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Sesión 25: POBLACIÓN Y MUESTRA - Coggle Diagram
Sesión 25: POBLACIÓN Y MUESTRA
Estadística inferencial:
PROPÓSITO:
Obtener un estimado de las características de la población que se desconocen, a partir de la información obtenida de una muestra.
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.
Se le denota por: N
MUESTRA:
Es el conjunto de la población integrado por las unidades muéstrales seleccionadas.
Se le denota por: n
CONDICIONES DE UNA MUESTRA:
Representativa: características importantes de la población (sexo, edad, etc.) deben estar presentes en la muestra.
Adecuada: esta relacionada con el tamaño 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.
Son:
Por conveniencia (a criterio), Por casos consecutivos, Por cuota, Por bola de nieve
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.
Son:
Aleatorio simple, Sistemático, Estratificado, Por conglomerados, Multietápico
MARCO MUESTRAL:
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.
Ejemplos:
Directorio telefónico, listado de alumnos de una universidad, listado de centro de salud.
MUESTREO PROBABLÍSTICO :
Muestreo sistemático
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.
Procedimiento:
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
Seleccionar las unidades a partir del arranque aleatorio, hasta completar el tamaño de la muestra
Todos los individuos se seleccionan en intervalos regulares. Este intervalo (k) se selecciona dividiendo el total de población entre el número de elementos deseados.
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
Muestreo estratificado
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.
Muestreo aleatorio simple
Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Para la selección de individuos se usan tablas de números aleatorios generados por computadora.
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
Selección del segundo elemento entre 1 y N. Si se repite se desecha y así hasta completar los elementos de la muestra.
Muestreo por conglomerados
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.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
POR CONVENIENCIA:
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.
POR CASOS CONSECUENTIVOS:
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:
Mejor y el más fácil de los muestreos limitante duración del estudio.
Desventajas:
Duración es demasiado corta.
POR CUOTAS:
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.
POR BOLA DE NIEVE:
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.
REGINA PÉREZ PEÑA 4868097
ADRIANA SOFIA OCHOA PULIDO