Repblica Bolivariana de Venezuela

Repblica Bolivariana de Venezuela

Universidad del ZuliaNcleo Costa Oriental del Lago

Programa de Postgrado e Investigacin

Maestra en Gerencia de Empresas

(INFORME)

INTEGRANTES:Licda. Joann Vera

Ing. Hugo JimnezCabimas, Mayo 2014MUESTREOELABORADO POR:

Jimnez Bermdez Hugo AlfonsoVera Williams Joann Coromoto

C.I: 13.661.369C.I: 10.602.201

JIMENEZAR.HJ@GMAIL.COMJOANN_VERA@HOTMAIL.COM

MUESTREOELABORADO POR:

Jimnez Bermdez Hugo AlfonsoVera Williams Joann Coromoto

C.I: 13.661.369C.I: 10.602.201

Evaluacin: ( ) Ptos.

Observaciones:

EVALUADOR.

Dr. Edinson Jimnez Lugar:

Fecha: INDICE GENERAL

Resumen

Abstract

CONTENIDO1.-Muestreo

2.- Que se entiende por Error de Muestreo?

3.- Que se entiende por Sesgo Muestral?

4.- Tipo de Muestreo

4.1.- Muestreo Probabilstico.

4.1.1.- Tipo de Muestro Probabilstico.

4.2.- Muestreo No Probabilstico.

4.1.2.- Tipo de Muestreo No Probabilstico.

5.- Procedimiento de Seleccin de Tipos de Muestreo.

6.- Escala de Medida (Nominal, Ordinal, Intervalo, Razn).

7.- Bibliografa

8.- Anexo

Jimnez Bermdez, Hugo Alfonso. Vera Williams Joann Coromoto. MUESTREO. Universidad del Zulia, Ncleo Costa Oriental del Lago. Programa de Postgrado e Investigacin. Maestra Gerencia de Empresas. Informe. Cabimas 2014. RESUMEN

Esta Investigacin tiene como propsito el estudio del muestreo. El muestreo es una parte de la poblacin o universo a estudiar. Las muestras se obtienen con la intencin de inferir propiedades de la totalidad de la poblacin, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta caracterstica la inclusin de sujetos en la muestra debe seguir unatcnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una informacin similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste.El tipo de investigacin utilizada es la documental; ya que la informacin se obtuvo por medio de libros y pginas de Internet; la cual se analiz, discuti y proces, para luego ser presentada de manera sencilla.

PALABRAS CLAVES: Muestreo, Universo, Inferir.DESARROLLO1.- MUESTREO.

Definicin e Importancia.El muestreo es un instrumento de la investigacin cientfica, cuya funcin es decidir con que parte de la poblacin universo debe trabajarse de manera tal que permita obtener la informacin sintetizada de esta. Cabe mencionar que para que el muestreo sea vlido y se pueda realizar un estudio adecuado, debe cumplir con ciertos requisitos. Nunca podemos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero si podemos actuar de manera que esta condicin se alcance con una probabilidad altaEl muestreo es importante porque permite obtener informacin que da rasgos comunes de la poblacin o universo, ahorrando tiempo y costos, lo que nos permite aumentar la calidad del estudio.Por Ejemplo: En una toma de lectura de operacin de un turbogenerador se pueden adquirir variada informacin de valores que indican informacin especfica del funcionamiento o comportamiento del equipo.

