Tema 4: El Muestreo - Conceptos Básicos y Tipos de Muestreo, Ejercicios de Administración de Empresas

¡Descarga Tema 4: El Muestreo - Conceptos Básicos y Tipos de Muestreo y más Ejercicios en PDF de Administración de Empresas solo en Docsity! Tema 4: El Muestreo 2  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Necesidad de recurrir al muestreo Cuando se requiere información no disponible en fuentes secundarias y ...  El tamaño de la población es elevado o  Un censo resulta caro y/o lento y  El error muestral y no muestral de la muestra es inferior al error “no muestral” de un censo. Tema 4: El Muestreo 5  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Conceptos básicos (3):  Parámetro:  Valor de una variable en la población (ej. media poblacional  ).  Estadístico o estimador:  Valor de una variable en la muestra (ej. media muestral x ).  Error experimental o variabilidad muestral:  Variación de estimadores de distintas muestras mientras los parámetros no cambian.  Error sistemático o de muestreo (e):  Diferencia entre estimadores y parámetros. t : l i l l l i ( j. i l i l ). t í ti ti : l i l l t ( j. i tr l ). i t l i ili t l: ri i ti i ti t t i t l r t i . i t ti t ( ): if i t ti r tr . Tema 4: El Muestreo 6  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Conceptos básicos (4):  Ventilaciones o celdas:  Subconjuntos muestrales derivados de la aplicación de variables de clasificación.  Coeficiente de elevación (N / n):  Cuociente entre el tamaño de la población (N) y el de la muestra (n), da lugar a la cantidad de elementos poblacionales que representa cada elemento muestral.  Fracción de muestreo (n / N):  Porcentaje de la población que forma parte de la muestra. Tema 4: El Muestreo 7  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Proceso de Muestreo Definición de los objetivos de la encuesta Definición del Marco muestral Obtención de la muestra Selección del procedimiento de muestreo Definición de la población objeto de estudio Elementos; Unidades de muestreo; Alcance (límites); Tiempo (momento de muestreo) Establecer el tamaño de la muestra Tema 4: El Muestreo 10  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo Aleatorio Simple  Todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos en la muestra.  De una lista exhustiva de los miembros de la población (elementos o individuos) se seleccionan tantos como el tamaño definido de la muestra por un procedimiento que asegure la equiprobabilidad.  Ej.: El premio gordo de la Lotería. Tema 4: El Muestreo 11  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo Aleatorio Sistemático  Consiste en dividir el número total de elementos de la población (N) por el de la muestra (n), y así determinar cada cuántos elementos de la población se debe elegir uno para componer la muestra (“coeficiente de elevación”), eligiendo el primero al azar (simple) entre 1 y el número resultante, y al resto de la muestra, sumando sucesivamente dicho cuociente.  Ej.: Los premios menores de la Lotería. Tema 4: El Muestreo 12  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo Estratificado  Aplicable cuando la población puede dividirse en clases o estratos (sexo, edad, clase social, estudios, etc.) y se quiere asegurar de alguna forma (“Afijación”) la representación de los distintos estratos en la muestra.  Afijación Simple:  Requiere conocer el número de estratos presentes en la población. estratos de número muestra la de tamaño E estrato cada de Tamaño L  Tema 4: El Muestreo 15  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo Polietápico  Realización del muestreo en dos o más etapas.  Implica extraer muestras menores sobre muestras mayores en etapas sucesivas, hasta conseguir la representación de los elementos poblacionales que interesa investigar.  Ej.: por Conglomerados y por Rutas aleatorias. Tema 4: El Muestreo 16  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo por Rutas Aleatorias La selección de los miembros de la muestra se realiza como parte del trabajo de campo.  Establecida un área de muestreo, se define un punto de partida, sobre el que se aplica una ruta predefinida en la que se van seleccionan-do los miembros de la muestra con arreglo a un procedimiento heurístico.  Busca asegurar una cobertura geográfica de la muestra y/o suplir la falta de censo.  