Estadística Aplicada a la Psicología - Muestreo clase

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MUESTREO 
Profesora: Psic. Mirta Romero 
La primera etapa de toda investigación consiste en definir de modo preciso las 
entidades sobre las que se van a observar ciertas características, el conjunto 
de todo estas entidades se llama población o universo 
Cuando el conjunto de entidades para estudiar es muy numeroso, esto requiere 
una gran cantidad de dinero, tiempo y colaboradores, por lo que no se suele 
estudiar las poblaciones completas definidas sino que se usan subgrupos o 
MUESTRAS. 
EL Muestreo:Es el procedimiento para seleccionar una muestra. 
Tenemos que tener unos conceptos básicos que nos van a servir a lo largo de 
la materia que son los siguientes: 
 Población objetivo: Población sobre la cual se desea obtener 
información. 
 Muestreo: Procedimiento para seleccionar una muestra. 
 Muestra: Subconjunto de la poblaciónseleccionado de un marco o de 
varios marcos. 
 Marco: Listado completo de unidades de muestreo. 
 Unidades de muestreo: Elementos, o conjuntos de elementos, que 
cubren la población completa. 
 Elementos: Entidades en las cuales se toman las mediciones. 
 
La primera etapa en cualquier problema de muestreo reside en ladefinición 
precisa de las entidades que componen el universo de los cuales se 
seleccionara una pequeña cantidad que formara nuestra muestra. 
A veces no es fácil contar con la información escrita que permite individualizar 
el universo, individuo por individuo y así elegirlo de acuerdo a algún método 
determinado, esta información escrita se llama ESQUEMA, puede ser por 
ejemplo un listado de todos los alumnos de una determinada escuela, un 
mapa o un registro de obreros. 
 
TIPOS DE MUESTREOS: 
Existen dos maneras o tipos de muestreos: 
 
 
NO PROBABILISTICO.PROBABILISTICO. 
(CRITERIO PERSONAL) 
 
MUESTREO NO PROBABILISTICO: 
Si en un estudio determinado, el investigador recurre a muestras conformadas 
según su propio criterio, el procedimiento que esta utilizando es NO 
PROBABILISTICO. LAS ELIGE SEGÚN SU PARECER. 
En este estudio se carecerá de una teoría estadística para determinar la 
precisión de los mismos. 
 
 MUESTREO NO PROBABILISTICO. 
 
 
MUESTREO ACCIDENTAL MUESTREO POR CUOTAS MUESTREO 
DELIBERADO. 
 
MUESTREO ACCIDENTAL: se elige un grupo accidental de personas. Por 
ejemplo, en un estudio se entrevista a jóvenes que están reunidos en un 
determinado lugar. 
MUESTREO POR CUOTAS: se determinan subgrupos y se establecen cuotas 
para el numero de personas que habrán de incluirse en casa una de estos a 
partir de un muestreo no probabilístico. Por ejemplo en una investigación sobre 
adicciones se entrevista a adolescentes y jóvenes que quieren participar del 
estudio, divididos en dos subgrupos de 15 integrantes cada uno. 
 
 MUESTREO DELIBERADO: se elige intencionalmente a los participantes. Por 
ejemplo, en una investigación sobre una problemática social, se decide 
encuestar a expertos en el tema. 
 
MUESTREO PROBABILISTICO: 
La aplicación de técnicas estadísticas inferenciales permite conocer la precisión 
de los resultados, y esto cabe cuando se parte de muestras probabilísticas.La 
elección de los integrantes de la muestra no depende de la decisión de quien 
realiza un determinado estudio sino de procedimientos basados en la 
probabilidad. 
FENOMENO ALEATORIO: hecho repetidamente observado en condiciones 
parecidas oscila en sus manifestaciones, por lo que su forma de presentación 
en una situación particular no puede ser pronosticada con certeza. 
PROPIEDADES DE LA PROBABILIDAD: El valor de la probabilidad debe estar 
entre 0 y 1inclusive. 
La probabilidad es 0 si el evento no puede ocurrir 
La probabilidad es 1 si es seguro que ocurra. 
La suma de las probabilidades de todos los resultados posibles debe ser igual 
a la unidad. 
PROBABILIDAD TEORICA: se define como el número de veces en que se 
presenta un determinado acontecimiento dividido por el total de resultados 
igualmente probables 
 
 
MUESTREO PROBABILISTICO. 
 
 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE. 
 MUESTREO SISTEMATICO. 
 MUESTREO ESTRATIFICADO. PROPORCIONAL 
 NO PROPORCIONAL. 
 MUESTREO POR CONGLOMERADOS UNA ETAPA 
 DOS ETAPAS. 
 
 
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: 
Este muestreo permite obtener una muestra aleatoria (PROBABILISTICA). 
S define como aquellas en las que cada elemento de la población tiene la 
misma probabilidad de estar incluido en la muestra elegida y también toda 
combinación de elementos tiene la misma probabilidad, por ejemplo 
tenemos un bolillero de 100 bolillas, esto quiere decir que la probabilidad de 
extraer una bolilla es independiente de la probabilidad de extraer otra bolilla 
cualquiera y si se trata de una población finita tenemos que realizar la 
reposición; es decir, si extraemos una bolilla para extraer la segunda , 
debemos colocar dentro del bolillero la primero, sino, la probabilidad de la 
segunda ya no sería 1/100 sino 1/99. 
Pasos: Una vez definida la población y se determina el número de casos de 
la muestra, se procede a distinguir las unidades de muestreo a fin de 
asignarle un código. 
La confección del listado sobre el cual se va a efectuar el muestreo es uno 
de los principales problemas prácticos que surge, porque muchas veces es 
difícil poder hacerlo de manera completa. 
Se selecciona los códigos al azar, para esto se puede usar tabla de 
números aleatorios o un bolillero. 
Se identifican todas las unidades de la muestra como último paso 
El muestreo al azar simple es práctico si la población no es muy grande y es 
relativamente fácil y barato encontrar las unidades. 
Es común que la lista sea incompleta o que contengan nombres que ya no 
son miembros de la población. Hay que depurarla hasta que sea correcta, y 
si no se puede, redefinir la población ligeramente para adaptarla a la lista. 
 
