Muestra y muestreo.ppt

8/18/2019 Muestra y muestreo.ppt

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE NICARAGUAUNAN MANAGUA

FACULTAD REGIONAL MULTIDISCIPLINARIADE MATAGALPA

MAESTRÍA EN GESTIÓN EMPRESARIAL

MUESTREOMUESTREO

MSc. Natalia Golovina

Tomado del libro del Dr. Javier Parra O.


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Refexiones

““Una gota de agua de mar no puede decirUna gota de agua de mar no puede decirque ella es el mar, aunque esté compuestaque ella es el mar, aunque esté compuesta

de lo mismo.”de lo mismo.”

Ami, el niño de las es!ellas"Ami, el niño de las es!ellas"En!i#$e %a!!iosEn!i#$e %a!!ios

““Lo esencial es invisible a los ojos.”Lo esencial es invisible a los ojos.”

El &!in'i&io"El &!in'i&io"Anoine de Sain(E)$&e!iAnoine de Sain(E)$&e!i


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Muestreo

MUESTREO:

Procedimiento a través del cual se

selecciona una muestra a partir de

una población previamente definida.

OBET!"O:

E#traer

conclusiones

v$lidas para

la población.

VENTAJAS: -Mayor rapidez-Reducción de

costos

DESVENTAJAS:-Riesgo de representatividad. Errores de Muestreo!.


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ipos de Muestreo

Tipos deMuestreo

No - "ro#a#i$%stico

"ro#a#i$%stico

Son a&ue$$os procedi'ientos en $oscua$es intervienen (actores distintos a$azar en e$ proceso de se$ección de $as

unidades &ue se inc$uyen en $a 'uestra.

Son a&ue$$os procedi'ientos en $oscua$es interviene só$o e$ azar en e$

proceso de se$ección de $as unidadesde 'uestra.


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ipos de Muestreo

Tipos deMuestreo

No - "ro#a#i$%stico

"ro#a#i$%stico

)! *os e$e'entos de $a 'uestra sonescogidos por decisión persona$ deinvestigador o por conveniencia y

(aci$idad de acceso.+! Son pr,cticos para investigaciones

ep$oratorias.

)! ada 'ie'#ro de $a po#$acióntiene una pro#a#i$idad conocida y

di(erente de cero de ser inc$uidoen $a 'uestra.+! *a 'uestra se etrae uti$izando

un '/todo a$eatorio de se$ección.


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ipos de Muestreo

Tipos deMuestreo

No - "ro#a#i$%stico

"ro#a#i$%stico

Muestreo intenciona$ u opin,ticoMuestreo circunstancia$Muestreo por cuotas0o$a de nieve

Muestreo a$eatorio si'p$e MAS!.Muestreo a$eatorio estrati(icado MAE!.

Muestreo a. por cong$o'erados MA!.Muestreo a$eatorio siste',tico


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Muestreo !o "robabil#sticoM1ESTRE2 "2R 12TASSe debe conocer bien los estratos de la

población %&o los individuos m$s representativos

o adecuados para los fines de la investi'ación.

E(emplo:)* profesionales del se#o masculino con

una edad entre +, % -* aos/ residenciados

en Maracaibo.

M1ESTRE2 3NTEN32NA* 1 2"3N4T32Muestras 0ue se espera sean representativas

mediante la inclusión de 'rupos supuestamente

t1picos por decisión personal del investi'ador.


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Muestreo !o "robabil#stico

M1ESTRE2 3R1NSTAN3A*El investi'ador selecciona/ de acuerdo a

ciertas conveniencias/ a los elementos 0ue

conformar$n la muestra.2$cil acceso a los elementos de la

muestra.

02*A DE N3EVESe locali3a a al'unos individuos/ los cuales

conducen a otros % éstos a otros % as1

sucesivamente 4asta conse'uir una muestra

suficiente.


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Muestreo "robabil#stico

M1ESTRE2 A*EAT2R32 S3M"*E MAS!5ada miembro de la población tiene una

probabilidad i'ual e independiente de ser

seleccionado como parte de la muestra.

