VIII. CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO

CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO

Muestreo: Proceso que nos permite la extracción de una muestra a partir de una población.

Tipos de muestreo.

A.  Muestreo no probabilístico:

Es aquel en el que la selección de los elementos de la muestra no se hace al azar. Existen dos tipos de muestro no probabilístico:

·     Muestreo sin norma (o de conveniencia): Se elige a una muestra por ser conveniente, fácil, económica. Pero no se hace en base a un criterio de aleatoridad.

·     Muestreo intencional: En este caso, si bien el muestreo no es probabilístico, los investigadores procuran que se garantice la representatividad de la muestra.

B.  Muestreo probabilístico:

Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir los siguientes tipos de muestreo:

·     Muestreo aleatorio simple: Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.

·     Muestreo aleatorio sistemático: Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

·     Muestreo aleatorio estratificado: Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.

·     Muestreo por conglomerados: en lugar de considerar cada elemento de la población, lo que consideramos son “conglomerados de elementos”. El proceso es elegir aleatoriamente uno o varios conglomerados y la muestra estará formada por TODOS los elementos de los conglomerados.

·     Muestreo por etapas: En este caso se combina el muestreo aleatorio simple con el muestreo por conglomerados:

Primero se realiza un muestreo por conglomerados (v.g., si los conglomerados son colegios en Valencia, se seleccionan aleatoriamente varios de ellos).

Segundo, no se eligen todos los alumnos (como ocurriría en un muestro por conglomerados), sino que se elige una muestra aleatoria. (Dicha muestra puede ser obtenida por muestreo aleatorio simple o puede ser estratificado.)

Es decir, hemos tenido 2 etapas de muestreo. Y claro está, es posible tener más de 2 etapas...

Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita.

Si consideremos todas las posibles muestras de tamaño n en una población, para cada muestra podemos calcular un estadístico (media, desviación típica, proporción, etc.) que variará de una a otra.

Así obtenemos una distribución del estadístico que se llama distribución muestral.

Distribución muestral: La distribución de probabilidad de todas las muestras de un determinado tamaño de muestra de la población.

Distribución muestral de medias: Es la distribución de probabilidad de todos los valores de la media muestral ().

La distribución muestral de medias como otras distribuciones de probabilidad tiene un valor esperado, una desviación estándar y una forma característica.

Teorema de Límite Central: Cuando se seleccionan muestras aleatorias simples de tamaño n de una población, la distribución muestral de la media muestral  puede aproximarse mediante una distribución normal a medida que el tamaño de la muestra se  hace grande.