MUESTRA Y TIPOS DE MUESTREO
Una Reseña del Concepto a Partir de la Definición de
Distintos Autores
ESTADISTICA
CLAUDIA PATRICIA HERNANDEZ A.
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INTRODUCCIÒN
A
continuación se presenta la definición del concepto “Muestra” y los tipos de muestra a nivel estadístico, desde
la perspectiva y significancia de diferentes autores y orientado a diferentes
ramas de las ciencias sociales, como por ejemplo, el significado y utilidad que
se le da al concepto desde la administración,
economía y negocios, desde el
análisis de las ciencias de la salud, desde la perspectiva matemática e
inclusive desde el punto de vista de los estudiosos de las ciencias del
comportamiento.
La
estadística como una herramienta indispensable en el ejercicio de las
diferentes áreas, tiene su importancia a nivel investigativo; pues es mediante
la aplicación de sus métodos que se
permite comprender, explicar y presentar
los resultados de una investigación a un
público determinado.
Colocando
estos postulados en contexto, se puede decir que se empelan técnicas
estadísticas en casi todos los aspectos de nuestra vida; pues se diseñan
evaluaciones para medir el grado de conocimiento que tiene un estudiante acerca
de cierto tema, encuestas para saber la preferencia de las personas acerca de
cierto candidato político, producto comestible, marca de electrodoméstico, auto, etc.
Todo
lo anterior permite pronosticar un resultado y proporcionar una información
útil, bien sea a una institución educativa a cerca de sus procesos, a un
partido político acerca de sus candidatos o a un fabricante acerca de sus
productos.
“Muestreo: Cuando se
requiere estudiar una población se puede
recurrir a las muestras o subconjuntos de la población… realizar un muestreo,
es sacar características de la población… para analizar, caracterizar y
construir este proceso el cual permite determinar los estadígrafos de la
muestra como los son la media, la
desviación típica, el tamaño maestra y
de este modo poder inferir otros parámetros de esta población…” ¹
Veamos
cómo se complementa esta definición a la luz de otros autores.
¹ Luis Carlos Yepes, en clase de
estadística, 11 de agosto de 2015.
REFERENTES TEORICOS
Para la
realización de esta reseña conceptual, se tuvo en cuenta los siguientes textos y sus
respectivos aportes:
·
Estadística Aplicada a la
Administración y la Economía: Métodos estadísticos para resolver numerosos
problemas que se presentan en
disciplinas tan comunes como la administración y la economía
·
Estadística: Material educativo,
editado por la Universidad de Antioquia, dirigido a estudiantes de educación a
distancia.
·
Estadística, Actualización
Tecnológica: Texto escrito, editado en 2013, cuyo objetivo es proporcionar
información actualizada, para ese momento;
acerca de los avances tecnológicos y su aplicabilidad a nivel
estadístico.
·
Estadística Matemática: Texto
dirigido a estudiantes de cursos universitarios, comprende toda la teoría
estadística y ejemplos de sus aplicaciones a diferentes ramas del conocimiento.
·
Bioestadística: Una base para el
análisis estadístico de las ciencias de la salud.
·
Estadística Aplicada a los
Negocios y la Economía: Presenta el papel que cumple la estadística en la
economía, contiene ejercicios y ejemplos resueltos, además de orientaciones
útiles para la utilización de software estadísticos, programas especializados y
proyectos por internet.
·
Estadística para las ciencias del
comportamiento: Texto introductorio, presenta los fundamentos de la estadística
tanto descriptiva como inferencial, dirigido a estudiantes de últimos semestres
de sicología y ciencias de la conducta.
Definiciones:
ü Las muestras aleatorias
obtenidas de una población son, por naturaleza propia impredecibles. No se
esperaría que dos muestras aleatorias, del mismo tamaño y obtenidas de la misma
población tengan la misma medida muestral o que sean completamente parecidas.
