EBA_U3_FORO_ANPL - Andrés Licona

Vista previa del material en texto

Universidad Abierta y a Distancia de México
Carrera: Lic. Nutrición Aplicada
Asignatura: Estadística Básica
Grupo: NA-NEBA-1902-B1-007
Unidad: 3
Actividad: Movilizando Conocimientos
Alumno: Andrés Pérez Licona
Matricula: ES1921015525
Fecha de Entrega: 21 / Agosto / 2019
 
Índice
Índice	2
Introducción	3
Desarrollo	4
Conclusiones	9
Fuentes	10
 
Introducción
En la referencia estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística.
Muestreo Probabilístico
Se basan en el principio de equiprobabilidad, ya que cada elemento del universo tiene una probabilidad conocida y no nula de figurar en la muestra, es decir, todos los elementos del universo pueden formar parte de la muestra.
Muestreo No Probabilístico
No se efectúa bajo normas probabilísticas de selección, durante sus procesos intervienen opiniones y criterios personales del investigador o no existe norma bien definida o validada. Por esta razón es aquel que se utiliza de forma empírica.
Concepto de Probabilidad
La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.
Al elegir una muestra aleatoria se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población. En las investigaciones llevadas por empresarios y de la medicina se usa muestreo extensivamente en recoger información sobre poblaciones.
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección). Cuando este último cumple con la condición de que todos los elementos de la población tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la población es conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.
Desarrollo
Actividad. Revisar 3 fuentes de investigación diferentes (libros, sitios web), donde se investigará el tema de Muestreo, tipos de muestreo y sus características. Incluir un cuadro comparativo entre los distintos tipos de muestreo, ventajas, desventajas, inconvenientes. Se deberá incluir al final de la participación una definición propia de muestreo.
Definición de Muestreo:
Es un término mayormente utilizado en el campo de la estadística, la cual para poder realizar estudios a una población (que es el conjunto de elementos físicos, que presentan alguna característica en común, situados en un espacio geográfico determinado en un lapso de tiempo específico, y sobre los cuales se desea investigar), es necesario tomar una muestra de esa población dada, debido a que estas pueden ser finitas o infinitas, y aún en el caso en el que sean finitas estas pueden estar formadas por una gran cantidad de elementos lo que hace imposible un análisis completo.
Para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.
Tipos de Muestreo Probabilístico
- Muestreo Aleatorio Simple
La selección de la muestra se realiza en una sola etapa, directamente y sin reemplazamientos.
Se aplica fundamentalmente en investigaciones sobre poblaciones pequeñas y plenamente identificables, por ejemplo cuando disponemos de la lista completa de todos los elementos del universo.
- Muestreo Aleatorio Sistemático
Se utiliza en muestras ordenadas. Consiste en seleccionar al azar un elemento y a partir de él, incrementando un intervalo fijo, seleccionar toda la muestra.
Primero se determina de qué tamaño es la muestra, una vez determinado el tamaño, se calcula el coeficiente de elevación, esto es, el cociente, la división, entre el tamaño del universo y el tamaño de la muestra.
- Muestreo Aleatorio Estratificado
Se basa en dividir los elementos del universo en grupos, donde cada elemento del universo pertenece a un solo grupo, y el conjunto de los grupos forman la totalidad del universo. A cada grupo lo llamamos estrato.
Cuanto más homogéneos seas los estratos, más precisas resultaran las estimaciones.
- Muestreo Aleatorio por Conglomerados
Se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población.
En este tipo de muestreos la unidad muestral no son los elementos del universo, sino un conjunto de elementos que bajo determinados aspectos se puede considerar que forman una unidad.
Tipos de Muestreo No Probabilístico
- Muestreo por Cuotas
También denominado en ocasiones accidental. Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más representativos o adecuados para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
- Muestreo Intencional o de Conveniencia
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras representativas mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Pretende seleccionar unidades de análisis que cumplen los requisitos de la población objeto de estudio, pero que sin embargo, no son seleccionadas al azar.
Se utiliza preferentemente en estudios exploratorios. Las pruebas pilotos, también usan con frecuencia éste tipo de muestreo, es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.
- Bola de Nieve
Se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy pequeña. En este tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique a otro sujeto potencial que también cumpla con los criterios de la investigación.
Para llevarlo a cabo se reúnen los datos de los pocos miembros de la población objetivo que se puedan localizar y se les pide información necesaria para ubicar a otros miembros que conozcan de esa población.
- Muestreo Discrecional
A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
Aplica bien para estudios de pre-prueba o prueba piloto para un instrumento. La idea se centra en que el investigador elige la muestra por que los considera los más representativos.
	Tipos de Muestreo
	Ventajas
	Inconvenientes
	Muestreo Aleatorio Simple
	- Es sumamente sencillo y de fácil comprensión.
- Permite el cálculo rápido de medias y varianzas.
- Está basado en la teoría estadística, por esta razón existen paquetes informáticos analizar todos los datos.
	- Requiere que se posea un listado completo de toda la población.
- El trabajar con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.
	Muestreo Aleatorio Sistemático
	- Es de fácil aplicación.
- En algunas ocasiones no es necesario tener un listado de toda la población.
	- Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar estimaciones desniveladas.
	Muestreo Aleatorio Estratificado
	- Se pueden obtener estimaciones más precisas y confiables.
- Puede realizar diferentes métodos de muestreo y/o estimación en determinados estratos, lo que permite reducir la varianza (desviación estándar) y por tanto disminuir el tamaño de la muestra.
- Facilita la coordinación y realización de lostrabajos de campo.
	- Los análisis son complicados
	Muestreo Aleatorio por Conglomerados
	- Resulta muy eficiente cuando la población es enorme.
- Minimiza Costos.
- No es necesario tener un listado de toda la población, pueden ser necesario solo de las unidades primarias del muestreo.
	- El error estándar es mayor que en el muestreo aleatoria simple o estratificado.
- Es complejo su cálculo de error estándar.
	Muestreo por Cuotas
	- Busca reproducir artificialmente la composición real de la población en relación a ciertas características de interés, lo que le otorga mayor validez que a otros métodos de este tipo.
- Supone una reducción de costes.
	- La muestra no se podrá considerar representativa.
	Muestreo Intencional o de Conveniencia
	- Posibilita la participación voluntaria.
- Facilita la obtención de un gran volumen de información en un plazo reducido de tiempo.
	- La muestra no se podrá considerar representativa.
- Al ser voluntario, estará expuesto a un menor interés de participación.
	Muestreo Bola de Nieve
	- Facilita el acceso a poblaciones de difícil identificación y acceso.
- Posibilita un mayor nivel de confianza y colaboración en los individuos con los que se contacta.
	- La muestra no se podrá considerar representativa.
- Implica el riesgo de que se produzca un sesgo adicional, ya que es previsible que las personas encuestadas tiendan a recomendar la participación de aquellas afines en sus opiniones, obviando a otras que tengan una percepción contraria en relación a la temática objeto de estudio.
	Muestreo Discrecional o por Juicios
	- Garantiza la obtención de un gran volumen de información a través de una muestra menor.
- Es de gran utilidad para aquellos estudios de carácter exploratorio en los que existe una elevada necesidad de conocimiento sobre la temática objeto de estudio. 
	- La muestra no se podrá considerar representativa.
- No es un método de muestreo útil, ya que enfatiza en el acceso a un colectivo concreto.
Definición propia de Muestreo:
El muestreo es una herramienta científica en donde se obtienen una muestra de la población, esta puede ser infinita o no infinita (finita), en el cual se van a estimar ciertos parámetros o corroborar hipótesis, para determinar la realidad sobre un estudio a la población y/o universo, en el cual se deberá examinar con exactitud para obtener inferencias sobre dicha población.
Conclusiones
Existen diversos tipos de muestreo, lo más difícil es el saber cuál es el adecuado para cada circunstancia, ya que el muestreo resulta ser sumamente importante en una investigación.
Al realizar cualquier investigación social o de mercados, la mayor parte de las veces se rebasa la capacidad de los investigadores/as para llegar a toda la población o universo de estudio, por lo que se suele optar por métodos de muestreo que sirvan para acotar ese universo y así poder realizar la investigación dentro de nuestras posibilidades.
El uso de estos métodos de muestreo, como su propio nombre indica, nos ayuda a obtener información fiable de la población a partir de una muestra de la que extraer inferencias estadísticas con un margen de error medido en términos de probabilidades. En otras palabras, en una investigación por muestreo podremos estudiar el comportamiento y las opiniones de toda una población analizando únicamente una parte de esta, teniendo en cuenta que siempre existirá un margen de error a la hora de realizar dichos cálculos. El muestreo además de ser una ciencia Estadística, es un arte, donde no solo los elementos se seleccionan al azar con una medida de probabilidad, si no que, además, requiere pericia por parte de investigador en el diseño de la muestra a la hora de determinar:
- La técnica de selección de elementos de investigación.
- La selección de los estimadores apropiados.
- La elección de un tamaño adecuado de la muestra con precisión (margen de error) y un nivel de confianza aceptable.
- Y el uso de marcos muéstrales actualizados.
En las Ciencias Sociales y Humanas, el diseño de muestras resulta fundamental a la hora de realizar cualquier investigación pues, en comparación con otras ciencias, no es posible ejercer control exhaustivo de las variables y la conducta humana tiene facetas donde hay alta variabilidad. Sin embargo, todavía hoy sigue siendo una de las áreas más débiles dentro de la Estadística, dado que son pocas las personas que están especializadas en esta materia.
Fuentes
Manuel Vivanco. (2005). Muestreo Estadístico Diseño y Aplicaciones. General Gana 1486, Santiago Chile: EDITORIAL UNIVERSITARIA S.A.
Colaboradores de Wikipedia. (2019). Muestreo (estadística). 20 de Agosto del 2019, de Wikipedia, La enciclopedia libre Sitio web: https://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_(estad%C3%ADstica)
Conceptodefinicion.de. (s.f.). Definición de Muestreo. 20 de Agosto del 2019, de Conceptodefinicion.de Sitio web: https://conceptodefinicion.de/muestreo/
Sergio Herrera. (2018). Ventajas y Desventajas de los tipos de Muestreo No Probabilístico. 20 de Agosto del 2019, de Prezi.com Sitio web: https://prezi.com/565ayqckapyf/ventajas-y-desventajas-de-los-tipos-de-muestreo-no-probabilistico/
Comunicación iS+D. (2018). ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE EL MUESTREO ESTADÍSTICO?. 20 de Agosto del 2019, de iS+D Fundación para la Investigación Social Avanzada Sitio web: http://isdfundacion.org/2018/10/10/que-es-y-para-que-sirve-el-muestreo-estadistico/
Carrasquedo Velázquez Karla Sofía. (2017). Muestreo probabilístico y no probabilístico. 20 de Agosto del 2019, de GestioPolis Sitio web: https://www.gestiopolis.com/muestreo-probabilistico-y-no-probabilistico/
10