabilidad de ser elegidas,” (p. 324). Esta definición refleja que la probabilidad de selección de la unidad de análisis A es independiente de la probabilidad que tienen el resto de unidades de análisis que integran una población. Esto significa que tiene implícita la condición de equiprobabilidad (Glass y Stanley, 1994). Los pasos para obtener una muestra aleatoria simple son:

1 Definir la población de estudio.

2 Enumerar a todas las unidades de análisis que integran la población, asignándoles un número de identidad o identificación.

3 Determinar el tamaño de muestra óptimo para el estudio.

4 Seleccionar la muestra de manera sistemática utilizando una tabla de números aleatorios generada por medios computacionales para garantizar que se tiene un orden aleatorio.

Teoría de la muestra no probabilística

la selección de las unidades de análisis dependen de las características, criterios personales, etc. del investigador por lo que no son muy confiables en una investigación con fines científicos o tecnológicos. Este tipo de muestra adolece de fundamentación probabilística, es decir, no se tiene la seguridad de que cada unidad muestral integre a la población total en el proceso de selección de la muestra. El muestreo no probabilístico comprende los procedimientos de muestreo intencional y accidental:

a) Muestreo Intencional. El muestreo

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