Determinación del tamaño de la muestra

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Determinación del tamaño de la muestra
Grupo: SB14B
	
	
Trimestre 19O
Determinación del tamaño de la muestra
El determinar el tamaño de una muestra representa una parte esencial del método científico para poder llevar a cabo una investigación. Al muestreo lo podemos definir como el conjunto de observaciones necesarias para estudiar la distribución de determinada características en la totalidad de una población, denominada muestra. 
En estadística el tamaño de la muestra es el número de sujetos que componen la muestra extraía de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población. 
Para determinar el tamaño de una muestra se deben tener en cuenta el nivel o porcentaje de confianza, el margen de error y variabilidad.
La confianza o el porcentaje de confianza es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos.
El error o porcentaje de error equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como verdadera o a la inversa: rechazar hipótesis verdadera por considerarla falsa.
La variabilidad es la probabilidad o porcentaje, con el que se aceptó y rechazó la hipótesis que se quiere investigaren alguna investigación anterior o en un ensayo previo a la investigación actual. El porcentaje con que se aceptó tal hipótesis se denomina variabilidad positiva y se denota por p, y el porcentaje con el que se rechazó la hipótesis es la variabilidad negativa, denotada por q. 
Una vez determinados estos datos, se podrá calcular el tamaño de la muestra. 
Tipos de muestreo
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo aleatorios o probabilísticos y métodos de muestreo no aleatorios o no probabilísticos.
Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.
A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. 
En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo, los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.
Métodos de muestreo probabilísticos 
Aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman la población - y que por lo tanto están incluidos en el marco muestral - tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra.
Dependiendo de si los individuos de la población pueden ser seleccionados más de una vez en la muestra o no, hablaremos de muestreo aleatorio simple con reposición o sin reposición.
Si usamos reposición, el hecho de que seleccione un individuo al azar para la muestra no impide que este mismo individuo pueda volver a ser seleccionado. 
Si, por el contrario, no usamos reposición, un individuo seleccionado para la muestra solo puede aparecer una única vez en una muestra.
Sistemático
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo que es aplicable cuando los elementos de la población sobre la que se realiza el muestreo están ordenados. Este procedimiento de muestreo se basa en tomar muestras de una manera directa y ordenada a partir de una regla determinística, también llamada sistemática. 
Concretamente, a partir de una sola unidad que se selecciona en primer lugar, el resto de unidades de la muestra vienen determinadas automáticamente al aplicarle a dicha unidad una regla selección sistemática.
La obtención de una muestra sistemática de tamaño n de una población de N elementos se consigue siguiendo el siguiente procedimiento. 
Conseguir un listado ordenado de los N elementos de la población.
Determinar el tamaño muestral n. 
Definir el tamaño del salto sistemático k dado por k = N/n. 
 Elegir un número aleatorio δ entre 1 y k (δ=arranque aleatorio). Este número permite obtener la primera unidad muestral. 
A partir de la posición δ, dando un salto de k unidades, obtendremos la segunda unidad de la muestra uδ+k y de esta forma, saltando de k en k unidades, el resto de la muestra estar ‘a formada por las unidades uδ+2k, uδ+3k, . . ., uδ+(n−1)k. 
Estratificado
El muestreo estratificado es un método de muestreo probabilístico que consiste en dividir a todo el universo o población sobre la cual se realiza la investigación en diferentes estratos o subgrupos. Generalmente, estos estratos se conforman por individuos que comparten características similares.
Una vez estratificada la población, se debe seleccionar al azar los sujetos o individuos finales de cada uno de los estratos de forma proporcional, conformando de esta manera la muestra estadística.
Muestreo estratificado proporcionado
Se le llama muestreo estratificado proporcionado cuando el tamaño de la muestra de cada uno de los estratos es proporcional al tamaño de la misma.
La fracción de muestreo es aplicada a cada estrato, dando a cada elemento de la población la misma oportunidad para ser seleccionados. La muestra resultante es una muestra auto ponderada. Este procedimiento de muestreo se utiliza cuando el propósito de la investigación es estimar los parámetros poblacionales.
Muestreo estratificado desproporcionado
El muestreo desproporcionado es un procedimiento en que el número de elementos incluidos en la muestra de cada estrato no es proporcional a su representación en la población total. Los elementos de la población no tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. La misma fracción de muestreo no se aplica a cada estrato.
Por otra parte, los estratos tienen diferentes fracciones de muestreo, y como tal, este procedimiento de muestreo no es una selección equiprobable. Con el fin de estimar los parámetros de población, la composición poblacional debe utilizarse para compensar la desproporción en la muestra.
