Clase 9
Estadistica Aplicada al turismo y a la hoteleria
Prof. Bartolucci Angel
Muestreo
Hasta ahora, hemos estudiado estadística descriptiva, una serie de procedimientos y técnicas, que permitían un conocimiento descriptivo de las características básicas de una población.
Pero en general, no siempre sera posible trabajar con poblaciones ya sea porque la población a estudiar es muy grande, ya sea por motivos económicos, de falta de personal cualificado, o para una mayor rapidez en la recogida y presentación de los datos, lo que se suele hacer es obtener los datos, de tan sólo una muestra de la población.
De ahi la utilidad de la Estadística inferencial que se ocupa de extender o extrapolar a toda una población, informaciones obtenidos de una muestra, así como de la toma de decisiones.
Así por ejemplo, cuando se pretende conocer de antemano los resultados de unas elecciones, se suelen hacer encuestas sobre intención de voto, a una muestra de ciudadanos. Se trata en este caso, de extrapolar para toda la población, los resultados derivados de la encuesta. La
Estadística Inferencial nos ayuda en este caso, aunque siempre existirá una probabilidad de equivocarse, y un margen de error en los resultados obtenidos.
¿Pero bajo que condiciones, resulta apropiada una muestra?.Existen una serie de factores que inciden en la respuesta de esta pregunta, y que resultan fundamentales en estadística inferencial.
Una primera cuestión, es el tamaño que ha de tener. Parece evidente, que a mayor tamaño, más se acercaran los parámetros que calculemos, a los de la población ( y es cierto siempre que se tenga en cuenta la representatividad de la muestra, que es un aspecto que desarrollaremos ahora).
La segunda y más importante cuestión es ¿cómo deben ser elegidos los elementos que la compongan?. Para ser válidas,las muestras han de ser representativas, esto es, si queremos inferir de los resultados de una muestra, en ella se ha de reproducir en igual porcentaje el carácter estudiado, que en la población total. Por tanto, será necesario, que en el momento de la elección de los elementos de la muestra, verifiquemos que todos los elementos de la población tiene igual probabilidad de ser elegidos para la muestra.
TIPOS DE MUESTREOS
Existen básicamente dos tipos de muestreo, los aleatorios y los no aleatorios.
En los primeros, el aspecto principal, es que todos los miembros de la muestra han sido elegidos al azar, de forma que cada miembro de la población tuvo igual oportunidad de salir en la muestra y esa probabilidad es conocida. Este tipo de muestreo, que es el más consistente. El INDEC hace uso de este tipo de muestreo.
Los segundos, carecen del grado de representatividad de los primeros, pero permiten un gran ahorro en los costes. Se eligen los elementos, en función de que sean representativos, según la opinión del investigador. Es el método que utilizan generalmente las empresas privadas, y presenta el inconveniente de que la precisión de los resultados no es muy grandes, y es difícil medir el error de muestreo.
MUESTREOS ALEATORIOS
SIMPLE
Su utilización es muy sencilla, una vez que todos los elementos de la población han sido identificados y numerados ( y éste es probablemente su mayor inconveniente ). A partir de aquí, decidido el tamaño n de la muestra, los elementos que la compongan se han de elegir aleatoriamente entre los N de la población. Un Ejemplo seria el siguiente: siendo de 30 la poblacion (podrian ser personas) se les asigna un numero de orden a cada una del 1 al 30. Luego se colocan los numeros en un bolillero y se extrae una bolilla. Si el tamañ de la muestra es 1 . el proceso termino. Todos han tenido una probabilidad de ser elegidos y esa probabilidad es conocida. En este caso 1/30.
SISTEMÁTICO
Es análogo al anterior, aunque resulta más cómoda la elección de los elementos. Si hemos de elegir 40 elementos de un grupo de 600, se comienza por calcular el cociente 600/40 que nos dice que existen 40 grupos de 15 elementos entre los 600. Se elige un elemento de salida entre los 15 primeros, y suponiendo que sea el k-simo, el resto de los elementos serán los k-simos de cada grupo. En concreto, si el elemento de partida es el número 6, los restantes serán los que tengan los números: 15+6 ,2x15+6,......,39x15+6
Para poder usar este procedimiento es necesario tener un listado de la poblacion.
ESTRATIFICADO
A veces nos interesa, cuando las poblaciones son muy grandes, dividir éstas en subpoblaciones o estratos, sin elementos comunes, y que cubran toda la población.
Una vez hecho esto podemos elegir, por muestreo aleatorio simple, de cada estrato, un número de elementos igual o proporcional al tamaño del estrato.
Este procedimiento tiene la gran ventaja de que se puede obtener una mayor precisión en poblaciones no homogéneas
En este tipo de muestreo los estratos se deben elegir de manera que sean lo más homogeneos posible respecto a la variable aleatoria a estudiar y que entre ellos exista la mayor diferencia posible.
El muestreo Aleatorio Estratificado puede ser uniforme o proporcional
Uniforne : Consiste en tomar para la muestra el mismo número de individuos por cada estrato.
Proporcional : Consiste en distribuir los individuos que forman la muestra proporcionalmente al número de individuos de cada estrato.
Una vez determinado el número de individuos que deben pertenecer a cada estrato, se procede a la selección de individuos de cada estrato por muestreo aleatorio simple.
Por Conglomerados
A veces, para simplificar los procesos de toma de datos, se empieza por elegir ciertos conglomerados (que pueden ser bloques de viviendas, municipios, districtos electorales,...) y dentro de ellos se realiza el muestreo aleatorio. Se usa cuando hay que hacer trabajos en superficies geograficas extensas. Primero hay que definir los conclomerados, tratando que sean lo mas homogeneos posibles. Luego se sortean los conglomerados (al azar simple). Dentro de los conclomerados las casas o Departamentos ( por el metodo del azar simple) y asi hasta llegar por ejemplo a los sujetos a encuestar.
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