No es aconsejable en planos no lineales o poco homogéneos en manzanas y edificación. Tema 4: El Muestreo 17  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo no probabilístico Aquellos en los que no es posible establecer, a priori, la probabilidad que los miembros del universo tienen de ser selec-cionados como parte de la muestra.  El proceso de selección de los miembros de la muestra es subjetivo, a criterio y voluntad del investigador.  Su mayor inconveniente es la desconocida relación entre estimadores y parámetros, dificultando la estimación de estos últimos. Tema 4: El Muestreo 20  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo por Cuotas A los encuestadores se les asignan cuotas de entrevistados según estratos, y ellos eligen a los sujetos muestrales.  Las cuotas se determinan en base a una o varias variables de control, buscando la proporcionalidad con los estratos poblacionales.  Es aconsejable cuando la representatividad de la variable de control se considera difícil de obtener aleatoriamente o que requeriría una muestra excesiva. Tema 4: El Muestreo 21  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo de Bola de Nieve o en Cadena Consiste en seleccionar una submuestra por alguno de los procedimientos anteriores, pidiendo a cada uno de sus componentes que sugieran o presenten otros posibles componentes.  Especialmente útil cuando existe una variable de control crítica en la investigación y no existe censo poblacional.  Ej.: Aficionados a la filatelia; propietarios de un perro Alaska Malamute; agredidos sexuales; etc. Conoces a otro que no esté inscrito ? Conoces a otro que no esté inscrito ? Tema 4: El Muestreo 22  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Muestreo Discrecional  A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.  Ej.: muestreo por juicios; cajeros de un banco o un supermercado; etc. Tema 4: El Muestreo 25  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Cálculo del tamaño de la muestra, consideración previa.  El tamaño idóneo de la muestra depende del grado de precisión que se quiera alcanzar con el estudio.  Dos medidas sirven para determinar el grado de precisión:  Error de muestreo: diferencia real entre la media de la muestra y la media real poblacional (e).  Nivel de confianza: o número de veces, en porcentaje (z), o tanto por uno, que obtendremos un resultado situado entre unos límites determinados. Tema 4: El Muestreo 26  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 222 22 2/1   zNe Nz n    Cálculo del tamaño de la muestra, suponiendo una distribución NORMAL* Donde: tamaño de la muestra. z = valor crítico correspondiente al nivel de confianza elejido.  = varianza poblacional o en su defecto, la desviación típica muestral (s). N = tamaño de la población o universo muestral. e = error máximo permitido para la media muestral. ln Tema 4: El Muestreo 27  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Cálculo del tamaño de la muestra, ejemplo:  Suponiendo:  tamaño de la población 25.354 personas (N=25.354)  máximo error permitido 5 % (e = 0,05)  fiabilidad deseada 95 % ( = 0,05;  1- (/2)= 0,975;  z0,975 = 1,96)  desviación típica muestral = 3,56 , 416,014.11 687,48385,63 707,407.234.1 )56,3)(96,1(25354)05,0( 354.25)56,3)(96,1( 222 22     n 416,014.11687,48385,63 707,407.234.1 )56,3)(96,1(25354)05,0( 354.25)56,3)(96,1( 222 22  n Tema 4: El Muestreo 30  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Ejemplo de variable crítica dicotómica Ej. 1: Estudio del grado de satisfacción con el uso de un producto:  p lo han usado,  q no lo han usado.  Ej. 2: Imagen de una empresa auditora entre los directores financieros de empresas de más de 100 empleados.  p no han trabajado en empresa auditora alguna,  q han trabajado en alguna empresa auditora. Tema 4: El Muestreo 31  E nr iq ue P ér e z d el C am p o, 2 0 00 Factor de Corrección del tamaño muestral (factor de corrección de población finita) Se aconseja corregir el tamaño de la muestra cuando n supera el 5 % de la población (N).  Nótese que cuanto mayor sea la población (N) el factor de corrección se aproxima a 1.  Las poblaciones que tienden a infinito (N > 100.000), no se corrigen. 1    N nN Corrección de Factor 1   n orrección de Factor