Características de los muestreos probabilísticos y no probabilísticos

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2017
PROBABILIDAD
Y ESTADISTICA
CAROL YESENIA
SÁNCHEZ NIETO
[MUESTREO PROBABILISTCO
Y NO PROBABILISTICO]
CATEDRÁTICO: M.I.A. LAURA YAZMIN PARRA VELASCO
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INTRODUCCIÓN
En la actualidad las exigencias por parte del mundo son cada vez mayores, por lo
tanto corre de nuestra cuenta el adaptarnos y sobrevivir a los cambios que exige el
mundo. En el ámbito empresarial no es suficiente tener conocimientos solo sobre
la administración sino que debemos ser capaces de manejar una infinidad de
temas y desarrollarlos, puesto que hay mucha competencia.
En el trabajo siguiente se desarrolla el tema de Muestreo probabilístico y no
probabilístico, con el fin de aportar información de calidad a los usuarios que
necesiten apoyarse o conocer más acerca del tema de una manera sencilla, la
cual puede ser utilizada en varias ramas de estudios y solo por mencionar una, el
ámbito empresarial.
No basta ser capaces de hacer las cosas, muchas veces se necesita el
conocimiento y las ganas de hacer las aportaciones, para así desarrollar los
requerimientos que son mayores cada vez. Somos seres pensantes y conscientes,
por lo tanto debemos actuar con responsabilidad tanto en nuestras acciones como
en todo los que nos rodea.
Este trabajo, como se podrán dar cuenta fue elaborado a partir de los temas vistos
en clase de probabilidad y estadística, de una licenciatura de negocios, en donde
es de mucha importancia tener conocimientos necesarios para enfrentarnos al
mundo y a la humanidad.
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MUESTREO
Se trata del proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población
específica con el fin de estudiarlos y caracterizar el total de la población.
A continuación dos términos fundamentales del muestreo:
Universo o población: Es el total de individuos que deseo estudiar o
caracterizar
Muestra: Es el conjunto de individuos del universo que selecciono para
estudiarlos, por ejemplo a través de una encuesta.
A continuación se presentan las principales ventajas y desventajas de utilizar
muestreo frente a estudiar todo un universo.
VENTAJAS DEL MUESTREO
Resume considerablemente el tiempo y costos de los estudios que se
realizan además de reducir los recursos que se emplean.
La operación de los datos resulta más simple.
1. MUESTREO Ilustración 1
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DESVENTAJAS DEL MUESTREO
Introducimos error (controlado) en el resultado, debido a la propia
naturaleza del muestreo y a la necesidad de generalizar resultados.
Tenemos el riesgo de introducir sesgos debido a una mala selección de la
muestra. (Jan, 2009)
MUESTREO PROBABILÍSTICO
Se hablará de muestro probabilístico siempre que se cumplan dos condiciones:
Los elementos de la población deben tener una probabilidad mayor de cero
para ser seleccionados en la muestra.
Se tiene conocimiento preciso de la probabilidad de cada elemento.
Como se puedo apreciar, sólo podemos hacer muestreo probabilístico si se
cuenta con un marco muestral. Posteriormente, la forma que se emplea para
seleccionar la muestra define las diferentes técnicas de muestreo probabilístico,
las cuales se muestran a continuación.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
El muestreo aleatorio simple (M.A.S.) Se trata de la técnica de muestreo en la que
todos los elementos que forman el universo y que se encuentran detallados en el
marco muestral, tienen la misma probabilidad de ser elegidos para la muestra.
Dentro del muestreo aleatorio simple se encuentran dos subdivisiones, que se
definen de acuerdo a la posibilidad de que los individuos del universo puedan ser
seleccionados más de una vez en la muestra, se trata de M.A.S. con reposición o
sin reposición.
Si se utiliza la reposición, cuando al momento de seleccionar a un individuo al
azar para la muestra no importa que vuelva a ser seleccionado en una siguiente
selección.
Si no se utiliza la reposición, un individuo seleccionado para la muestra una vez ya
no entraría nuevamente en el sorteo.
Se emplea la siguiente expresión para el tamaño de muestra en un M.A.S. sin
reposición. La fórmula relaciona el tamaño de muestra necesario cuando el
universo es finito con el tamaño necesario cuando el universo es infinito:
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Donde n0 es el tamaño de muestra necesario para un universo infinito y N es el
tamaño del universo finito. Es posible demostrar que el tamaño de muestra cuando
usamos reemplazo (nr) es siempre igual al tamaño necesario para universo infinito
(nr=n0).
