TEMA 5 - Apuntes 5 PDF

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Apuntes 1º FICO + RRLL RRHH...

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TEMA 5: DISEÑOS MUESTRALES. A)MUESTREO PROBABILÍSTICO. DISEÑOS MUESTRALES I. -Decisiones muestrales en estudios cuantitativos. · Definiciones. · El error muestral. · Cálculo del tamaño muestral. · Diseños muestrales. -Probabilísticos. -No probabilísticos. -Polietápico. · Errores de muestreo. DEFINICIONES. -Población (N). ·Conjunto de objetos que verifican una definición precisa. -Muestra (n). ·Cualquier subconjunto extraído de una población. -Parámetro. ·Toda función calculada a partir de los valores de una población. -Estadístico. ·Toda función calculada a partir de los valores de una muestra. INVESTIGACIÓN POR MUESTREO. -De una investigación por muestreo (encuesta) obtenemos una afirmación como la siguiente: ·Existe un 95’5% de probabilidades de que la renta media de la población sea de 925 ± 25€. -En esta afirmación encontramos dos elementos de indeterminación: ·De probabilidad: existe un 95’5% de probabilidades. Es el llamado Nivel de confianza que indica la probabilidad de acertar en la afirmación anterior. ·De aproximación: … sea de 925 ± 25€. Es el Intervalo de confianza o Error muestral que indica una franja - en torno al estadístico - dentro de la cual se encontrará el valor que vamos buscando – el parámetro – con la probabilidad establecida en el punto anterior. ERROR MUESTRAL. -Es el erro causado por el hecho de observar una muestra en lugar de observar al conjunto de la población. -Por tanto: V= v ± e donde: V= Parámetro que queremos conocer. v= Estadístico que obtenemos en nuestra muestra. e= Error muestral.

FÓRMULA PARA EL ERROR MUESTRAL. -En el muestreo aleatorio simple, el error muestral se calcula según la fórmula: 𝑒 = 𝛿 (𝑋 ) ∙ 𝑧 = Donde:

𝑠

√𝑛

∙𝑧

 ) = 𝑒rror típico de la media muestral. 𝛿 (𝑋 z= n.c. (para el 95’5% es 2) s= desviación típica muestral de la variable. n= tamaño de la muestra. VALORES DE Z. -El valor que aporta la variable z está directamente relacionado con el Nivel de confianza que se establezca para la muestra. Así, los valores z son más usuales en Ciencias Sociales son: Nivel de confianza 95% 95’45% 99% 99’7%

z ±1’96 ±2 ±2’58 ±3

-Debe advertirse que cualquier mejora en el Nivel de confianza supone multiplicar el error muestral. TRABAJANDO CON PROPORCIONES. -La fórmula que hemos visto se utiliza para trabajar con variables cuantitativas. -Si trabajamos con variables categóricas (nominales y ordinales con pocas categorías) partimos de la siguiente fórmula: √

e=

𝑝𝑞 ∙𝑧 𝑛

Donde: p= proporción en la muestra para la categoría. q= 1 – p FÓRMULA PARA EL TAMAÑO MUESTRAL. -Dando la vuelta a las fórmulas anteriores podemos calcular el tamaño de la muestra necesario para conocer las variables que queremos conocer: 𝑛=

𝑛2

𝑒2

∙ 𝑧 o bien, 𝑛 =

𝑝𝑞 𝑒2

∙ 𝑧2

-Debido a que los distintos elementos estás elevados a una potencia, cualquier modificación en ellos repercutirá en un importante incremento del tamaño de la muestra.

CALCULANDO EL TAMAÑO DE LA MUESTRA NECESARIA. -Empezamos considerando nuestra disponibilidad presupuestaria dado que es el elemento menos flexible: atendiendo al coste por unidad, ¿cuál es la muestra máxima que nos podemos permitir? -Establecemos el Nivel de confianza con el que vamos a trabajar. Generalmente en torno al 85% salvo que queramos hacer una investigación muy precisa, para lo cual tendríamos que trabajar con un Nivel de confianza en torno al 99%. -Establecemos el Error muestral máximo que estamos dispuestos a admitir. Generalmente entre 2 y 3%. LOS VAORES DE S Y P. -Por último, necesitamos conocer los valores de s y p. -Para ello intentamos, en primer lugar, aprovechar los datos obtenidos en estudios similares anteriores. -Si no es posible, actuamos de dos maneras: ·Con variables cuantitativas, hacemos un sondeo no inferior a 30 casos para estimar el valor de s. ·Con variables categóricas, nos ponemos en el peor de los casos posibles, con p=q=50. EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN. -¿En qué punto de la fórmula aparece el tamaño de la población (N)? -La muestra no es una proporción sobre el tamaño de la población. -Únicamente se tiene en cuenta N cuando el tamaño de la muestra supone una fracción importante sobre el tamaño de la población. -En la práctica, puede distinguirse entre poblaciones finitas (N < 100 000) e infinitas (N ≥ 100 000), aplicando a las primeras el factor de corrección. 𝑁−𝑛 ) ( 𝑁−1 FÓRMULAS PARA LAS POBLACIONES FINITAS. -Las fórmulas para el tamaño muestral en poblaciones finitas quedarían de la siguiente manera: 𝑛=