Por conglomerados
El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Estos grupos contienen toda la variabilidad de la población, así podemos seleccionar únicamente algunos de estos conglomerados para conocer la información de interés del total de la población.
El primer paso para aplicar esta técnica es definir los conglomerados. Se trata de identificar una característica que permita dividir la población en grupos disjuntos y de forma exhaustiva, de tal manera que los grupos no difieran entre sí en relación a aquello que queremos medir.
Una vez definidos los conglomerados se seleccionarán cuáles de estos se van a estudiar, ya sea mediante un muestreo simple o sistemático.
Por último, ya seleccionados los conglomerados a estudiar, podemos investigar a todos los sujetos que forman parte de los mismos, o bien aplicar un nuevo proceso de muestreo dentro del conglomerado obteniendo una muestra mediante muestreo aleatorio simple o sistemático. 
Si optamos por esta posibilidad, estaremos hablando de un muestreo en dos etapas o bietápico: la primera etapaserá la selección del conglomerado; la segunda, la de individuos dentro del conglomerado. Si por el contrario estudiamos todos los individuos del conglomerado, hablaremos de muestreo por conglomerados unietápico.
Métodos de muestreo no probabilísticos
El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico en el que se puede formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades.
Los investigadores pueden decidir el rasgo según el cual se llevará a cabo la selección del subconjunto de la muestra para que ésta pueda ser efectiva en la recolección de datos y que puedan generalizar a toda la población. El subconjunto final se decidirá sólo de acuerdo con el conocimiento de la población por parte del entrevistador o investigador.
dividimos la población objeto de estudio en grupos de forma exhaustiva y exclusiva. Esta segmentación se hace empleando alguna variable sociodemográfica como sexo, edad, región o clase social. 
A continuación, fijamos el objetivo de individuos a encuestar para cada uno de estos grupos. Normalmente definiremos estos objetivos de forma proporcional al tamaño del grupo en la población. Estos objetivos se definen como cuotas.
Por último, buscamos participantes para cubrir cada una de las cuotas definidas. En este punto es donde nos alejamos de un muestreo probabilístico. En el muestreo por cuotas aceptamos que la selección de individuos no sea aleatoria, puede ser una selección mediante muestreo por conveniencia.
Intencional o de conveniencia
El muestreo por conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico que se aplica cuando la muestra estadística a formar es seleccionada en el entorno próximo al investigador sin que medien requisitos específicos. La idea es facilitar el trabajo de quien va a desarrollar el estudio.
Como no se espera que la muestra sea representativa de la población, no se aplica ningún proceso de selección para formarla. Por eso se privilegia la disponibilidad de las personas y la facilidad para acceder a ellas. 
No es representativa a la población, por lo tanto, no se recomienda utilizarla en los casos de que el desarrollo de la investigación requiera precisión descriptiva.
Bola de nieve
El método de muestreo de bola de nieve es un método de muestreo no probabilístico. El muestreo se realiza sobre poblaciones en las que no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Podrían ser los casos de sectas, indigentes, grupos minoritarios, etc.
Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido al de la bola de nieve.
Hay dos tipos de muestreo de bola de nieve, el muestreo lineal donde cada individuo participante debe recomendar a otro individuo, de forma que la muestra crece a un ritmo lineal y el muestreo exponencial en el que cada individuo debe invitar a participar a dos o más individuos. De esta forma, cuanta más gente participa en el estudio, más gente se añade al mismo.
Este proceso comienza definiendo un programa de participación, en el que se describa el proceso por el que un individuo invita o refiere a otros para que participen, identificar colectivos u organizaciones que puedan facilitar el acceso a unos individuos iniciales que cumplan con el rasgo característico del estudio, obtener contactos iniciales y pedirles su participación, solicitar a los participantes, una vez finalizada la entrevista, el acceso a otros contactos y por último 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.
Discrecional
El muestreo discrecional es un tipo de muestreo en el que un investigador selecciona una muestra basada en su conocimiento sobre el tema.
La muestra es elegida a partir de un criterio profesional y puede basarse en la experiencia de investigaciones realizadas con anterioridad o en el conocimiento que el investigador tiene sobre la población.
Se aplican en situaciones donde existe una persona experta en el tema capaz de selecciona una muestra representativa y arrojar resultados precisos.
Además, puede aplicarse en situaciones en las que la muestra está formada por personas altamente especializadas que no pueden elegirse utilizando ningún tipo de muestreo probabilístico o cuando la muestra seleccionada necesita ser aprobada con otros métodos de muestreo.
Es difícil estimar cuán cerca de la realidad se encuentra esta estimación. De hecho, la relevancia de los resultados depende de la experiencia del investigador.
Cibergrafía
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