II.- RECOPILACION DE INFORMACION: “TEORIA DEL MUESTREO"

¿QUÉ ES UNA FUENTE DE INFORMACIÓN?

Las fuentes de información son recursos de los cuales se extrae información. Es decir, una fuente de información es el origen en el que se ha encontrado una determinada información.

TIPOS DE FUENTES DE INFORMACIÓN

DIRECTAS

Son aquellas que están donde se produce el hecho.

INDIRECTAS

Son aquellas en donde el hecho se manifiesta indirectamente.

¿CÓMO SE RECOPILA LA INFORMACIÓN?

METODOS DE MUESTREO

Un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra  de una población , con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis sobre la forma de una distribución de probabilidades.

El objeto del muestreo es hacer inferencias de características cuantitativas sobre una población a partir de una muestra.

CONCEPTOS

SUJETOS DE ESTUDIO

Los objetos de los que uno toma medidas  para  generar  datos.  Pueden  ser:  individuos, familias, países, ciudades, empresas, instituciones.

DATOS

Son  las  observaciones  recolectadas  como mediciones, géneros, respuestas de encuestas, etc.

POBALCIÓN

Es el conjunto completo de todos los elementos (puntuaciones,  personas,  medidas,  etcétera)  que  se  va estudiar. Al número de integrantes de la población se llama tamaño de la población y se representa con la letra N.

La población puede ser:

• FINITA:  Es  aquella  que  incluye  una  cantidad  limitada contable de observaciones.

• INFINITA:  Es  aquella  que  incluye  un  gran  conjunto  de observaciones o mediciones que no pueden alcanzarse por conteo.

MUESTRA

Parte de la población que podemos utilizar para obtener conclusiones de toda una población sin tener que analizarla en su totalidad.

TIPOS DE MUESTREO

ALEATORIO

El muestreo aleatorio es la forma de seleccionar una muestra estadísticamente representativa a partir de una población dada. Parte del principio de que todo elemento de la muestra debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado.

NO ALEATORIO

Es un método de selección de una muestra en el que no todos los individuos del universo tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. A diferencia del muestreo aleatorio, este tipo de muestreo no depende exclusivamente del azar, pero el investigador lo acepta porque, o bien no se tiene acceso a todas las personas del universo de estudio, o bien porque comporta una mayor facilidad de acceso u otras ventajas que pueden influir en el coste o la rapidez del estudio.

CON REPOSICIÓN

En el muestreo con reposición, después de seleccionar un elemento, este se vuelve a colocar en el conjunto original, lo que significa que puede ser seleccionado nuevamente en sorteos posteriores.

EJEMPLO:

1. Supongamos que tenemos los nombres de 5 estudiantes en un sombrero: {Ana, Luis, Pedro, María, Juan}. Si queremos tomar una muestra de 2 estudiantes con reposición, podríamos seleccionar:
2. En el primer sorteo: Luis.
3. En el segundo sorteo: Luis nuevamente.
4. Por lo tanto, nuestra muestra sería: {Luis, Luis}. En este caso, la probabilidad de seleccionar a Luis es la misma en cada sorteo, ya que su nombre fue devuelto al sombrero

SIN REPOCISIÓN

En este tipo de muestreo aleatorio simple, el elemento extraído de la población queda descartado de cara a la siguiente extracción. 

Es decir, un elemento sólo puede aparecer una vez en la muestra.

EJEMPLO:

1. Usando el mismo grupo de estudiantes, si queremos tomar una muestra de 2 estudiantes sin reposición, podríamos seleccionar:
2. En el primer sorteo: Ana.
3. En el segundo sorteo: Pedro.
4. Por lo tanto, nuestra muestra sería: {Ana, Pedro}. Aquí, la probabilidad de seleccionar a Pedro en el segundo sorteo es diferente, ya que Ana ya no está disponible.

TAMAÑO DE LA MUESTRA

Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en cuenta tres factores:

• El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar  los  datos  desde  la  muestra  hacia  la población total.

• El porcentaje de error. Precisión de la estimación. Margen  de  error  que  se  pretende  aceptar  al momento de hacer la generalización.

• El nivel de variabilidad. Grado de variabilidad que se calcula  para  comprobar  la  hipótesis. Mientras más grande mayor será el tamaño de la muestra

NIVEL DE CONFIANZA

La  confianza  o  el  porcentaje  de  confianza.  Es  el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos. A mayor nivel de confianza más grande debe ser el tamaño.

Entonces,  se  busca  un  porcentaje  de  confianza menor. Comúnmente en las investigaciones sociales se busca un 95%.

Los valores Z se obtienen mediante el uso de tablas

GRADO DE ERROR

El porcentaje de error. Está relacionado con el nivel de precisión, es la desviación de la muestra seleccionada de las verdaderas características, rasgos, comportamientos. Comúnmente se aceptan el 5% de error.

TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA POBLACINES FINITAS

Tamaño de muestra para una estimación por intervalo de la media poblacional para poblaciones finitas.

TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA POBLACINES INFINITAS

Donde:

n Es el tamaño de la muestra;

Z Es el nivel de confianza;

p    Es la variabilidad positiva;

q    Es la variabilidad negativa;

E Es la precisión o error.

σ Es la desviación estándar.

REFERENCIAS

• 7 Métodos Infalibles de Recopilación de Datos en Estadística. (23 de febrero del 2025). Ciberlinea. 7 Métodos Infalibles de Recopilación de Datos en Estadística.

• Marc, G. (s.f.). Tipos de muestreo. Probabilidad y Estadística. net. ▷ ¿Cuáles son todos los tipos de muestreo? (con ejemplos). 

• Estrategias efectivas para la organización de datos estadísticos. (s.f.). Escritos de psicología. Estrategias efectivas para la organización de datos estadísticos.

• Dr. Iván, E. (s.f.). Tipos de muestreo. Pagina personales UNAM. TIPOS DE MUESTREO.

• Ignasi ,F. (11 octubre de 2024). Muestreo aleatorio y no aleatorio. Escoge la muestra ideal para tu estudio. We are testers. Muestreo aleatorio y no aleatorio. Escoge la mejor muestra - We are testers