"R2ED3M3ENT26istar todos los elementos 0ue conforman la

población.7Marco muestral8 9si'nar un nmero a cada elemento.Utili3ar cual0uier método 0ue 'arantice la

aleatoriedad de la muestra.

5alcular el tamao de la muestra.


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ama$o de la muestra

5actores a considerar:5actores a considerar: ;omo'eneidad de la población de interés.;omo'eneidad de la población de interés.

6a precisión 7e8.6a precisión 7e8.

6a confian3a.6a confian3a.

Error ',i'o ad'isi#$e e! :Error ',i'o ad'isi#$e e! : 5antidad5antidadm$#ima de error 0ue estamos dispuestos am$#ima de error 0ue estamos dispuestos atolerar en los estimadores. 6o prefi(a eltolerar en los estimadores. 6o prefi(a elinvesti'ador.investi'ador.

/ =,> % ==>.m$s usados son: =*>/ =,> % ==>.


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RelacionesRelaciones

"recisión Error',i'o

ad'isi#$e

e!

Nive$ decon(ianza

Ta'a6o de$a 'uestra

? @pe0ueo

? @

'rande

A @

'randeA @

Pe0ueo


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"r%ctica M&'Un investi'ador desea estimar el tamao promedio 7mts)8

de las $reas de construcción con un error m$#imo admisible

7e8 de ) mts) % una confian3a del =,> . 9dem$s se

conoce por un estudio piloto 0ue la desviación t1pica es de

), mts) . E#trai'a una muestra aleatoria simple.

e: ) mts)

5onfian3a: =,>

SC ), mts)

S) C 7), mts) 8)2

22.

e

s z

n =


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"r%ctica 9plicamos el factor de corrección para poblaciones finitas 25P2

Se e#traer$n , construcciones del marco muestral.

Tabla de nos. aleatorios o pro'rama inform$tico.

25.151142.1

17

140

156

17

140

13917

17

140

)1140(17

17

)1(0

0 ===+

=−+

=−+

=

N

N n

nn

n7)9


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16/31


17/31


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Muestreo EstratificadoMuestreo Estratificado

Tipos de 9fi(aciónTipos de 9fi(ación

A(i@ación3gua$

A(i@ación"roporciona$

A(i@ación deNey'an

L

N ni =

N N nn ii =

∑=

ii

iii

sW

sW nn

.

..


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"r%ctica Muestreo Estratificado 7con 9fi(ación proporcional8

para estimar la Media Estratos: Peso en la población

Residencial *K&-* C *.JK → JK>

Io residencial +-&-* C *.)- → )->

Residenciales

*.JK78 C L

nCIo residenciales*.)-78 C +

17.11

73.40

455

25.348.37

455

)63650(19600

1

8416.3

144

455

)88.30()140(

1

)96.1(

)12(

)63650(140

1

1

1

22

22

22

2

2

==+

=

+

=

+

=

+

=

∑

∑

ii

ii

s N N z

e

S N N n

636502125042400)625(34)400(106)25(34)20(106 222

=+=+=+=

∑ ii

S N


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"r%cticaMuestreo Estratificado 7con 9fi(ación de Ie%man8

para estimar la Media:

Estratos: Peso en la Población

Residencial *K&-* C *.JK → 7JK>8

Io residencial +-&-* C *.)- → 7)->8

nC

05.11798258

8820900

636508416.3

14419600

8820900

63650)96.1(

)12()140(

8820900).(

2

222

2

22

2

==+

=+

=+

=∑

∑

ii

ii

s N Z

e N

S N

n

636500.636502125042400)25(34)20(106.

900.820.82970).(29708502120)25(34)20(106.

2222

22

=⇒=+=+=

==⇒=+=+=

∑∑∑∑

iiii

iiii

S N S N

S N S N

∑

∑

+

=2

2

22

2).(

ii

ii

s N Z

e N

S N n

⇒


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Tamao de la muestraTamao de la muestra

para estimar la Proporciónpara estimar la Proporción

Muestreo a$eatorioestrati(icado

A(i@ación"roporciona$!

Muestreo a$eatorioestrati(icadoA(i@ación de

Ney'an!

Donde:z: va$or de $a distri#ución nor'a$ para una con(ianza dada."B: varianza esti'ada de $a proporción.

e: Error ',i'o ad'isi#$e.N: Ta'a6o de $a "o#$ación.

