martes, 28 de febrero de 2017
domingo, 21 de septiembre de 2014
Muestreo por conglomerados
Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman la población y resulta muy complejo elaborarla. Se le denomina así debido a que en la selección de la muestra, en lugar de escogerse cada elemento se procede a tomar los subgrupos o conjuntos de elementos, a los que se les llama conglomerados.
Aunque quizá por ello se tienda a creer que es lo mismo que el estratificado, ambos se diferencian en que en los conglomerados los subconjuntos se dan en la vida real o de manera natural; por ejemplo: escuelas, tipos de industrias, bloques de casas y otros; en el de estratos el investigador decide las agrupaciones que utilizará según la posible variabilidad de los fenómenos a estudiar. Otra diferencia es que en el de estratos la muestra se compone por elementos de cada estrato, mientras que en el de conglomerados se conforma por elementos de algunos conglomerados seleccionados de manera aleatoria.
Las diferencias entre los conglomerados son generalmente pequeñas y las unidades dentro de cada uno en general son más heterogéneas; cada conglomerado viene siendo como una miniatura de la población.
El proceso se inicia definiendo los conglomerados, después se seleccionan los subconjuntos a estudiar, es decir, se realiza un muestreo aleatorio simple de conglomerados; de estos seleccionados se procede a hacer el listado de los elementos que componen cada conglomerado, continuando posteriormente con la selección de unidades que integrarán la muestra mediante un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático.
A este método de muestreo se le denomina polietápico porque los elementos de la muestra se eligen en dos etapas sucesivas; en la primera se seleccionan aleatoriamente los conglomerados y, en la segunda, se eligen los elementos de los conglomerados seleccionados. El costo de realizar un muestreo aleatorio simple de 5,000 estudiantes de tercer grado de las secundarias de nuestro país sería muy alto. Si primero se toma una muestra aleatoria de 50 secundarias (primera etapa: muestreo aleatorio simple de conglomerados) y después se obtiene una submuestra de 100 alumnos de cada una de ellas (segunda etapa), la muestra de 5,000 estudiantes podría obtenerse con mucho menos dinero que el necesario para un muestreo
aleatorio simple.
Una ventaja asociada es que si los elementos de la población están muy dispersos geográficamente, la muestra se aglomera en un número limitado de lugares, propiciando que si hay necesidad de encontrarse con los participantes, se visitaría una menor cantidad de sitios. De igual manera, si entrevistadores capacitados deben conducir el experimento, podría concentrárseles
en un número reducido de lugares.
Muestreo estratificado
Cuando la característica que nos interesa estudiar no se distribuye homogéneamente en la población,
por la existencia de grupos o estratos entre sí heterogéneos, se efectúa un muestreo
estratificado. En los estratos, los elementos dentro de cada uno de ellos son casi homogéneos
respecto de alguna característica. Los alumnos de un centro escolar los podemos agrupar por
edades, clase social, lugar de procedencia, etc. El resultado es una muestra compuesta por tantas
muestras como estratos existan en la población, es decir, de cada estrato se saca una muestra. Una
ventaja del muestreo estratificado es que garantiza que la muestra contendrá representantes suficientes
de cada uno de los estratos. Un riesgo del muestreo aleatorio simple y del sistemático
radica en que no pueden garantizar una buena representación de los miembros de subgrupos
particulares.
El proceso que deberá seguirse es el siguiente:
1. Determina o define la población que constituirá tu muestra.
2. Determina los estratos que harás según la variable que se esté estudiando.
3 Asegúrate del número que compone cada estrato, que estén enumerados y que sean fácilmente
identificables.
4. Calcula el porcentaje que constituirá la muestra respecto de la población. Para ello divide el
número de elementos de la muestra (n) entre el número de elementos de la población (N).
Ejemplo: Si se tiene una muestra de tamaño n = 100 tomada de una población de tamaño
N = 500, dicho porcentaje será de 20%, puesto que:
100/500=0.2
5. Calcula proporcionalmente el número de elementos que seleccionarás de cada estrato según
el porcentaje determinado. Si uno de esos estratos tiene 180 unidades, el 20% será de 36
elementos (0.2 x 180 = 36). La suma de todos los elementos de cada estrato debe ser igual
al tamaño de la muestra.
6. Mediante un muestreo aleatorio simple, seleccionar de cada estrato las unidades muestrales
hasta tener la cantidad definida de cada uno de ellos.
Supóngase que se quiere hacer un estudio sobre aspectos salariales de los profesores de una
universidad, debido a las distintas cargas horarias asignadas, funciones e ingresos, se definen
cuatro estratos: catedráticos, titulares, auxiliares y visitantes; nótese que los estratos guardan
diferencias importantes entre ellos, pero dentro de cada uno los integrantes son casi homogéneos
respecto de las características señaladas; es decir, podemos encontrar diferencias importantes
entre un visitante y un catedrático, pero homogeneidad entre los propios visitantes. Si la
población de maestros estuviera formada por 120 elementos y se requiere una muestra de 40
maestros, la conformación de los estratos quedaría así:
Población N = 120 Muestra n = 40 Porcentaje = 40/120 = 0.333 o 33.3%
Muestreo sistemático
Se trata de una variante del muestro aleatorio simple, pero las unidades muestrales se seleccionan
a partir del coeficiente de elevación k; consiste en ordenar los individuos de la población
y elegirlos de “k” en “k”, teniendo como punto de partida para proceder a la selección, un número
aleatorio no superior a dicho coeficiente. Así, los números que forman la muestra serán
los resultantes de sumar el coeficiente de elevación progresivamente, a partir del elegido de
manera aleatoria. El coeficiente de elevación K se calcula dividiendo el número de elementos
de la población (N) entre el número de elementos de la muestra n, es decir:
K= N/n
(Nota: En caso de no ser entero se redondea) Se desea seleccionar 2,000 alumnos de una población de 24,000.