2.- QUE SE ENTIENDE POR ERROR DE MUESTREO.Es el desacierto que se comete debido a que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad, partiendo de observar solo una parte de la poblacin o universo. El error de muestreo se produce como resultado de medir informacin de un subconjunto muestra, con el objeto de estimar valores correspondientes al conjunto poblacin. En consecuencia, es un error producido por la naturaleza de la misma inferencia. La magnitud del error de muestreo vara en funcin de un conjunto de factores, por ejemplo, el error de muestreo disminuye cuando la muestra es grande y este aumenta cuando la dispersin de las variables sometida a medicin es grande.3.- QUE SE ENTIENDE POR SESGO MUESTRAL.Es un tipo de error muestral, se refiere a una tendencia sistemtica inherente a un mtodo de muestreo que da estimaciones de un parmetro que son en promedio menores (sesgo negativo) o mayores (sesgo positivo) que el parmetro real. Este puede minimizarse usando la aleatorizacin que es un proceso de seleccin de una muestra de la poblacin en el que la seleccin es imparcial (muestra aleatoria). El resultado es una muestra sesgada, una muestra no aleatoria de una poblacin en la que todas las personas o instancias, no tenan las mismas probabilidades de haber sido seleccionados.4.- TIPOS DE MUESTREO.4.1.- Muestreo Probabilstico Es un mtodo que otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la poblacin y dicha posibilidad no es nula para ningn elemento. Es decir aquellos en la que todos los individuos tienen la probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y por consiguiente todas las posibles muestras de tamao N tienen la misma probabilidad de ser seleccionada.4.1.1.- Tipos de muestreo probabilstico. Muestreo aleatorio simple: Cada unidad de muestra tiene igual probabilidad de ser elegida, precisa de un listado previo enumerado de la unidad de muestreo, las unidades se elijen mediante la tabla de nmeros aleatorios, este tipo de muestreo probabilstico tiene como ventaja que es sencillo y de fcil comprensin, y su desventaja es que requiere de un listado completo de la poblacin y que pueden aparecer sesgos cuando la muestra es pequea. Por ejemplo: Investigar la actitud de los empleados de una gran compaa, sobre un nuevo plan de jubilacin. Como se observa puede aplicarse a poblaciones grandes si se concentran en reas pequeas. Muestreo sistemtico: Es la eleccin de una muestra a partir de los elementos de una lista segn un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un numero aleatorio determinado, este tiene como ventaja que es fcil de aplicar y no es necesario tener una lista de la poblacin de antemano y tiene como desventaja el riesgo de que la constante de muestreo este asociado al fenmeno de inters. Por Ejemplo: se tiene una poblacin de conformada por 60 empleados y se desea tomar la muestra de 20 empleados. Muestreo aleatorio estratificado: Se divide en subgrupos y se forma uno de cada grupo. El fundamento de un muestreo estratificado es que las categoras pueden variar mucho entre s, respecto al parmetro de inters, no obstante presentan semejanza dentro de cada estrato, los cuales pueden ser estrato mutuamente excluyentes como por ejemplo, la poblacin se divide en dos estratos femenino y masculino, estratos colectivamente exhaustivo donde se utilizan toda las categoras posibles de una variable, por ejemplo: la variable sexo, categoras posibles masculino y femenino la cual define el rea completa de la variable sexo. El muestro aleatorio estratificado tiene como ventaja que permite muestrear con distintas tasas de muestreo en las diferentes sub-poblaciones de inters, es decir otorga flexibilidad al diseo muestral y la desventaja es la dificultad de que muchas veces no se tiene a disposicin un listado de todos los componentes del universo en cada estrato antes de sacar la muestra, y que si existiera la amplia dispersin geogrfica la clasificacin y obtencin de los datos sera muy costosa. Muestro por conglomerado o reas: Una agrupacin de elementos que presentan caractersticas similares a toda la poblacin. Por ejemplo: Se desea muestrear los empleados de una gran empresa, para conocer las actitudes, sobre un plan de prestaciones que se aplicaran el prximo ao: Primero enumeramos los departamentos que tiene la empresa, luego hacemos una seleccin aleatoria del muestreo por departamento, la cual puede conducir a tomar una muestra a cada departamento seleccionado o un censo de cada uno. En este tipo de muestreo existen dos variantes: Muestreo por Conglomerados Monoetpico en donde se estudia todas las residencias de una manzana o sector y Muestreo Conglomerado Bietpico en la cual se escogen primero las muestras de los departamentos y luego se elige al azar los elemento dentro del departamento seleccionado. El muestreo por conglomerado tiene la ventaja de que es muy eficiente cuando la poblacin es grande y dispersa, no es necesario tener un listado de toda la poblacin y su desventaja es que el error estndar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado y su clculo de error estndar es complejo.4.2.- Muestreo no probabilstico.

Es un mtodo que se usa aun estando consciente que no sirven para realizar generalizaciones, pues no hay certeza de que la muestra extrada sea representativa, puesto todos los sujetos de la poblacin tienen la misma probabilidad de ser elegidos, se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa. (No interviene el azar, se utilizan en estudios exploratorios o intencionales). Se caracteriza por no conocerse la probabilidad de que una unidad quede incluida en una muestra, no se pude medir el error de estimacin y por lo tanto, no se pueden realizar estimaciones. Por ejemplo: Oyentes de programas de radio o televisin, a los que se pide que llamen a un telfono (muestra sesgada).4.2.1.- Tipo de Muestreo no probabilstico. Muestreo Convencional: Es un proceso en que el investigador selecciona directa e intencionalmente los individuos de la poblacin. Esta tcnica utiliza frecuentemente como muestra a los individuos a los que se tiene ms fcil acceso, es decir seleccionan a personas que estn o circulan por un lugar determinado. Muestreo por Juicio u Opinin: Tiene como base el juicio del investigador que elige porque lo considera lo ms representativo de la muestra. Ejemplo: Sondeos preelectorales donde de zona que en anteriores votaciones han marcado tendencias en voto. Muestreo por Cuotas: Aqu se seleccionan todas las categoras de una de las variables que representan a la poblacin. Ejemplo: 20 individuos de sexo femenino de edad comprendida entre 30 y 40 aos que hablen francs en el departamento de administracin, una vez terminada la cuota se eligen los primeros que se encuentre que cumplan con esas caractersticas. Muestreo de Bola de Nieve: Selecciona al azar un grupo inicial de entrevistados y posteriormente se pide a los participantes que identifiquen a otros que pertenecen a la poblacin neta de inters, es decir los miembros de la poblacin en estudio se conocen entre s. Algunos ejemplo de esta tcnica son: usuario de servicios gubernamentales, usuarios de beneficios sociales, grupos de censo especiales, etc. Este tipo de muestreo se emplea cuando se hacen estudios con poblaciones marginales.5.- PROCEDIMIENTO DE SELECCIN DE TIPOS DE MUESTREO.El procedimiento de tipo de seleccin va a depender del tipo de investigacin a desarrollar.

