Teoría del muestreo

El muestreo no es más que un proceso a seguir a la hora de seleccionar un conjunto de individuos pertenecientes a una determinada población con el objetivo de estudiarlos para posteriormente caracterizar el total de dicha población.

Las razones para efectuar un muestreo a una población, en lugar de estudiarla completa, pueden ser: . El tamaño de la población es infinito.
. El muestreo es de tipo destructivo.
. La población es finita, pero demasiado grande.
. Sería muy caro estudiar a toda la población y basta con deducciones aproximadas. . Tomaría demasiado tiempo analizar la población total.

1. ESTIMACIÓN E INFERENCIA ESTADÍSTICA.
Para elegir muestras que reflejen las características de la población utilizamos técnicas de
muestreo.
Si trabajamos con muestras, tenemos que tener encuesta que siempre hay que asumir un cierto error. Si la muestra se elige de manera aleatoria, se puede evaluar el error. La técnica de muestreo utilizada en este caso se denomina muestreo probabilístico o
aleatorio, y el error asociado a esta técnica se llama error
aleatorio.
En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el
error.

2. TIPO DE MUESTREO.
Podemos diferenciar dos grandes grupos de muestreo:

• -  Muestro probabilístico o aleatorio: muestreo científico muy riguroso. Todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad deseo elegidas y se puede calcular antes.
• -  Muestreo no probabilístico o no aleatorio: es menos riguroso. Las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas, porque no interviene sólo el azar, también intervienen otras condiciones. No se puede calculas la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen posibilidad de ser incluidos.
  
  
  
  2. 1. MUESTREO PROBABILÍSTICO.

1. Muestreo aleatorio: la selección de los individuos es de manera aleatoria.
Lo podemos subdividir en:- Simple: seleccionar al azar la muestra utilizando poblaciones pequeñas, es el más representativo.

Se emplea cuando se desea efectuar análisis de multivariantes. Desventajas: Necesitamos la lista

de todos los individuos, costo por dispersión de la población y encontramos grupos minoritarios no representados.
- Sistemático: seleccionamos a los individuos siguiendo unos procesos o reglas.

Por ejemplo:
N= 400 (población completa)
n= 100 (muestra). K= 400/100 K= 4.

2. Muestreo estratificado: se utiliza cuando la característica de los individuos que se quieren estudiar no se encuentra de manera homogénea en toda la población, afectando esto a los resultados. Para hacer un correcto estudio tenemos que estudiar grupos o estratos donde si se presenta de manera homogénea la característica que se quiere estudiar. Estos grupos tienen características en común pero son mutuamente excluyentes.
La ventaja de esto es que podemos conocer cómo se comporta la variable en cada subgrupo de la población con precisión.
La desventaja es que se requiere más información y un listado de cada uno de los individuos que componen la población.

3. Muestreo de conglomerados: se obtiene a partir de grupos o conglomerados ya establecidos, se aplica cuando no tenemos un listado de la población. En este tipo de muestreo encontramos una población muy dispersas o no hay un listado completo de individuos pero sí de grupos (unidades de un hospital).
La desventaja de esto es que no podemos conocer de antemano el tamaño de la muestra que se va a obtener, ya que esto va a depender de los grupos seleccionados. Necesita un mayor tamaño de muestra conglomeradas y no son tan fiables debido a que no son realmente homogéneas.

2.2 MUESTREO NO PROBABILÍSTICO.
1. Muestreo consecutivo: es el más utilizado. Se recluta a todos los individuos de una población
que son accesibles y que cumplen los criterios que deben para formar parte de la muestra.
La desventaja que encontramos es que si se hace de manera interrumpida y no de manera continua, puede llevar a error. El período de reclutamiento debe ser corto.

2. Muestreo de convivencia o accidental: se recluta a los individuos más accesibles para el quipo investigador y que se presentan de manera voluntaria. Se usa con frecuenta porque es económico y fácil.
La desventaja es que es poco riguroso, ya que requiere de una gran homogeneidad de la variable estudiada. Genera sesgos importantes.
Un ejemplo de esto puede ser algunas de las entrevistas que estamos haciendo para el proyecto final de ETIC.

3. Muestreo intencional o a criterio: el propio investigador es quien selecciona a los individuos al considerar que son los más apropiados. Se usa para estudios cualitativos o cuando queremos contar con una muestra de expertos.
La desventaja es que este método no cuenta con un método objetivo para valorar la idoneidad de los sujetos. Ejemplo: método Delphi.

4. Muestreo bola de nieve, de avalancha o en cadena: el investigador elige a un participante que cumpla los criterios necesarios y al mismo tiempo se le pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así, sucesivamente, hasta que se tenga recogida la muestra completa. Es un tipo de muestreo muy empleado en estudios cualitativos.
Una ventaja es que se puede acceder a parte de la población de difícil acceso o que son difíciles de identificar. Por ejemplo, poblaciones marginadas.
La desventaja es que la muestra puede ser reducida por una red de contactos pobre, además, la calidad de los participantes está condicionada por la invitación de otros.

5. Muestreo teórico: la selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría o porque la integración de la muestra se va diciendo sobre la marcha.
Los participantes deben cubrir todas las características, perfiles y patrones que puedan influir en el fenómeno estudiado.

3. TAMAÑO DE LA MUESTRA.
Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso importante en cualquier estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.
El tamaño muestral dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo. Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:

    1. Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la población teórica. La población accesible es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.

2. Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta, es decir, es la medida estadística del número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
3. Nivel de confianza. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.
4. La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.