Por ello se requiere estudiar todos los posibles valores de un estadístico; es
decir aquellas cantidades cuyo valor numérico pueda calcularse a partir de
datos iniciales, para posibilitar las
conclusiones o inferencias que de allí se derivan. Son por ejemplo: la media (Ẋ),
desviación típica (Sx), tamaño muestral
(n). (Orrego, Usuga. 2006. P. 153)
ü Un experimento estadístico
involucra la observación de una muestra seleccionada de un conjunto más grande
de datos existente o conceptual llamado población. Las mediciones de la muestra, vistas como
observaciones de los valores de una o más variables aleatorias, se emplean
entonces para hacer una inferencia acerca de las características de la
población objetivo y evaluar su credibilidad. Por ejemplo, supongamos que una
población ficticia contiene N
elementos, de los cuales pensamos tomar una muestra de tamaño n, habrá dos formas para extraer de N,
la muestra de tamaño n; muestreo con reemplazo y muestreo sin reemplazo; si la probabilidad de selección para todos los
elementos de N, es la misma; se dice que el muestreo es aleatorio, el resultado será una muestra aleatoria. (
Wackerly, Mendenhall y Scheaffer. 2013, p. 76-77)
ü Reunir datos de los miembros
de una población, estudiar sus parámetros para sacar posibles valores
matemáticos e inferencias acerca de la muestra tomada, puede denominarse como
muestreo. (Triola, 2013. P. 26)
ü Las técnicas de inferencia
estadística, como por ejemplo estimación de parámetros, pruebas de hipótesis,
se pueden analizar brevemente a partir del muestreo, pues ello es la base
teórica para aplicación práctica de un estudio estadístico. Para que las inferencias que se hacen con base en muestras sean útiles, la muestra
que se utiliza debe ser representativa de la población que se extrae; este
proceso de selección de un subconjunto sacado de un conjunto; se denomina
muestreo. Donde se analiza parámetros como: µ (media), σx (desviación típica),
n (tamaño muestral) (Díaz, 2013, p. 2019)
ü Si se extrae una muestra de
tamaño n, de una población de tamaño
N, de manera que cada muestra
posible de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada; la muestra
se llama muestra aleatoria simple y satisface las condiciones del muestreo
aleatorio simple; donde se saca una inferencia estadística por medio de la cual
se llega a una conclusión acerca de una población con base en los resultados
que se obtienen de la muestra extraída de la misma. (Wayne, 2004, p. 7)
ü Generalmente las poblaciones
son demasiado grandes como para ser estudiadas en su totalidad. Es
necesario seleccionar una muestra representativa
de un tamaño más manejable. Esta muestra
se utiliza luego para sacar conclusiones sobre la población. Por ejemplo se
puede calcular la media muestral, el estadístico Ẋ, utilizarlo como un estimado de la media poblacional µ. El
estadístico se utiliza como estimador del parámetro. ( Webster, 2000, p. 144)
ü El muestreo y sus técnicas,
busca generalizar, validar, a partir de
una muestra de la población, algunas
hipótesis relacionadas con la misma. Por ejemplo, una maestra cree que sus
métodos de enseñanza, son de un nivel muy superior a los métodos tradicionales,
según los resultados que ha obtenido de las notas de sus alumnos; así que para
probarlo, emplea dos muestras (estudiantes)
una que recibe el novedoso método de enseñanza y el otro que no. Cada
grupo se somete al mismo examen, al final del experimento, la maestra
desea elaborar una afirmación como por
ejemplo que la mejora en los puntajes se debe a sus métodos de enseñanza y no a
la suerte de los estudiantes; por tanto para poder generalizar esta hipótesis a
nivel de toda la población escolar, deberá utilizar técnicas estadísticas. (Pagano,
2011, p. 180)
Métodos de muestreo: Se
utilizan a fin de minimizar el error en el estudio estadístico.
i.
Muestreo aleatorio simple: garantiza que al tomar una
muestra aleatoria simple de algún tamaño, exista la misma probabilidad de ser
seleccionada. Por ejemplo: enumerar las observaciones sobre pedazos de papel y
colocarlos en un sombrero y tratar de sacar un número deseado.
ii.
Muestreo sistemático: se
forma seleccionando cada iesimo ítem de la población. Si se determina que i=10,
una muestra sistemática consta de cada décima observación en la población. La
determinación del valor apropiado para i es sencilla, por ejemplo si se desea
seleccionar una muestra de tamaño 100 de una población de 1000, i debe ser 10.
iii.
Muestreo estratificado: se
divide la muestra en subgrupos o estratos, forzando las proporciones de cada
estrato a que se ajuste al patrón poblacional. Se emplea cuando la población es
heterogénea o disímil. El investigador, así, puede incrementar la precisión más
allá de la obtenida por una muestra aleatoria simple de tamaño similar. Por
ejemplo: el Ministerio de Agricultura de EEUU quiso saber el impacto de la
sequía en la agricultura, con 4 estados golpeados por el efecto de sequía, se
pretende entonces determinar un alivio económico para los agricultores de estos
estados, pero el alivio económico debe ser determinado dependiendo de la tasa
de bancarrota, el problema es que el número de agricultores por estado es
diferente; así que para el estudio dividió los agricultores en subgrupos,
obteniendo porcentajes para cada grupo representativo; así por ejemplo los
agricultores de un estado representaron el 30%,
de todos en general.
iv.
Muestreo por conglomerados:
consiste en dividir toda la población en grupos, (conglomerados), selecciona
una muestra de estos. Luego, todas las observaciones acerca de estos
conglomerados están incluidas en la muestra. ²
² definiciones i, ii, iii, iv
en: Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía. Allen Webster. 2000. p,
161-162)
BIBLIOGRAFIA
Y FUENTES
·
Díaz, M. 2013. estadística aplicada a la administración y la
economía.
·
Orrego, J. Usuga, O. 2006. Estadística
·
Pagano, R. 2011. Estadística
para las ciencias del comportamiento.
·
Triola, M. 2013.
Estadística, actualización tecnológica.
·
Wackerly,
D. Mendenhall, W. Scheaffer, R. 2013. Estadística
matemática con aplicaciones.
·
Webster, A. 2000.
Estadística aplicada a los negocios y la economía.
·
Wayne, D. 2004.
Bioestadística, base para el análisis de las ciencias de la salud.
