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Un caso práctico sencillo, como un sorteo o el uso de números aleatorios.

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Un caso práctico sencillo, como un sorteo o el uso de números aleatorios.

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Definir la población:

Identificar el grupo total del que se quiere obtener la muestra.

Se debe contar con una lista completa de los individuos de la población.

Determinar el tamaño de la muestra:

Se decide cuántos individuos se seleccionarán.

Se puede calcular usando fórmulas estadísticas para que la muestra sea representativa.

Seleccionar la muestra aleatoriamente:

Se eligen los individuos de manera totalmente aleatoria.

Métodos comunes:

Sorteo (como sacar nombres de una urna).

Tabla de números aleatorios.

Generador de números aleatorios en una computadora.

Recopilar los datos:

Se aplican encuestas, mediciones o análisis a la muestra seleccionada.

Analizar los resultados

Se estudian los datos obtenidos para hacer inferencias sobre toda la población.

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✔ Ventaja:

Es fácil de entender y aplicar.

No introduce sesgos en la selección de la muestra.

❌ Desventaja:

Puede ser difícil si la población es muy grande.

Se necesita una lista completa de todos los sujetos de la población.

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¿Qué es el Muestreo Aleatorio Sistemático?

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¿Qué es el Muestreo Aleatorio Sistemático?

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Una empresa quiere encuestar a 100 clientes de una lista de 1,000. Se elige al azar un número inicial (por ejemplo, el cliente número 7) y luego se selecciona cada 10º cliente (7, 17, 27, 37, etc.).

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 Etapas del Muestreo Aleatorio Sistemático

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 Etapas del Muestreo Aleatorio Sistemático

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Definir la población:

Tener una lista ordenada de todos los individuos de la población.

2️⃣ Determinar el tamaño de la muestra:

Se decide cuántos sujetos se necesitan para que la muestra sea representativa.

3️⃣ Calcular el intervalo de selección (n):

Se divide el total de la población entre el tamaño de la muestra:

n=Taman˜o de la poblacioˊnTaman˜o de la muestran = \frac{\text{Tamaño de la población}}{\text{Tamaño de la muestra}}n=Taman˜o de la muestraTaman˜o de la poblacioˊn​

Ejemplo: Si la población es de 1,000 personas y se quiere una muestra de 100, el intervalo será 10.

4️⃣ Seleccionar un punto de inicio aleatorio:

Se elige un número al azar dentro del primer intervalo (por ejemplo, un número entre 1 y 10).

5️⃣ Seleccionar los sujetos siguiendo el intervalo:

A partir del punto inicial, se elige cada n-ésimo sujeto en la lista.

6️⃣ Recopilar los datos y analizarlos.

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GIF que muestre un proceso sistemático de selección.

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Sección 4: Muestreo Aleatorio Estratificado

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Sección 4: Muestreo Aleatorio Estratificado

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Un colegio quiere estudiar la satisfacción de los estudiantes con el servicio de transporte.

Los estudiantes se agrupan por grado (primaria, secundaria y bachillerato).

Se selecciona una muestra aleatoria dentro de cada grupo para asegurar que todos los niveles estén representados.

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✔ Ventaja:

Asegura que todos los subgrupos estén representados en la muestra.

Reduce la variabilidad y mejora la precisión de los resultados.

❌ Desventaja:

Es más complejo y requiere información previa para dividir correctamente la población en estratos

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Etapas del Muestreo Aleatorio Estratificado

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Etapas del Muestreo Aleatorio Estratificado

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Definir la población:

Identificar el total de individuos a estudiar.

2️⃣ Dividir la población en estratos homogéneos:

Se crean grupos con características comunes (edad, nivel socioeconómico, género, ubicación, etc.).

3️⃣ Determinar el tamaño de la muestra en cada estrato:

Se decide cuántos individuos se tomarán de cada grupo.

Puede ser proporcional (según el tamaño de cada estrato) o igualitario (la misma cantidad de individuos en cada estrato).

4️⃣ Seleccionar aleatoriamente dentro de cada estrato:

Se usa un método aleatorio (sorteo, números aleatorios) para elegir sujetos en cada grupo.

5️⃣ Recopilar y analizar los datos.

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GIF de un proceso de selección estratificada.

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¿Qué es el Muestreo Aleatorio Estratificado?

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¿Qué es el Muestreo Aleatorio Estratificado?

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Un hospital quiere evaluar la satisfacción de los pacientes.

Se dividen en estratos según la edad: niños, adultos y ancianos.

Se selecciona una muestra aleatoria dentro de cada grupo para obtener una representación equilibrada.

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Etapas del Muestreo Aleatorio Estratificado

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Etapas del Muestreo Aleatorio Estratificado

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Definir la población:

Identificar el total de individuos que forman parte del estudio.

2️⃣ Dividir la población en estratos homogéneos:

Se crean grupos con características comunes (edad, género, nivel socioeconómico, ubicación, etc.).

3️⃣ Determinar el tamaño de la muestra en cada estrato:

Puede ser:

Proporcional (si un estrato tiene más personas, se toma una muestra más grande de él).

Igualitario (se elige la misma cantidad de personas en cada estrato).

4️⃣ Seleccionar aleatoriamente dentro de cada estrato:

Se eligen sujetos de manera aleatoria en cada grupo.

5️⃣ Recopilar y analizar los datos:

Se estudian los resultados para hacer inferencias sobre la población total.

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 GIF que ilustre el proceso de selección por grupos.

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✔ Ventaja:

Asegura que todos los subgrupos estén representados en la muestra.

Mayor precisión en comparación con el muestreo aleatorio simple.

❌ Desventaja:

Más complicado de aplicar porque requiere conocer y dividir la población en estratos antes de la selección.

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✔ Ventaja:

Más rápido y fácil de aplicar que el muestreo aleatorio simple.

Asegura una distribución uniforme de la muestra.

❌ Desventaja:

Si la lista tiene un patrón oculto, puede sesgar la muestra (por ejemplo, si cada n-ésimo individuo comparte una característica específica).

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Ejemplo:

Se requiere seleccionar 100 estudiantes de una universidad con 10000 alumnos,se usa una lista numerada y tú n generador de números aleatorios para elegirlos

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Ejemplo:

Un investigador quiere seleccionar 50 casas de la n vecindario con 500 viviendas,se elige la primera al azar y luego se selecciona casa decima casa

Aplicando así el muestreo sistemático...

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Ejemplo:

En una empresa con 500 empleados (200 administrativos,200 operativos y 100 directivos )

Se se quiere estudiar la satisfacción laboral se elige un número proporcional de cada grupo...

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Ejemplo:

Para evaluar la calidad educativa de un país,en lugar de encuestar a todos los estudiantes.

Se elije 50 escuelas al azar y se estudian todos los alumnos de las escuelas seleccionadas...

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Cochran, W.G. (1977).Sampling Techniques. Wiley.

Levy, P.S.,& Lemeshow, S. (2013) Sampling of Populations: Methods and appications. Wiley

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Andrés Dario Aguirre Isaza