VENTAJAS DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Es rápida y fiable ya que actualmente existen software que minimizan el
trabajo al momento de seleccionar a los individuos por lo que es más
confiable.
El error debido al azar puede calcularse de forma precisa
De esta forma, al usar M.A.S. nos aseguramos la obtención de muestras
representativas, de manera que la única fuente de error que va a afectar los
resultados va a ser el azar.
DESVENTAJA DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Dificultad de llevarlo a la práctica en investigaciones reales. al ser una
técnica probabilística, se necesita un marco muestral con todos los
individuos y que todos sean seleccionables para la muestra.
Ilustración 2
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MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
Esta técnica, perteneciente a la familia de muestreos probabilísticos, consiste en
dividir toda la población objeto de estudio en diferentes subgrupos o estratos
disjuntos, de manera que un individuo sólo puede pertenecer a un estrato. Una
vez definidos los estratos, para crear la muestra se seleccionan individuos
empleando una técnica de muestreo cualquiera a cada uno de los estratos por
separado. Si por ejemplo empleamos muestreo aleatorio simple en cada estrato,
hablaremos de muestreo aleatorio estratificado (M.A.E. en adelante). Los estratos
suelen ser grupos homogéneos de individuos, que a su vez son heterogéneos
entre diferentes grupos.
Es relativamente habitual definir estratos de acuerdo a algunas variables
características de la población como son la edad, sexo, clase social o región
geográfica. Estas variables permiten dividir fácilmente la muestra en grupos
mutuamente excluyentes y con bastante frecuencia, permiten discriminar
comportamientos diferentes dentro de la población…” (Jan, 2009)
TIPOS DE MUESTREO ESTRATIFICADO
Dependiendo de la dimensión que se le asigne a los estratos, hablaremos de
diferentes tipos de muestreo estratificado. También se acostumbra a hablar de
diferentes formas de "afijación" de la muestra en estratos.
MUESTREO ESTRATIFICADO PROPORCIONADO
Cuando seleccionamos una característica de los individuos para definir los
estratos, suele ocurrir que el tamaño de las subpoblaciones resultantes en el
universo es diferente.
MUESTREO ESTRATIFICADO UNIFORME
Hablaremos de una afijación uniforme cuando asignamos el mismo tamaño de
muestra a todos los estratos definidos, sin importar el peso que tienen esos
estratos en la población.
MUESTREO ESTRATIFICADO ÓPTIMO (RESPECTO A LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR)
En este caso, el tamaño de los estratos en la muestra no guardará
proporcionalidad con la población. Por el contrario, se define el tamaño de los
estratos proporcionalmente a la desviación estándar de las variables objeto de
estudio. Es decir, se toman estratos de mayor tamaño en los estratos con mayor
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variabilidad interna para representar mejor en el total de la muestra los grupos
poblacionales más difíciles de estudiar…” (Jan, 2009)
MUESTREO SISTEMÁTICO
Se trata de una técnica la cual consiste en seleccionar a determinado sujeto de
forma aleatoria entre la población para posteriormente seleccionar para la muestra
a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.
El muestreo sistemático es un proceso muy simple y que sólo requiere la elección
de un individuo al azar. Los resultados que obtenemos son representativos de la
población, este tipo de muestre se utiliza muy poco.
A continuación se presenta el proceso para realizar el muestreo sistemático.
PROCESO DEL MUESTREO SISTEMATICO
1. Elaboramos una lista ordenada de los N individuos de la población, lo que sería
el marco muestral.
2. Dividimos el marco muestral en n fragmentos, donde n es el tamaño de muestra
que deseamos. El tamaño de estos fragmentos será
K=N/n
donde K recibe el nombre de intervalo o coeficiente de elevación.
Ilustración 3
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3. Número de inicio: obtenemos un número aleatorio entero A, menor o igual al
intervalo. Este número corresponderá al primer sujeto que seleccionaremos para
la muestra dentro del primer fragmento en que hemos dividido la población.
4. Selección de los n-1 individuos restantes: Seleccionamos los siguientes
individuos a partir del individuo seleccionado aleatoriamente, mediante una
sucesión aritmética, seleccionando a los individuos del resto de fragmentos en que
hemos dividido la muestra que ocupan la misma posición que el sujeto inicial. Esto
equivale a decir que seleccionaremos los individuos…” (Jan, 2009)
A, A + K, A + 2K, A + 3K, ...., A + (n-1)K
VENTAJAS DEL MUESTREO SISTEMATICO
Representa muy bien a la población, de manera rápida y simple ya que no
hay necesidad de generar muchos números aleatorios así como sujetos en
nuestra muestra.
