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Muestreo Estratificado
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INTRODUCCION
La muestra es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. Es muy beneficioso el empleo de muestras para poder obtener conclusiones que tengan un buen grado de certeza. Para realizar estos estudios científicos debemos realizar muestreos que nos puedan ayudar en los diferentes campos de investigación ya que son muchos y diferentes, por este motivo también existen varios tipos de muestreo como: probabilístico, aleatorio simple, aleatorio sistemático, no probabilístico, aleatorio por conglomerados, estratificado y otros. Para poder escoger que tipo de muestreo utilizaremos tenemos que seguir algunos pasos importantes. En este trabajo solo hablaremos del muestreo estratificado: que es un diseño de muestreo probabilístico en el que dividimos a la población en subgrupos o estratos. La estratificación puede basarse en una amplia variedad de atributos o características de la población como edad, género, nivel socioeconómico, ocupación, etc. (Robledo, J.) Determinaremos las diferentes ventajas y desventajas que nos da este tipo de muestreo estratificado. Este trabajo lo realizaremos con el objetivo de conocer el muestreo estratificado, ampliamente y lo daremos a conocer a todos nuestros compañeros presentes en la exposición realizada. Beneficiara a aquellos alumnos o personas que quieran realizar alguna investigación sea científica o tecnológica.
MARCO TEORICO MUESTREO 1. DEFINICIÓN: Es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta. Al realizar el muestreo se cometen algunas equivocaciones como:
Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la población, se denomina error de muestreo. Hacer conclusiones hacia una población mucho más grandes de la que originalmente se tomó la muestra. Error de inferencia.
En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para describir una porción escogida de la población. 1.1. RAZONES PARA HACER UN MUESTREO
El muestreo no requiere tanto dinero ni tiempo como la medición de todos los datos de una población. No paralizara el proceso normal de vida de la población. No necesita un número elevado de recopiladores de datos. Con un muestreo adecuado se puede inferir y dar conclusiones para toda la población con cierto grado de confiabilidad, en ciertos intervalos.
1.2. PASOS PARA SELECCIONAR UNA MUESTRA De acuerdo a Parias. L. los pasos son:
Para definir la población objetivo, se debe tener claridad absoluta sobre el objetivo general del estudio, ya que éste será el guía para todos los pasos posteriores. Definir la población objetivo Elemento muestral: Es el elemento del cual se obtiene la medición. Unidad muestral: Está compuesta por elementos muéstrales, en algunos casos es igual al elemento muestral. Alcance: Hace referencia a la ubicación espacial y geográfica del estudio. Tiempo: Definir el intervalo de tiempo en el cual se realiza la investigación. Marco muestral: Es un listado de todas las unidades que conforman la población objetivo, puede ser una base de datos, un plano e incluso mapas. Es útil aclarar, que en la práctica se diferencia la población objetivo de la población en estudio (marco muestral disponible). Seleccionar un procedimiento. Definir el tamaño de la muestra (Según el tipo de muestreo la Estadística proporciona fórmulas para calcular el tamaño muestral) Seleccionar las unidades muéstrales.
Ejemplo 1 Para la encuesta de hogares realizada por el Gobierno Peruano en Arequipa en el año 2004, mayo, con el propósito de estimar el IPC (Indice de Precios al Consumidor), determine los pasos para seleccionar la muestra. Solución
Determinar el IPC en Arequipa para el mes de mayo año 2004. Población objetivo: Personas mayores de 18 años en Arequipa (el Gobierno Peruano lo considera así). Elemento muestral: El jefe de hogar. Unidad muestral: El hogar Alcance: Arequipa Tiempo: 2003 Marco muestral: Mapa cartográfico de la ciudad de Arequipa. Seleccionar un procedimiento. Muestro Estratificado Definir el tamaño de la muestra. Se aplican las fórmulas del muestreo estratificado. Seleccionar las unidades muéstrales. Usar un método aleatorio.
2. MUESTREO ESTRATIFICADO De acuerdo a Robledo, J. El muestreo estratificado es un diseño de muestreo probabilístico en el que dividimos a la población en subgrupos o estratos. La estratificación puede basarse en una amplia variedad de atributos o características de la población como edad, género, nivel socioeconómico, ocupación, etc.
Para la obtención de la muestra estratificada se siguen los siguientes pasos: a) se divide la población en estratos; b) de cada estrato se extrae una muestra por algún procedimiento de muestreo; c) el número de individuos de cada estrato se puede decidir por paridad o proporcionalidad; y d) la suma de las muestras de cada estrato forman la muestra total ‘n’. (Latorre, Rincón y Arnal, 2003)
La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación. 2.1. VENTAJAS:
Tiende a asegurar que la muestra representa adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas. Se obtiene estimaciones más precisas. El método permite muestrear con distintas tasas de muestreo en las diferentes sub poblaciones de interés (otorga flexibilidad al diseño muestral). Bajos cuestos de muestreo.
2.2. DESVENTAJAS
Necesidad de contar con un marco que tenga información auxiliar. Dificultad para crear o formar los estratos. ¿Cuál es el número óptimo de estratos? Los estimadores no son tan simples (como en el caso del MAS). En general en el MAE se utilizan estimadores ponderados. Para determinar en forma óptima el tamaño de la muestra en cada estrato es necesario disponer de medidas de dispersión para cada estrato.
Ejemplo 2 Para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos
grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres. Para una descripción general del muestreo estratificado y los métodos de inferencia asociados con este procedimiento, suponemos que la población está dividida en h subpoblaciones o estratos de tamaños conocidos N1, N2,..., Nh tal que las unidades en cada estrato sean homogéneas respecto a la característica en cuestión. La media y la varianza desconocidas para el i-ésimo estrato son denotadas por mi y si2, respectivamente. Ejemplo 3 Por ejemplo, para estudiar las actitudes hacia la política de los universitarios peruanos podemos dividir el total de alumnos en estratos para asegurarnos que estarán representadas las características que nos interesan. Posibles estratos podrían ser facultades, titulación cursada, curso, etc. Suponiendo que se estratifica la población por titulaciones, si del total de alumnos matriculados en las facultades peruanas seleccionamos a cincuenta de cada titulación, el muestreo ha sido estratificado constante. Para esa muestra seleccionamos el mismo número, pero de forma proporcional al número de alumnos matriculados en cada titulación, estamos ante una muestra estratificada proporcional. CONCLUSIONES:
El muestreo es una herramienta científica y tecnológica La muestra debe lograr una representación adecuada de la población El muestreo estratificado es un diseño de muestreo probabilístico en el que dividimos a la población en subgrupos o estratos Con el muestreo estratifica se obtiene estimaciones más precisas.
BIBLIOGRAFIA (Latorre, Rincón y Arnal, 2003) Muestreo estratificado. Recuperado el 04 de julio de 2012, de http://es.scribd.com/doc/33600411/TIPOS-DE-MUESTREO Parias. L. Muestreo estratificado. Recuperado el 04 de julio de 2012, de http://www.arqhys.com/general/muestreo-aleatorio-estratificado.html Desconocido Muestreo estratificado. Recuperado el 04 de julio de 2012, de http://www.chospab.es/calidad/archivos/Metodos/Muestreo.pdf
(Latorre, Rincón y Arnal, 2003) Muestreo. Recuperado el 04 de julio de 2012, de http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/course/view.php?id=322 Desconocido Muestreo. Recuperado el 04 de http://www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf
julio
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2012,
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