Sesión 25: POBLACIÓN Y MUESTRA
Estadística inferencial:
PROPÓSITO:
POBLACIÓN:
Es todo un conjunto de objetos, situaciones o sujetos con un rasgo en común. Es un conjunto de casos que satisface una serie predeterminada de criterios.
MUESTRA:
Es el conjunto de la población integrado por las unidades muéstrales seleccionadas.
MARCO MUESTRAL:
MUESTREO PROBABLÍSTICO :
Lista detallada de las unidades de muestreo de donde se obtiene la muestra. También se le define como la población operativamente factible o la que puede ser muestreada realmente.
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo aleatorio simple
Muestreo por conglomerados
Ejemplos:
Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Para la selección de individuos se usan tablas de números aleatorios generados por computadora.
Obtener un estimado de las características de la población que se desconocen, a partir de la información obtenida de una muestra.
Se le denota por: n
Se le denota por: N
Directorio telefónico, listado de alumnos de una universidad, listado de centro de salud.
Procedimiento
- Elaboración del Marco muestral en forma de lista.
- Aplicación de la tabla de números aleatorios. Se selecciona el primer elemento entre 1 y N
CONDICIONES DE UNA MUESTRA:
Representativa: características importantes de la población (sexo, edad, etc.) deben estar presentes en la muestra.
- Selección del segundo elemento entre 1 y N. Si se repite se desecha y así hasta completar los elementos de la muestra.
TIPOS DE MUESTREO:
Muestreo NO probabilístico: probabilidad de selección de cada unidad muestral no es igual ni conocida. Se utiliza cuando no se conoce el marco muestral. Se selecciona de la muestra depende del juicio personal del investigador.
Adecuada: esta relacionada con el tamaño de la muestra.
Todas las unidades tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Se incorpora un criterio, el orden, en función de un criterio que determina el investigador.
Muestreo Probabilístico: El método de selección permite que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra. Selección aleatoria. Si se conoce el marco muestral, si se conoce el listado completo de todas las unidades que componen la población.
Procedimiento:
Todos los individuos se seleccionan en intervalos regulares. Este intervalo (k) se selecciona dividiendo el total de población entre el número de elementos deseados.
- Ordenar los elementos de la población y trasladarlos al marco muestral mediante un criterio de orden.
- Calcular el intervalo de selección K= N/n
- Seleccionar el arranque aleatorio entre 1 y k
Son:
- Seleccionar las unidades a partir del arranque aleatorio, hasta completar el tamaño de la muestra
Aleatorio simple, Sistemático, Estratificado, Por conglomerados, Multietápico
Son:
Por conveniencia (a criterio), Por casos consecutivos, Por cuota, Por bola de nieve
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
REGINA PÉREZ PEÑA 4868097
ADRIANA SOFIA OCHOA PULIDO
No debe utilizarse cuando existe repetición inherente del marco de muestreo
Caracterisícas
- Asigna probabilidades iguales de selección, no requiere tabla de números
- Eficiente solo en poblaciones homogéneas
- Aplicable en encuestas de pequeñas escala y la selección de campo
Primero se divide a la población en estratos (subgrupos), después de cada estrato se selecciona la muestra aleatoria.
Las extracciones de la muestra deben hacerse independientemente en los diferentes estratatos.
Los estratos deben ser mutuamente excluyentes y en su conjunto corresponden a toda la población.
Puede mejorarse la precisión de la medición sobre el aleatorio simple si cumple tres requisitos:
- La población consta de subconjuntos que varían mucho en tamaño.
- Las principales variables a medir están íntimamente relacionadas con los tamaños de los subconjuntos.
- Si se cuenta con una buena medida del tamaño para establecer los estratos.
Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que contienen toda la variabilidad de la población.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, es decir, los miembros del grupo o sólo les pondría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar.
Ventaje:
Simplificar la recogida de información muestral
Cuando dentro de cada conglomerado se extraen los individuos que formarán parte de la muestra por muestreo aleatorio simple, el muestreo se llama bietápico.
POR CONVENIENCIA:
POR CASOS CONSECUENTIVOS:
POR CUOTAS:
POR BOLA DE NIEVE:
Se elige a los que se supone más apropiados para participar en el estudio
Ventajas:
Más fácil, económico, accesible, visión inicial buena. Usada en estudios exploratorios.
Desventajas:
Poco representativo, algunas unidades estarán subrepresentadas y otras sobrepresentadas.
Elegir a cada paciente que cumpla con los criterios de selección dentro de un intervalo de tiempo específico o hasta alcanzar un número definido de pacientes
Ventajas:
Desventajas:
Duración es demasiado corta.
Mejor y el más fácil de los muestreos limitante duración del estudio.
Seleccionan unidades de estudio de cada uno de los subgrupos que componen la población en una cuota predeterminada. Asegura un determinado número de unidades de muestreo de diferentes categorías aparezcan en la muestra. Útil para balacear las unidades de estudio pero no se obtiene la representatividad de la población
Desventajas:
No perite la evaluación del error del muestreo.
Ventajas:
Bajos costos y la mayor conveniencia para los entrevistadores al seleccionar los elementos para cada cuota.
Selecciona un grupo inicial de entrevistados por lo general en forma aleatoria, después de la entrevista se pide a los participantes que identifiquen a otros que pertenecen a la población objetivo, los entrevistados subsecuentes se eligen en base a las referencias de los primeros.
Desventajas:
No permite la evaluación del error de muestreo.
Ventajas:
Permite estimar las características raras en la población. Bajos costos.