𝑠2 𝑁

𝑒 2 (𝑁−1)+𝑧2 𝑠 2

𝑝𝑞𝑁

∙ 𝑧 2 o bien, 𝑛 = 𝑒 2 (𝑁−1)+𝑧2𝑝𝑞 ∙ 𝑧 2

CARACTERÍSTICAS DE LOS DISEÑOS MUESTRALES. -Diseños muestrales probabilísticos. ·Cada unidad de la población tiene la misma probabilidad (conocida a priori) de participar en la muestra. ·La elección de cada unidad es independiente de las demás.

·Podemos calcular la adecuación de la muestra a la población (el error muestral) dentro de unos márgenes de probabilidad. -Diseños muestrales no probabilísticos: ·Las unidades de la población tienen diferente probabilidad de salir elegidos. ·La introducción de sesgos en el proceso de selección muestral supone una amenaza a la validez. ADECUACIÓN DE LOS DISEÑOS MUESTRALES. -Diseños probabilísticos. Indicados para: ·Estimación de valores en una población. ·Contraste de hipótesis. -Diseños no probabilísticos. Más indicados para: ·Estudios exploratorios. ·Estudios cualitativos que no buscan la representatividad estadística de sus conslusiones. ·Estudio sobre poblaciones de difícil acceso y localización: drogodependientes, mujeres prostituidas… TIPOS DE DISEÑOS MUESTRALES. -Probabilísticos: ·Muestreo aleatorio simple. ·Muestreo aleatorio sistemático. ·Muestreo estratificado. ·Muestro por conglomerados. ·Rutas aleatorias. ·Diseños polietápicos. -No probabilísticos: ·Muestreo por cuotas. ·Estratégico. ·”Bola de nieve’’ MUESTREO ALEATORIO SIMPLE. -Requiere de la existencia de un marco muestral. -Cada unidad debe disponer de un número de identificación. -La selección de las unidades se lleva a cabo de forma aleatoria: tirando los dados, con tabla de números aleatorios, selección aleatoria de los casos, etc. -La selección puede realizarse con o sin reemplazo. -La probabilidad de formar parte de la muestra viene dada por la fracción de muestreo: n/N -Deben tenerse previstas las sustituciones.

EL MARCO MUESTRAL. -Es un listado en el que figuran todas y cada una de las unidades de la población objeto de estudio. ·Deber ser lo más completo posible de tal manera que maximice la representatividad de la muestra. ·Debe ser lo más actualizado posible. ·Cada unidad de la población debe tener la mimas probabilidad de salir elegida (evitar duplicidades, omisiones e inclusiones erróneas) ·En la medida de lo posible, el marco muestral debe proporcionar información que facilite la localización de las unidades seleccionadas. ·Debe ser fácil de manejar (soporte magnético) MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO. -Se dispone de un marco muestral numerado. -Es imprescindible que el marco muestra no guarde ningún tipo de orden. Eso favorecería la mayor representación de determinados grupos en la muestra. -Se elige al azar la primera unidad de la muestra que debe ser inferior al coeficiente de elevación (coeficiente de elevación = N/n) -El resto de las unidades se eligen sumando sucesivamente el coeficiente de elevación. -Para las sustituciones se debe calcular un nuevo coeficiente de elevación. MUESTREO ESTRATIFICADO. -Requiere de insformación previa sobre determinadas características de la población. -Se distribuye la población en diferentes de acuerdo con determinadas varibales (nominales) pertinentes en la investigación. Con ello se busca maximizar las diferencias entre los grupos y minimizar las diferencias en el interior de los grupos. -Las primeras divisiones de la población son las que poseen mayor efecto, por lo que las varibales deber ser utilizadas en orden decreciente de importancia. Con tres o cuatro divisiones es suficiente. Pueden utilizarse diferentes variables en los distintos estratos. -Busca que cada estrato tenga representación en la muestra final. -Tras la estratificación se procede a la afijación que establece el número de unidades de cada estrato que formarán parte de la muestra. -La selección de las unidades finales se realiza por procedimientos aleatorios. AFIJACIÓN DE LOS ESTRATOS. -Puede ser de tres tipos: · Simple. Se asigna el mismo tamaño a todos los estratos. · Proporcional. Se respeta el peso que tiene cada estrato en el conjunto de la población. · Óptima. Se considera el peso y la dispersión de cada estrato.

