Técnicas y Tópicos de Muestreo

Muestra.
Es cualquier subcolección de la colección de valores que constituye a la población. En la práctica, para tomar una muestra de una población no se extraen valores (datos) de ella, sino que se seleccionan elementos del universo de estudio o representaciones de ellos, en los cuales se hace la medición de la característica de interés y los resultados así obtenidos son los valores que conforman la muestra.

Si la muestra consta de n elementos, entonces se dice que el tamaño de la muestra es n. Es necesario que la muestra contenga aproximadamente las características generales de la población (relevantes para el objetivo de la investigación), o lo que es lo mismo, que sea representativa.

Muestreo.
Es la rama de la Estadística que estudia cómo seleccionar una muestra de la población, de modo que puedan obtenerse conclusiones válidas acerca de la población de la cual viene la muestra.

  Muestreo Aleatorio Simple (MAS): En su forma más elemental, se define por el hecho de que cada vez que se selecciona un elemento de la muestra, todos los elementos de población tienen igual oportunidad de ser escogidos.
  Muestra al Azar o Aleatoria: Es cuando se escoge o se selecciona un elemento de la población. Si los elementos de la población pueden repetirse en la muestra el muestreo se llama Con Reemplazo, y viceversa. Al resultado de obtener todos los datos referidos a la población entera que se está estudiando se le denomina Censo.  Para extraer conclusiones válidas para una población partiendo de una muestra dada, esta muestra debe ser representativa o, lo que es lo mismo, debe haber sido seleccionada aleatoriamente o al azar.
  Muestreo estratificado: Cuando se tiene una población que puede ser dividida en varias superpoblaciones a las que llamamos estratos, de acuerdo con ciertas propiedades que deben cumplir  sus integrantes. Si las muestras por estrato se eligen con el muestreo aleatorio simple, entonces el muestreo se denomina muestreo aleatorio simplificado. Este muestreo puede proporcionar estimadores para la población que sean más precisos.
·         Muestreo sistemático con iniciación aleatoria: Es un método de muestreo probabilístico que simplifica la selección de una muestra. En este caso, la primera unidad se selecciona en forma aleatoria y los restantes elementos, para formar la muestra del tamaño requerido, se toman siguiendo un patrón establecido. Entre sus ventajas están las siguientes:
o   Es más fácil de realizar en el campo y aun en la oficina.
o   Extiende la muestra a toda la población, distribuyéndose mejor y uniformemente en esta.
o   No precisa la distinción entre muestreo sin reemplazo o con reemplazo.
·         Muestreo por conglomerados: Es similar al estratificado, puesto que la población se divide en subpoblaciones (estratos), pero con la diferencia de que este no requiere un representante de cada estrato en la muestra, ya que en primer lugar elegimos una muestra de estratos y después seleccionamos una muestra de cada estrato para conformar la muestra deseada. Se usa en poblaciones en extremo grandes, o cuando las unidades se encuentran muy dispersas geográficamente.



Fuente:
Juana Castillo Padilla – Estadística Inferencial Básica; Eduardo Gutiérrez González – Probabilidad y Estadística.








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