Muestreo probabilstico: Es ms riguroso y cientfico. En este tipo de muestreo todos los individuos de la poblacin pueden formar parte de la muestra. Muestreo no probabilstico: Se usa en estudios exploratorios o de investigacin. Esta tcnica no depende de la probabilidad sino de las causa relacionadas con las caractersticas de la investigacin o de quien establece la muestra, en esta tcnica reside en una cuidadosa y controlada eleccin de sujetos con ciertas caractersticas previamente definidas en el planteamiento del problema.Por tanto elegir una muestra probabilstica o no probabilstica depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigacin y del alcance de sus contribuciones.6.- ESCALA DE MEDIDA (NOMINAL, ORDINAL, INTERVALO, RAZN).Para realizar un correcto anlisis de datoses fundamental conocer de antemano el tipo demedidade la variable, ya que para cada una de ellas se utiliza diferentes estadsticos. La clasificacin ms convencional de lasescalasdemedidalas divide en cuatro grupos denominadosNominal,Ordinal,IntervaloyRazn.6.1.- Nominal.

Consiste en clasificar objetos o fenmenos segn ciertas caractersticas, tipolgicas o nombres, dndoles una denominacin o smbolo sin que lo implique ninguna relacin de orden, distancia o proporcin entre los objetos o fenmeno, es decir solo permite asignar un nombre al elemento medido.

Ejemplo: Nacionalidad, Numero de Cedula de Identidad.6.2.- Ordinal.

Permite establecer un orden entre los elementos medidos, tambin se le llama escala de orden jerrquico, establece porciones relativas de los objetos o fenmenos en estudio respecto a alguna caracterstica de inters, los numerales empleados en las escalas ordinales no son cuantificativos sino que radican exclusivamente la posicin en la serie ordenada. Este tipo de variables nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una categora es mayor o menor que otra. Un ejemplo de variable ordinal es el nivel de educacin, ya que se puede establecer que una persona con ttulo de Postgrado tiene un nivel de educacin superior al de una persona con ttulo debachiller. En las variables ordinales no se puededeterminarla distancia entre sus categoras, ya que no es cuantificable o medible.6.3.- Intervalo o de distancia.

Se utiliza cuando se determina la igualdad de intervalo entre los puntos. Se precisa el orden jerrquico en funcin de un atributo. Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de sus valores y medir la distancia existente entre cada valor de laescala. Las variables de intervalo carecen de un cero absoluto, por lo que operaciones como la multiplicacin y la divisin no son realizables.Ejemplo: Medicin de temperatura. (El agua se congela a 0 grados Celsius e hierve a 100 grados Celsius).6.4.- Razn.

Las variables de razn poseen las mismas caractersticas de las variables de intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0) representa la ausencia total demedida, por lo que se puede realizar cualquier operacinAritmtica(Suma, Resta, Multiplicacin y Divisin) yLgica (Comparacin y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel ms alto de medicin. Las variables altura, peso, distancia o el salario, son algunosejemplos de este tipo deescalademedida.BIBLIOGRAFAAbad, A. y Servin, L. A. (1990). Introduccin al Muestreo. Edit. Limusa. Mxico.Bello, Len Daro. Estadstica como apoyo a la Investigacin. Editorial L.Vieco e Hijas Ltda, abril de 2005.MANUEL VIVANCO. (2005) MUESTREO ESTADISTICO. DISEOS Y APLICACIONES. EDITORIAL UNIVERSITARIA

Mason, Robert D., Lind, Douglas y Marchal, William (2001). Estadstica para Administracin y Economa. Ed. Alfaomega. Colombia.MARTINEZ C. (2008). ESTADISTICA Y MUESTREO. (12a. Ed.) Bogot: ECOE Ediciones.PAULA LAGARES BARREIRO Y JUSTO PUERTO ALBANDOZ. POBLACION Y MUESTRA. TECNICA DE MUESTREO. MAMAEUSCH (MANAGEMENT MATHEMATICS FOR EUROPEAN SCHOOL).Prez, Cesar (2.000). Tcnicas de Muestreo Estadstico. Teora, practica y aplicaciones informticas. Ed. Alfaomega. Mxico.

Scheaffer, R., Mendenhall, S. y Ott, L. (1987). Elementos de muestreo. Ed. Grupo Editorial Iberoamrica. Mxico.GABALDON M., Nstor (1980) Algunos conceptos de muestreo (3ra. Ed.) Caracas, Venezuela: Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ciencias Econmicas y Sociales, Divisin de publicaciones.

http://www.liccon.edu.uy/bedelia/cursos/metodos/material/estadistica/estadistica.html