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• Sebastian Guerrero Rodriguez

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Fundación universitaria del Área Andina

Carrera de Ingeniería de sistemas Estadística y Probabilidad – 041

Presentado por:

Brallan Burgos Vanegas Edgar Giovanni Cendales Pedro Andrés Guerrero Andrade

Introducción En esta actividad para el eje 4 se estudiará el muestreo aleatorio simple y el proceso de selección de muestras. Así mismo cómo se usan datos estadísticos como la media muestral y la proporción muestral para estimar la media de la población y la proporción de la población.

Marco teórico

Situación 1. Tipos de muestreo Los siguientes son etapas que deberían cumplirse para varios tipos de muestreo: Aleatorio simple Aleatoria estratificado Aleatorio por conglomerados Aleatorio sistemático Aleatorio de casos consecutivos. Las etapas no están en orden y han sido mezcladas.

Etapas de muestreo: a) Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios. b) Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio. c) El marco muestral se divide en estratos. d) No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo. e) Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo. f) Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados. g) A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés. h) Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo. i) Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra. j) Se requiere una lista de conglomerados. k) Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente. A partir de la lista anterior, usted deberá seleccionar y ordenar las opciones según corresponda al tipo de muestreo. Es posible que una o dos tengan que repetirse en varios tipos de muestreo. Es decir, para cada uno de los siguientes tipos de muestreo, usted debe elegir, en orden, qué etapas corresponden a cada uno. Por ejemplo, supongamos que las etapas del Muestreo aleatorio por conglomerados son las etapas: c), d) y j), entonces al frente de este tipo de muestreo ponemos estas letras. Muestreo aleatorio simple _A, D_, G___ Muestreo aleatorio estratificado __C, A, G_ Muestreo aleatorio por conglomerados __F, A,_G___ Muestreo sistemático ___A, B, H_ Muestreo de casos consecutivos _H, K___

Situación 2. Muestreo estratificado El muestreo estratificado es uno de los tipos de muestreo probabilístico del que podemos hacer uso. El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que la población se separa en subgrupos o estratos exclusivos y homogéneos, donde una muestra aleatoria simple se selecciona de cada estrato. Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una sola muestra. 1. Elabore un cuadro comparativo que muestre ventajas y desventajas de este tipo de Muestreo con respecto al Muestreo aleatorio simple y al muestreo sistemático. TABLA COMPARATIVA METODO DE MUESTREO

ALEATORIO SIMPLE

SISTEMATICO

DESVENTAJ AS Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. Sencillo y de Cuando se fácil trabaja con comprensión muestras pequeñas es posible que no represente a la población Se selecciona una muestra de adecuadamen tamaño n de una población de N te unidades, cada elemento tiene En muestras una probabilidad de inclusión pequeñas, igual y conocida de n/N. puede no representar Cálculo rápido adecuadamen de medias y te a la varianzas población. Se basa en la teoría estadística existen paquetes informáticos para analizar los datos Requiere un Conseguir un listado de los N Fácil de listado elementos de la población aplicar. completo de la población. CARACTERISTICAS

VENTAJAS

Determinar tamaño muestral N.

Definir un intervalo k= N/n.

Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r= arranque aleatorio). Seleccionar los elementos de la lista.

En ciertas ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés. Para ello debemos conocer la composición estratificada de la población ESTRATIFICADO objetivo a hacer un muestreo. Una vez calculado el tamaño muestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos

No siempre es necesario tener un listado de toda la población

Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno Cuando la de interés, las población estimaciones está ordenada obtenidas a siguiendo una partir de la tendencia muestra conocida, pueden asegura una contener cobertura de sesgo de unidades de selección todos los tipos. Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamen te a la población en función de unas variables seleccionadas . Estimaciones más precisas. Pueden aplicarse diferentes fracciones de muestreo dentro de cada estrato.

Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación

Para resumir el cuadro anterior, el muestreo estratificado a diferencia del aleatorio sistemático y el aleatorio simple, es más preciso a la hora de encontrar una muestra que identifique lo más posible a la población estudiada. Esto claro, teniendo en cuenta de que cada tipo debe usarse en las ocasiones en las que mejor pueden arrojarnos resultados y que, el muestreo estratificado funciona mejor en circunstancias en donde resulte conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés.

2. Exponga una situación de su contexto laboral y/o profesional que requiera el uso del Muestreo estratificado. El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Los estratos más comunes utilizados en el muestreo aleatorio estratificado son la edad, el género, el nivel socioeconómico, la religión, la nacionalidad y el nivel de estudios alcanzado. Uno de los ejemplos más significativos del Muestreo Estratificado es el puntaje del Sisbén con el que nos categorizan en la población. El Sistema de Selección de Beneficiarios para Programas Sociales (Sisbén) es una herramienta, conformada por un conjunto de reglas, normas y procedimientos para obtener información socioeconómica confiable y actualizada de grupos específicos en todos los departamentos, distritos y municipios del país, esto con el fin de focalizar la inversión social y garantizar que esta sea asignada a quienes más lo necesitan. El puntaje se calcula automáticamente dentro del aplicativo del Sisbén a partir de la información reportada por el hogar en una encuesta que arroja un valor entre 0 y 100 que determina el puntaje del sisbén de la persona encuestada. Segundo paso. Deben conformar grupos de 4 estudiantes, y nombrar un líder del grupo. Tercer paso. En grupo, deben crear y compartir un archivo en Google drive, llamado actividad evaluativa eje 4. Foro. Allí, cada estudiante escribe sus propuestas para que sean revisadas por los integrantes del grupo. Después de consolidar el trabajo propuesto, los estudiantes deciden qué propuesta van a presentar y complementar el documento. Finalmente, en grupo, proponen un documento en Word para subir en el espacio indicado en la plataforma. Cuarto paso. Después de subir su archivo, cada estudiante debe ingresar al foro y comentar el documento de, por lo menos, dos estudiantes de otros grupos, ya sea para complementar o refutar lo expuesto.

Conclusiones Para concluir el presente documento, podemos decir que los métodos de muestreo son herramientas cuya función básica es determinar qué parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.