TEMA 4 - Profesora: Reyes Pérez PDF

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Profesora: Reyes Pérez...

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TEMA 4.3. MUESTREO PROBABILÍSTICO Y NO PROBABILÍSTICO Diseño de la muestra: consiste en seleccionar unidades concretas de nuestra población. Extraer una parte de la población que quiero analizar: muestra. Muestreo. Procedimiento a través del cual se extrae, de un conjunto de unidades que constituyen el objeto de estudio (población), un número reducido de casos (muestra) Definición: consiste en extraer una muestra o parte del colectivo que se quiere estudiar, con el objeto de analizar las características que nos interesen y del resultado de este análisis inferir algo del colectivo total. ¿Qué es el marco muestral? Es el listado de todos los elementos de la población objeto de estudio que van a participar en la elección de la muestra. Por ejemplo: listado de personas mayores de 18 años empadronadas en Sevilla. El diseño muestral puede ser. -

Probabilístico No probabilístico

1. MUESTREO PR PROBA OBA OBABILISTICO BILISTICO • Aseguran la misma probabilidad de ser incluidos que todas las unidades objeto de análisis. Se fundamenta en la aleatorización como criterio esencial, ya que con ello se favorece que: – Cada unidad de población tienen una probabilidad igual de participar en la muestra – La elección de cada unidad muestral es independiente de las demás – Podemos realizar el cálculo del error muestral dentro de unos márgenes de probabilidad • Persiguen la consecución de muestras representativas de la población, por lo que precisan de un tamaño muestral mayor. • Este tipo de experimentos son la base de la Estadística Matemática, que hace que este tipo de muestreo tenga una base científica. Permite evaluar y controlar, tanto la precisión como los errores cometidos. TRES FACTORES CLAVES EN EL DISEÑO MUESTRAL PROBABILISTICO: 1. EL NIVEL DE CONFIANZA: (Representatividad)

Es el grado de confianza (de probabilidad) de que las estimaciones muestrales se ajusten a la realidad (probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del parámetro). Normalmente nos encontraremos muestras del 95 % de nivel de confianza (las más usuales en ciencias sociales) = nivel de significatividad del 0,05. Otros niveles de confianza utilizados: • 99% = 0,01 nivel de significatividad • 99,9% = 0,001 nivel de significatividad 2. EL MARGEN DE ERROR MÁXIMO: (comprobación hipótesis) El error o porcentaje de error equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera, o la inversa: rechazar la hipótesis verdadera por considerarla falsa. • > tamaño muestral >nivel de confianza se dice entonces que el muestreo es de una sola etapa o sin sub-muestreo. Ejemplo. Un estudio sobre la enfermedad renal grave en Sevilla. Mi población serán todos los enfermos renales graves del municipio de Sevilla. No tengo listado de pacientes, pero sí de hospitales. Elijo una muestra aleatoria de hospitales, por ejemplo 2 y dentro de estos hospitales mi muestra será todos los pacientes enfermos renales que acudan a este hospital. La diferencia fundamental con el muestreo estratificado es que en el muestreo estratificado se busca la homogeneidad en el estrato y la heterogeneidad entre los estratos para disminuir el error muestral. En el muestreo por conglomerados se busca lo contrario, la heterogeneidad dentro de los conglomerados y la homogeneidad entre ellos. VENTAJAS • Permite generalizaciones • No necesita un listado de la población, únicamente de las unidades del conglomerado. • Más económico que los anteriores, puesto que las unidades de muestreo están menos dispersas. DESVENTAJAS • Es el tipo de muestreo menos preciso y con mayor error. • Requiere cálculos estadísticos complejos en la estimación del error muestral, principalmente 2. MUESTREO NO PR PROBA OBA OBABILISTICO BILISTICO – Desigual probabilidad de las unidades de la población para formar parte de la muestra

– Dificultad de calcular el error muestral – Introducción de sesgos en el proceso de elección muestral. – Su materialización resulta más sencilla y económica que los muestreos probabilísticos. • No están enfocados a la inferencia estadística, se asocian a tamaños muestrales inferiores a los muestreos probabilísticos. • Se suele recurrir al diseño no probabilístico cuando no pueda plantearse un diseño probabilístico o cuando sea recomendable por las características del diseño de la investigación. TIPOS DE DISEÑOS NO PROBABILÍSTICOS MUESTREO POR CUOTAS La selección de las unidades muestrales no se realiza siguiendo un procedimiento aleatorio. Solo se precisa que la persona elegida se ajuste a las cuotas marcadas. Por tanto, se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. MUESTREO ESTRATÉGICO O DE JUICIO Se llama así porque el investigador/a sigue su propio juicio en la elección de las unidades de población que compondrán la muestra. Su elección depende de la creencia de que pueden aportar información de “interés” o relevante para los objetivos de la encuesta. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE Consiste en identificar a los sujetos a incluir en la muestra a partir de otros sujetos. Las unidades de la muestra van escogiéndose de forma sucesiva a partir de las referencias dadas por sujetos a los que ya se ha accedido. MUESTREOS CIRCUNSTANCIALES O ACCIDENTALES Cuando la accesibilidad es el criterio fundamental en la selección de la muestra. Es lo que hacen los periodistas cuando preguntan por la calle. No hay forma de saber los sesgos que se producen al entrevistar, lo único que puede desearse es que la equivocación no sea excesiva. Esta no pretende la representatividad estadística....