TEMA 8: TEORÍA DE MUESTRAS

1. ESTIMACIÓN E INFERENCIA ESTADÍSTICA

• Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que estas reflejen las características de la población le llamamos técnicas de muestreo
• Siempre que trabajamos con muestras hay que asumir un cierto error
• Si la muestra se elige por azar (muestreo aleatorio), tiene asociado el error denominado aleatorio
• En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable.

2. PROCESO DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

3. PROCEDIMIENTO MUESTRAL

Un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando

4. TIPOS DE MUESTREO

4.1. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

• No sigue el proceso aleatorio
• No puede considerarse que la muestra sea representativa de una población
• Se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que realiza

4.1.1. POR CONVENIENCIA O INTENCIONAL

En el que el investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integrarán la muestra, considerando las unidades típicas de la población que desea conocer

4.1.2. POR CUOTAS

En el que el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar

4.1.3. ACCIDENTAL

Consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. Es la más deficiente.

4.2. MUESTREO PROBABILÍSTICO

Todos y cada uno de los elementos tienen una probabilidad calculable y, por lo tanto, conocida, de ser elegidos para la muestra.

4.2.1. ALEATORIO SIMPLE

Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra:

• De sorteo o rifa: Desventaja de este método es que no puede usarse cuando el universo es grande.
• Tabla de números aleatorios: más económico y requiere menor tiempo

4.2.2. SISTEMÁTICO

Similar al aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada

4.2.3. ESTRATIFICADO

Se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales que deben someterse a estudio presentan cierta variabilidad o distribución conocida que puede afectar a los resultados

4.2.4. CONGLOMERADO

Se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo elaborarla. En la selección de la muestra en lugar de escogerse cada unidad se toman los subgrupos o conjuntos de unidades

5. TAMAÑO DE LA MUESTRA

• Depende de:
• Error aleatorio (estándar)
• De la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar
• De la varianza de la variable a estudiarr
• El tamaño de la población de estudio
• Se calcula si se trata de una población:

• Siendo Z el valor que depende del nivel de confianza
• S al cuadrado: la varianza poblacional
• e: error máximo aceptado
• Se calcula si se trata de una proporción:

• P: proporción de una categoría variable
• 1-p: proporción de la otra categoría
• z: valor dependiente del nivel de confianza
• N: tamaño de la población
• e: error máximo aceptado