-Para restituir a cada estrato el puesto que le corresponde en el conjunto de la población, se divide la proporción que suponía el estratp en la población por la proporción que le ha sido asignada en la muestra. El valor resultante debe multiplicar cada puntuación antes de proceder al cálculo de estadísticos globales. MUESTREO POR CONGLOMEDAROS. -Este tipo de muestreo reduce considerablemente los costes en estudios con una gran dispersión geográfica. -Intenta minimizar las diferencias entre conglomedaros y maximizar las diferencias en el interior de los conglomerados. Cada conglomerado debe representar toda la diversidad del conjunto de la población. -En el muestreo estratificado se selecciona una muestra aleatoria dentro de cada estrato. En el de conglomerados se selecciona aleatoriamente el o los conglomerados a estudiar. -El diseño más habitual es el muestreo polietápico por conglomerados, seleccionando en una priemra fase a los conglomerados para después seleccionar aleatoriamente a las unidades dentro de cada conglomerado (mediante cuotas o rutas aleatorias). DISEÑOS POLIETÁPICOS. 1) Se estratifican los núcleos de población en función de su tamaño: · Grandes municipios. · Capitales de Provincia. · Cabeceras de comarcas. · Municipios menores. 2) Se sortean, dentro de cada estrato, los núcleos de población que formarán parte de la muestra. 3) En los grandes núcleos, se sortean las secciones censales que formarán parte de la muestra. 4) Dentro de las Secciones censales o de los municipios de inferior tamaño, se sortean los putnos de partida de rutas aleatorias. 5) Para la realización de rutas aleatorias se establecen una serie de cuotas a partir de varibales sociodemográficas. ERRORES DE COBERTURA. -Tiene lugar cuando la totalidad de los elementos de una población no participan en la elección de la muestra o lo hacen en distinta medida (omisiones, duplicidades...) · Ej: para seleccionar una muestra de una asociación utilizamos un listado de socios que no está actualizado. -El peligro se encuentra en la posibilidad de que los excluidos compartan una característica que los haga diferentes al resto. ·Ej: si el listado anterior es de hace cuatro años, dejaremos fuera a los que se hayan incorporado en los últimos tres años. ERRORES DE NO RESPUESTA. -Tiene lugar cuando, a partir de la selección aleatoria de los miembros de la muestra, únicamente responden a nuestra encuesta una parte de esa muestra:

· Bien porque no logramos contactar con el resto. · Bien porque se niegan a responder. -Una vez más, el peligro reside en la posibilidad de que los no incluidos compartan una caracterísitca que los haga diferentes al resto. Esto hará que la muestra resultante no sea aleatoria. B) MUESTREO NO PROBABILÍSTICO. DISEÑOS MUESTRALES (II). -

Diseños emergentes frente a diseños no emergentes. Decisiones a adoptar. Criterios para la toma de decisiones. El casillero tipológico. Cuándo concluir el trabajo con una tipología.

EMERGENTES FRENTE A NO EMERGENTES. -

Diseños emergentes. o Estrategías cualitativas. o Pocos contextos. Pocos casos. o Decisiones se van adoptando. o Prolongado en el tiempo.

-

Diseños no emergentes. o Estrategía cuantitativas. o Numerosos casos. o Decisiones previas al campo. o Trabajo de campo breve.

DECISIONES A ADOPTAR. -

Con carácter previo: o Debemos conocer las categorías relevantes para nuestro estudio.

-

Atendiendo a dichas categorías tomaremos nuestras decisiones con respecto a: o Los contextos. o Los casos. o Los momentos.

-

Toda decisión ha de estar adecuadamente argumentada, justificada.

CRITERIOS DE SELECCIÓN. 1) Diversidad, heterogeneidad.. a. Variación máxima. Buscar los extremos opuestos. b. Tipicidad. Que representan las diferentes tipologías que podamos encontrar. Tiposideales weberianos. 2) Accesibilidad, pragmatismo. a. Considerar los recursos disponibles. Economía de esfuerzos. b. Posible aprovechamiento de redes personales.

EL CASILLERO TIPOLÓGICO. -

Cruzar en una tabla las categorías más relevantes para nuestro objeto de estudio.

Ejemplo: Posición que ocupa en la escala de mando Subordinado Tipo de empresa

Dirección

Mando intermedio

Pública

Tipo 1

Tipo 2

Tipo 3

Privada

Tipo 4

Tipo 5

Tipo 6

CUANDO DETENERSE. -

¿Cuándo debemos dejar de buscar más casos de una tipología y pasar a otra?

Principio de saturación teórica o El punto de saturación teórica se alcanza cuando una tiopología determianda no aporta ya nada nuevo. o En ese momento debemos dejar de trabajar con esa tipología y seguir con otra diferente....