Nos garantiza una selección equitativa de la población a estudiar.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
El muestreo por conglomerados es una técnica que se basa en grupos para ser
analizados, los cuales representan correctamente el total de la población en
relación a la característica que queremos medir.
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PROCESO DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS
1. Definir los conglomerados, seleccionando una característica que permita
dividir la población en grupos disjuntos y exhaustivamente.
2. Seleccionar los conglomerados que se estudiarán.
3. Investigar a los sujetos que forman parte del conglomerado.
VENTAJA DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Resulta más económico seleccionar un conglomerado a estudiar que hacer una
muestra aleatoria o sistemática.
DESVENTAJA DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Que los conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
En muchas ocasiones se tiene que recurrir a otras técnicas de muestreo, que se
encuentran en el grupo de no probabilístico. En estas técnicas alternativas,
comúnmente se recurre a seleccionar elementos para la muestra basándose en
hipótesis relativas a la población de interés, lo cual es llamado criterio de
selección.
Una muestra no probabilística nos informa de cómo es un universo pero no nos
permite saber con qué precisión: no podemos establecer unos márgenes de error
y unos niveles de confianza.
EL MUESTREO POR CONVENIENCIA
Como su nombre lo dice, esta técnica se trata de seleccionar una muestra de la
población por el hecho de que sea accesible. Es decir, los individuos que
aportarán en la investigación son elegidos porque están fácilmente disponibles, no
porque hayan sido seleccionados mediante un criterio estadístico aunque no
permite afirmar de manera general sobre la población estudiada.
VENTAJA DEL MUESTREO POR CONVENIENCIA
Debido a que el elemento a analizar está dispuesto a cooperar con el
estudio es más fácil que se obtengan datos veraces a parte de su
disposición a la causa.
DESVENTAJA DEL MUESTREO POR CONVENIENCIA
La falta de representatividad, la imposibilidad de hacer aseveraciones
estadísticas sobre los resultados y el riesgo de incurrir en sesgos debido al criterio
de muestreo empleado. En el peor de los casos, mi muestra conveniente puede
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presentar un sesgo sistemático respecto al total de la población, lo que produciría
resultados distorsionados…” (Jan, 2009)
MUESTREO SECUENCIAL
El muestreo secuencial es una técnica de muestreo no probabilístico en la cual
para seleccionar al sujeto o grupo que se estudiará, se eligen en un determinado
intervalo de tiempo, se realiza el estudio, se analizan los resultados, luego se
selecciona otro grupo de sujetos, de ser necesario.
MUESTREO POR CUOTAS
El muestreo por cuotas consta de tres pasos
1. Segmentación división de la población objeto de estudio en grupos de
manera exhaustiva y mutuamente.
2. Fijación del tamaño de las cuotas. EL número de individuos a encuestar
para cada uno de estos grupos.
3. Selección de participantes y comprobación de cuotas. Se buscan
participantes para cubrir cada una de las cuotas definidas.
VENTAJA DEL MUESTREO POR CUOTAS
Los resultados que arroja son muy útiles además de ser de bajo costo y
fables.
DESVENTAJAS DEL MUESTREO POR CUOTAS
La imposibilidad de acotar el error que estamos cometiendo al usar este
tipo de muestreo.
El riesgo de obviar una cuota relevante en un estudio. (Jan, 2009)
MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
Es una técnica de muestreo no probabilística en la que los individuos
seleccionados para ser estudiados reclutan de igual manera a otros participantes
para el estudio. Se le dio el nombre de bola de nieve precisamente porque como
una bola de nieve al caer, se junta más material entre los sujetos en cuestión.
La bola de nieve se utiliza muy a menudo en las poblaciones a las que no hay un
fácil acceso. En estudios requieren estudiar una población específica, puede llegar
a ser más efectivo obtener una muestra a través de los integrantes de la misma
población, que mediante una selección puramente aleatoria, en la que una gran
cantidad de individuos candidatos a participar serían descartados.
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PROCESO DEL MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
El proceso de creación de una muestra mediante bola de nieve se fundamenta en
usar la red social de unos individuos iniciales para acceder a un colectivo.
Podríamos dividir este proceso en los siguientes pasos:
1. Definir un programa de participación, en el que se describa el proceso por
el que un individuo invita o refiere a otros para que participen.
2. Identificar colectivos u organizaciones que puedan facilitar el acceso a unos
individuos iniciales que cumplan con el rasgo característico del estudio.
3. Obtener contactos iniciales y pedirles su participación. Esta parte sería
similar a una técnica de muestreo convencional, pero destinada a obtener
un tamaño de muestra reducido.