Se comienza calculando el coeficiente K = 24 000/2 000=12
Al número elegido aleatoriamente como punto de partida (no superior a 12) se le suma sucesivamente
12. Si el número elegido al azar fue 9, la serie que constituye la muestra sería, 9 + 12,
21 + 12, 33 + 12, y así sucesivamente; esto es, los alumnos numerados con 9, 21, 33, 45, etc.,
hasta contabilizar el número de elementos requeridos para la muestra.
Muestreo Aleatorio Probabilistico
Este método es uno de los más sencillos y se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad
equitativa de ser incluida en la muestra. Se aplica cuando la población es homogénea
respecto de la variable de interés. En este tipo de muestreo hay varias modalidades, en una de
ellas el procedimiento es un tipo de “sorteo” o “rifa” (por ejemplo, colocando en un recipiente
fichas o papeles que contienen nombres o números que correspondan a cada elemento de la
población). Se procede como sigue:
1. Determinar el número de elementos que conformarán la muestra.
2. Enumerar o escribir el nombre de todos los elementos que componen la población bajo
estudio.
3. Anotar cada uno de los números individualmente y en secuencia en pedazos de papel o
cartón hasta completar el número que compone la población y colocarlos en un recipiente.
4. Extraer una por una las unidades correspondientes a la muestra. Cada número indicará el
elemento a formar parte de la muestra.
5. Controlar periódicamente el tamaño de la muestra seleccionada para asegurarse de que tendrá
el número de unidades determinado.
Una desventaja de este método es que no puede usarse cuando la población es muy grande.
Otra técnica utilizada en el muestreo aleatorio simple es hacer uso de la tabla de números aleatorios
(ver Anexo I), que consta de una gran cantidad de números aleatoriamente distribuidos en
varias columnas y filas de los que se puede seleccionar cada unidad que contendrá la muestra.
El orden y el procedimiento con que se hará la selección de las unidades muestrales puede variar;
puede ser en forma vertical, horizontal, transversal o cualquier otra forma determinada por
el usuario; lo importante es que el orden a seguir debe definirse con antelación. Como punto
de partida debe seleccionarse el número de columnas que serán necesarias según el tamaño de
la población, así como las columnas y la fila con las que se iniciará.
Si se desea extraer de 500 fichas o expedientes de alumnos una muestra de 100, se tomarán
números de tres dígitos, ya que pueden ser elegidos desde 001 hasta el 500. El procedimiento
sugerido es el siguiente:
1. Determinar el número de unidades que constituirá la muestra.
2. Asegurarse de que cada una de las unidades de la población esté enumerada.
3. Determinar el orden en que se hará uso de la tabla, la columna con la cual se iniciará y las
subsiguientes, así como las filas de que se dispondrá. Puede hacerse uso de cualquier combinación,
pero definida con antelación.
4. Proceder a la selección de las unidades muestrales, listándolas de tal forma que cuando haya
repetición de números, se determine fácilmente los que serán descartados y sustituidos por
otros.
5. Asegurarse periódicamente de la cantidad de unidades que se ha ido seleccionando hasta
completar su muestra. Puede optarse por extraer una cantidad de números superior al tamaño
de la muestra, para los casos en que sea necesaria la repetición de unidades no accesibles
en el momento de la recolección de los datos.
Para ejemplificar la etapa 4 y considerando la situación anterior de tomar una muestra de 100
fichas de un colectivo de 500, y si se ha decidido iniciar con las columnas 1, 2, 3 y la fila 1 de
la tabla de números aleatorios, el primer número muestral será 269, el segundo 401 y el tercero
124. Nótese que el número 922 se ha eliminado porque sobrepasa a 500.
La mayoría de las calculadoras científicas incluye dentro de sus funciones la generación de
números aleatorios; generalmente la tecla utilizada para dicha función está rotulada como
RAMDOM o RAM#; para mayores especificaciones se deberá consultar el manual del usuario.
Si se opta por su utilización, el paso 3 del procedimiento anterior estará siendo sustituido por
el uso de la calculadora.
Muestreo Probabilistico
El muestreo probabilístico consiste en tomar una muestra de manera aleatoria a partir de un marco muestral, en donde todos y cada uno de los elementos del marco tienen la misma posibilidad de ser escogidos, como en el caso del sorteo de la lotería tradicional en donde a partir de las bolitas con un dígito se extraen éstas –después de revolverlas mecánicamente– hasta formar el número, de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser elegidos. La selección de la muestra se realiza con base en fundamentos de la teoría de la probabilidad, lo cual permite hacer una evaluación objetiva de los resultados y, por ende, se está en posibilidad de conocer el grado de precisión y confianza de los mismos. Por lo tanto en el muestro probabilístico, una vez definida la población de estudio, configurado el marco de muestreo y definida la forma de selección, la conformación de la muestra no depende de los criterios selectivos o
preferencias del investigador.
Existen esencialmente cuatro métodos de muestreo probabilístico:
• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo sistemático
• Muestreo estratificado
• Muestreo por conglomerados
Suscribirse a:
Entradas (Atom)