TABLA DE NUMEROS ALEATORIOS. 
 
EJEMPLO DE MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: 
Un psicólogo educacional desea estudiar los problemas de lectoescritura de 
los alumnos de 6 a 11 años, de las escuelas públicas mixtas de la ciudad de 
concepción 
1. Población: 1500 alumnos. 
2. Muestra: 300 alumnos. 
Lo primero que tenemos que hacer es enumerar el listado de alumnos que 
tenemos, una vez enumerados lo que hacemos es extraer los códigos para 
conformar la muestra (cada código va a representar un alumno). 
Como la población está conformada por cuatro dígitos una vez que 
comenzamos a buscar en la tabla de números aleatorios, se realiza la 
búsqueda de la muestra con cuatro dígitos ya que la población está compuesta 
por cuatro dígitos. 
 
Una vez seleccionados los 300 códigos de la muestra son reemplazados con 
cada nombre del alumno que corresponde a cada código. 
 
MUESTREO SISTEMATICO: 
Consiste en elegir los individuos de la muestra a intervalos sistemáticos del 
listado, intervalos iguales a partir de un primer caso elegido según el 
método de los números aleatorios. 
Proporciona una opción útil para el muestreo aleatorio simple. 
Recorremos simplemente una lista y tomamos cada tantas unidades, una. 
En general se establece un intervalo menor o igual que N/n, para fijar el 
intervalo se divide el número de casos de la población por el número de 
elementos que se desea en la muestra. 
Es útil cuando se dispone de una población listada de la que se desea 
obtener una muestra aleatoria homogéneamente distribuida a lo largo de 
toda la lista. 
Este muestreo es más conveniente que el muestreo aleatorio simple cuando 
el listado es muy largo. 
EJEMPLO MUESTREO SISTEMATICO: 
Un psicólogo educacional desea estudiar los problemas de lectoescritura de los 
alumnos de 6 a 11 años, de las escuelas públicas mixtas de la ciudad de 
concepción 
1. Población: 1500 alumnos. 
2. Muestra:300 alumnos. 
 
Lo primero que hacemos es dividir N/n, ósea: 1500/300 = 5. 
Para establecer el primer caso, lo hacemos con la tabla de números aleatorios 
(tiene que ser del caso 1 al 5) 
Supongamos que salió el caso 4 , a partir de ahí se va a extraer cada 5 casos, 
es decir: se extrae el caso 4, de ahí se suma al caso cuatro 5 que seria 9 ósea 
se tiene que extraer el caso número nueve y así sucesivamente hasta 
completar los 300 casos de la muestra. 
 
MUESTREO ESTRATIFICADO: 
Si la población es muy heterogénea y las consideraciones de costo limitan 
el tamaño de la muestra, conviene subdividir la población en estratos o 
grupos. 
La muestra total es la suma de las sub muestras 
Debemos estar seguros de que las muestras de cada extracto sean 
independientes, de maneras que las muestras elegidas en un estrato no 
dependan del otro. 
El tamaño de la sub muestra puede o no ser proporcional al tamaño de los 
estratos de la población. 
 
 Muestreo estratificado proporcional:Debe incluir en cada estrato la 
misma proporción que hay en la población. 
Ejemplo: se sigue con el mismo ejemplo población 1500 y muestra 300. 
Vamos a dividir en dos estratos uno de mujeres y el otro de varones y 
tiene que ser proporcional a la población que tenemos de mujeres y de 
varones: 
 Mujeres 800 
 Varones 700 
La muestra estaría compuesta por 160 mujeres y 140 varones. 
 
 Muestreo estratificado no proporcional: El investigador decidirá 
aleatoriamente en cada estrato que cantidad seleccionara. 
Ejemplo: se sigue con el mismo ejemplo población 1500 y muestra 300. 
Como es no proporcional el investigador decide que cantidad de mujeres 
y que cantidad de varones extraerá para conformar la muestra de 300 
alumnos. 
La muestra podría quedar conformada así: 
Mujeres 150 
Varones 150. 
 
MUESTREO POR CONGLOMERADOS. 
Se trata de un procedimiento que se emplea frecuentemente en ciencias 
sociales. 
No se eligen los elementos directamente sino que se extrae aleatoriamente 
uno o más conglomerados. 
Los conglomerados deben ser homogéneos entre si. 
El procedimiento para seleccionar la muestra puede realizarse en una o dos 
etapas, según las posibilidades y la conveniencias del investigador. 
 Muestreo por conglomerado en una etapa: El investigador decide 
seleccionar al azar simple 2 ESCUELAS 
 Muestreo por conglomerado en dos etapas:Este procedimiento es 
conveniente cuando los conglomerados tienen muchos elementos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BIBLIOGRAFIA: 
 Amón J. (1999). Estadística para psicólogos. Edición pirámide Madrid. 
 Johnson y Kuby. Estadística elemental. 11va edición 
 Cortada de Kohan, N (1994). Diseño Estadístico para Investigadores en 
ciencias sociales y del comportamiento. Editorial UBA BS.AS.