∑

∑

+

=

iii

iii

Q P N z

e N

Q P N n

..

)..(

2

22

2

∑

∑

+

=

iii

iii

Q P N Z

e N

Q P N N n

2

22

..


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"r%ctica ( Muestreo Estratificado 7con 9fi(ación proporcional8

para estimar la Media

Estratos: Peso en la población En muestra piloto 7* casos8 "arian3as estimadas

EDU5 ;OR9ST" S!T69B

Mu(eres L,=&,** C *.,J → ,J> )/,KJ -/,KJ *.),

;ombres K-&,** C *.-+ → -+> -/KKJ )/* *.LJ,

Mu(eres

*/,J7J8 C *

nCJ

;ombres

*.-+7J8 C J

15&1720231&0

47&3

2250000

6&1160620&0

47&3

)053&5205()1500(

1

)645&1(

)75&0(

)053&5205(1500

1

1

1

22

22

22

2

2

==

+

=

+

=

+

=

∑

∑

ii

ii

s N N z

e

S N N n

053&5205)0&2(641)567&4(8592

=+=∑ iiS N

Cao" 'aria!e R,S'

,-iación roorciona!"


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"r%ctica ( Muestreo Estratificado 7con 9fi(ación proporcional8

para estimar la Proporción

Estratos: Peso en la población En muestra piloto 7* casos8 "arian3as estimadas

EDU5 ;OR9ST" S!T69B

Mu(eres L,=&,** C *.,J → ,J> )/,KJ -/,KJ *.),

;ombres K-&,** C *.-+ → -+> -/KKJ )/* *.LJ,

Mu(eres

*/,J7,-8 C LLnC,- ;ombres

*.-+7,-8 C KK

1&15494&3259

25&502406

94&334706&2

0036&02250000

25&502406

)94&334()645&1(

)06&0(1500

)94&334(1500

2

22

2

22

==

+

=

+

=

+

=

∑

∑

iii

iii

Q P N z

e N

Q P N N n

94&334)1875&0(641)25&0(859 =+=∑ iii Q P N Cao" 'aria!e S, (Proorción de traaadore a tie#o arcia!)

,-iación

roorciona!"


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Supuesto Básico del M.A.C

! Muestreo Aleatorio por Con!lomerados roorciona

unacantidad eeci-icada de in-or#ación a un coto #ni#o

cuando"

a) $o eite una !ita con todo !o e!e#ento de !a o!ación

o era #u cotoo otener!a.

) a o!ación e #u rande etá diera en un área

eorá-ica #u etena.


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S2d

S2e

Principio Básico de la Con!lomeraci"n

o Con!o#erado deen er !o #á :etero;neo oi!e en u

interior & a u


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Tama$o de la Muestra por Con!lomerados

! ta#a>o de !a #uetra or con!o#erado e deter#ina de #anera

ditinta en re!ación con e! ?.,.S. e! ?.,.. Precia#ente& e!

:ec:o de no contar con !ita de todo !o e!e#ento de !a

o!ación& i#oii!ita !a deter#inación eacta& a riori& de!

n@#ero de e!e#ento de !a #uetra.

Só!o a! -ina! de! ceno en cada con!o#erado e oi!e

conocer e! ta#a>o Aue tiene !a #uetra e!eccionada. to e a orAue e! n@#ero de e!e#ento or con!o#erado (


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Práctica de Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

Se ha decidido dividir a la población estudiantil de una Universidad enconglomerados, para tener más fácil acceso a cada estudiante. Se decidió utilizarcomo conglomerado a cada aula de clase en los días y horas en que hay clases en todaslas facultades. ¿ómo se e!trae información muestral para estimar el gasto promedioen transporte por parte de los alumnos"

Soluci"n"

Se aina un n@#ero a cada a!ón de c!ae en toda !a -acu!tade. Si :a 460 au!a&entonce e tiene Aue e! ota! de Con!o#erado (?) e iua! a 460 en !a o!ación.

M % &'#

Si e ae Aue& en ro#edio& :a 75 a!u#no or au!a e cuenta con tie#o recuro

u-iciente ara entre

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