TEMA 8: Teoría de muestra: Tipo de muestreo. Teoría de la estimación.

Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que estas reflejen las características de la población le llamamos técnicas de muestreo.  

• Muestreo probabilístico o aleatorio: Si la muestra se elige con un procedimiento al azar, se puede evaluar ese error, denominado error aleatorio. 
• Muestreo no probabilístico:  No se usa el azar y no es posible evaluar el error. 

La muestra es un subconjunto de elementos de una población, 

teniendo que ser representativa de la población diana y debe ser un

tamaño adecuado para generalizar y lo suficiente pequeña para poder 

trabajar con ella y comparable. 

 MUESTREO NO PROBABILÍSTICO:

Las unidades que componen la población tiene diferente probabilidad de ser elegidas ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. 

1. Muestreo consecutivo:  

 Se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado. Es el mas utilizado 

2.  Muestreo de conveniencia o accidental:  

Se recluta a los individuos que son más accesibles para el equipo de investigación o que se presentan voluntariamente. Se una con frecuencia al ser el menos costoso y más fácil. 

3. Muestreo intencional a criterio:  

El propio investigador es quien selecciona a los individuos al considerarlos los mas apropiados. Se una cuando se quiere contar con una muestra de expertos o en estudios cualitativos.

4. Muestreo bola de nieve, de avalancha o muestreo en cadena:  

El propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión 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 tenga la muestra. 

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.

MUESTREO PROBABILÍSTICO: 

Todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano 

Muestreo aleatorio:  Existen varios tipos: 

• Simple: Seleccionar al azar (por tabla de número o pc) la n (muestra. Se usa poblaciones pequeñas y es el mas representativo. 

•  Sistemático: Seleccionar individuos según una regla o proceso periódico. 

Para ello, se calcula constante K, y elegimos un numero al azar entre 1 y K, que sería la primera unidad R. Después sumamos R + K hasta conseguir el tamaño de la muestra, siendo  el segundo R+ K, el tercero R + 2K... La forma de K, es  K= N/n 

Muestreo estratificado:  

Se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población y puede afectar a los resultados del estudio, pero existen grupos o estratos donde si se presenta de manera homogénea. Estos grupos tienen alguna características en común pero son mutuamente excluyente.  

Muestreos conglomerados:

Se obtienen  de grupos o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de la población. 

Primero hay que definir los conglomerados, se trata de definir una característica que permite dividir la población en grupos sin solapamiento.  Seleccionamos después al azar algún conglomerado ya sea por muestro aleatorio simple o sistemático y por ultimo, investigamos todos los sujetos del conglomerado o bien optar una nueva muestra dentro de ese conglomerado. 

TAMAÑO DE LA MUESTRA:

 El tamaño de la muestra influye de una manera capital en la representatividad de nuestros resultados y va a depender de:

• El error aleatorio
• De la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar
• De la variabilidad de la variable a estudiar.
• De la amplitud del intervalo de confianza, que cuanto mas estrecho, mas preciso serán los datos 
• El tamaño de la población de estudio

TAMAÑO DE UNA POBLACIÓN:  

 Z: Es un valor que depende 1- alfa 

S2: Es la varianza poblacional 

e: es el error máximo aceptado por los investigadores.

TAMAÑO DE UNA PROPORCIÓN: 

p: es la proporción de una categoría variable

1-p es la proporción de la otra categoría

z es el valor que depende del nivel de confianza 1- alfa

N y e es lo mismo que en la formula anterior.