Muestreo

1.- Como explicarías la teoría del muestreo?

El muestreo no es otra cosa que tomar una pequeña cantidad de algo mas grande para poder analizar factores que salgan de dicha muestra podiendo asi solucionar problemas problemas existentes.

2.- En que situaciones es conveniente recurrir al muestreo:

Se podría utilizar en el sistema de producción de algún proceso. Tomando una muestra cada cierto número de productos para poder detectar posibles fallas.

3.- Como explicarías la diferencia de una muestra y una población:

Se podría decir que es el conjunto de objetos o personas que se estén estudiando y la muestra es la pequeña parte tomada de este conjunto.

4.- explica que es, un ejemplo ilustrativo (recorte de una revista, periódico, etc.) y dar razón de ellos.

a) Muestreo aleatorio simple:

Este tipo de muestreo es uno de los mas difíciles de realizar por el numero de datos que se tiene que obtener pero ya realizado entre la población se toma una muestra de esté aleatoriamente.

b) Muestreo estratificado:

En este muestreo se divide la población total en clases como podrían ser peso y altura y teniendo esto se escoge un número proporcional.

c) Muestreo conglomerado:

en este muestreo se divide la población en grupos y luego seleccionamos una muestra aleatoria de ellos.

d) Nivel de confianza:

El nivel de confianza se da en porcentaje, por ejemplo: si suponemos que un equipo juega y decimos cual es la posibilidad de que gane y según sus resultados anteriores damos un porcentaje de que gane.

e) Error de muestreo:

Esta distorsión se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra. Y es la distorcion de un análisis estadístico debido al método de recolección de muestras. Y si dicho riesgo no es tomado en cuenta, algunas conclusiones pueden ser erróneas.

TAREA #2

1.- Elaborar un cuadro de cada tipo de muestreo donde menciones las características, ventajas e inconvenientes.

TIPOS DE MUESTREO CARACTERISTICAS

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Es el tipo de muestreo más simple y en él se basan todos los demás. Para obtener los elementos de la muestra se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los elementos que debe contener la muestra. Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO Es una técnica parecida a la anterior, pero, tras elegir un primer elemento al azar, selecciona los demás a intervalo regulares, es decir, "sistematiza la selección de elementos.

Por ejemplo, si tenemos una población de 100 individuos y queremos seleccionar una muestra de 20, actuaríamos de la siguiente forma:

Numeramos los elementos o personas.

Tenemos que elegir un elemento de cada 100/20= 5 (coeficiente de elevación).

Elegimos al azar un elemento o persona entre los 5 primeros. Supongamos que elegimos el número 2.

Posteriormente seleccionamos un elemento cada 5, es decir, el 2+5=7, 7+5=12, etc. El último sería el elemento número 97.

MUESTREO ESTRATIFICADO Consiste en dividir la población total en clases homogéneas (estratos). Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple 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 POR CONGLOMERADOS Es parecido al muestreo estratificado, con la diferencia que la población se divide en grupos heterogéneos, como si fueran su poblaciones dentro de la población general. Ejemplos de conglomerados serían unidades hospitalarias, mesas electorales, etc.

2.- Consulta la página www.fao.org escribe en el buscador “MUESTREO” y revisa 3 artículos para realizar un reporte de ellos.

1.- TEORÍA DEL MUESTREO

Introducción

Cada sistema de muestreo se usa para obtener estimaciones de ciertas propiedades de la población objeto de estudio, y será tanto más adecuado cuanto mejores sean las estimaciones que proporcione. Las estimaciones individuales pueden ser, por casualidad, muy aproximadas o diferir considerablemente del verdadero valor, dando una prueba deficiente de los méritos del sistema. Un mal sistema de muestreo puede dar a veces algunas estimaciones muy exactas, así como también un buen sistema dar alguna muy alejada del verdadero valor. La mejor manera de juzgar un sistema de muestreo consiste en observar la distribución de frecuencias de las estimaciones que se obtienen por muestreos repetidos. Un buen sistema proporciona estimaciones cuya distribución de frecuencias posee una pequeña variancia y su valor medio está muy próximo al valor verdadero. La diferencia entre la estimación media y el valor verdadero se denomina sesgo. (El término «sesgo» se usa también refiriéndose al proceso por el cual se producen las diferencias.) Las magnitudes del sesgo y la variancia de un sistema de muestreo son, en una gran extensión, independientes entre sí; un sistema puede dar estimaciones con una pequeña variancia, es decir, difiriendo poco entre ellas, pero con un gran sesgo, esto es, quedando todas las estimaciones muy lejos del valor verdadero. (Un ictiómetro con las cifras de la escala casi ilegibles introducirá cierta variancia

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