4. Solicitar a los participantes, una vez finalizada la entrevista, el acceso a
otros contactos.
5. Asegurar la diversidad de contactos mediante una correcta selección de los
individuos iniciales y promoviendo que la recomendación no se limite a
contactos muy cercanos. (Jan, 2009)
TIPOS DE MUESTREO BOLA DE NIEVE
Básicamente podemos identificar dos tipos de muestreo bola de nieve:
1. Muestreo lineal: los individuos de la población deben recomendar a otro
individuo, de tal manera que la muestra crece a un ritmo lineal.
2. Muestreo exponencial: Cada individuo debe invitar a participar más de un
individuo. Como se invitarán a varias personas simultáneamente, la
población crecerá más en menor tiempo.
VENTAJAS DEL MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
Permite muestrear a poblaciones de difícil acceso.
Es un proceso económico y sencillo.
Requiere poca planificación y pocos recursos humanos: los propios sujetos
entrevistados hacen de mano de obra.
DESVENTAJAS DEL MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
Falta de control en cuanto a la constitución de la muestra.
No garantiza representatividad, ni permite conocer el grado de precisión
que ofrecerá.
Tamaño de muestra incontrolado: la cnica no permite fijar a priori con
precisión el tamaño de muestra que vamos a obtener.
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MUESTREO DISCRECIONAL
El muestreo discrecional es más comúnmente conocido como muestreo
intencional. En este tipo de toma de muestras, los sujetos son elegidos para
formar parte de la muestra con un objetivo específico. Con el muestreo
discrecional, el investigador cree que algunos sujetos son más adecuados para la
investigación que otros. Por esta razón, aquellos son elegidos deliberadamente
como sujetos…” (Universo Fórmulas, 2014)
El investigador selecciona a los individuos de acuerdo a su criterio profesional.
Puede hacer la selección en base con la experiencia de estudios realizados
anteriormente o en su conocimiento sobre la población y el comportamiento de
ésta frente a las características estudiadas.
MARCO MUESTRAL
El marco muestral es la lista de elementos que componen el universo que se
desea estudiar y de la cual se extrae la muestra. Estos elementos a investigar no
siempre deben ser individuos, también pueden ser otras cosas susceptibles de ser
analizadas. Cada uno de estos elementos presentes en el marco muestral se
conoce como unidades muestrales.
Ilustración 5
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CONCLUSIÓN
Inimaginable la cantidad de beneficios que nos pueden aportar las herramientas
que presenté en este trabajo, depende de la situación en la que nos encontremos
y los objetivos e tipo de muestreo que debemos utilizar.
Se sabe que al realizar estudios e investigaciones siempre debemos utilizar las
herramientas que mejor se adapten a nuestras necesidades, sin embargo no
siempre es posible obtener resultados cien por ciento confiables es por eso que
tenemos una gran variedad de instrumentos a nuestra disposición, es nuestra
tarea tratar de cumplir con los estándares propuestos para cada actividad.
Si bien no es posible hacer un estudio que no contenga margen de error podemos
emplear de manera consciente el muestreo y sacarle el máximo provecho, eso ya
depende los investigadores.
Concluyo que en cualquier área en la que las personas se desempeñen siempre
se recurrirá a cálculos probabilísticos y, de esto se trata, de ir aprendiendo cada
vez más para desarrollarnos y crecer además de dejar nuestro granito de arena
como aporte.
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Bibliografía
Jan. (17 de Mayo de 2009). Explorable. Recuperado el 02 de Enero de 2017, de
https://explorable.com/es/muestreo
Universo Fórmulas. (2014). Recuperado el 03 de Enero de 2017, de
http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-discrecional/

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Sánchez Nieto Carol Yesenia. (2017, febrero 1). Características de los muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/caracteristicas-los-muestreos-probabilisticos-no-probabilisticos/
Sánchez Nieto, Carol Yesenia. "Características de los muestreos probabilísticos y no probabilísticos". GestioPolis. 1 febrero 2017. Web. <https://www.gestiopolis.com/caracteristicas-los-muestreos-probabilisticos-no-probabilisticos/>.
Sánchez Nieto, Carol Yesenia. "Características de los muestreos probabilísticos y no probabilísticos". GestioPolis. febrero 1, 2017. Consultado el 16 de Noviembre de 2017. https://www.gestiopolis.com/caracteristicas-los-muestreos-probabilisticos-no-probabilisticos/.
Sánchez Nieto, Carol Yesenia. Características de los muestreos probabilísticos y no probabilísticos [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/caracteristicas-los-muestreos-probabilisticos-no-probabilisticos/> [Citado el 16 de Noviembre de 2017].
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