Muestreo

Julián Martínez Ramos

Dec 11, 2023

• representación adecuada de la población, de manera que se reproduzcan los rasgos esenciales de lo que se investiga

• qué parte de una población debe seleccionarse?

• inferencias adecuadas

composición de la muestra

• Unidad de observación: elemento sobre el cual se realiza la medición

• Marco muestral: listado de unidades de muestreo (listado de hogares, individuos…)

• Muestra: Subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectarán los datos

tipos de muestra

• probabilístico (aleatorio): Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos. La selección es aleatoria.

• no probabilístico: depende del proceso de toma de decisiones de un/a investigador/a, los criterios de investigación y la posibilidad de acceder a las unidades de análisis

muestreo probabilístico

• condiciones:
  • La población ha de ser lo suficientemente grande.
  • Todos los sujetos han de tener la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra.
• Tipos de muestreo probabilístico/aleatorio:
  • Simple
  • Sistemático
  • Estratificado
  • Por etapas

muestreo probabilístico

• Cuando no se puede garantizar la aleatoriedad se realizan muestreos de tipo pseudoaleatorios: por áreas, cuotas e intencionales.

muestreo aleatorio simple

• selección al azar
• marco muestral adecuado (debemos conocer la población)
• no adecuado para poblaciones heterogéneas

muestreo aleatorio sistemático

• Se selecciona un punto aleatorio al inicio y posteriormente se elige a cada k-ésimo miembro de la población

• Tras seleccionar al primer elemento de la población se suma el valor de K para obtener el segundo elemento y así hasta completar la muestra.

muestreo aleatorio estratificado

• La población se divide en estratos (población con determinadas características) y se selecciona de forma aleatoria una muestra de cada estrato

• forma de definir los estratos: afijación

• La variable elegida para formar los estratos no debe permitir que un individuo o elemento de la población pertenezca a más de uno de ellos

muestreo aleatorio estratificado

• Afijación proporcionada: la muestra deberá tener estratos que guarden las mismas proporciones observadas en la población.

• Afijación uniforme: cuando asignamos el mismo tamaño de muestra a todos los estratos definidos, sin importar el peso que tienen esos estratos en la población.

• La muestra final será la que contemple todos los estratos

muestreo aleatorio por conglomerados (etapas)

• Conglomerado: subdivisión pre-existente o natural de la población (provincia, instituto). Tiene que ser heterogéneo en sí mismo; idealmente contiene toda la variabilidad de la población.

• aleatorio cuando son heterogéneos en sí mismos y homogéneos respecto a otros conglomerados

• útil cuando no se dispone de una lista completa de la población a estudiar

estratificado vs conglomerado

meustreo pseudo-probabilístico

• NO son aleatorios, aunque sí pueden ser representativos
• cuando no se dispone de marco muestral o es difícil de conseguir
• cuando las condiciones de la encuesta impiden realizar muestreos aleatorios

pseudo-probabilístico por cuotas

• variación de estratificado
• Se establecen estratos, que se suponen homogéneos y se asigna una cuota o tamaño de muestra de ese estrato (proporcional a la población).
• no se hace a partir de un listado poblacional, sino que se deja al criterio del encuestador siempre que cumpla con las cuotas de cada estrato.

errores de muestreo

• Diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población correspondiente

errores de muestreo

errores de muestreo

• tipos de errores:

• especificación de la población: no está clara la población que se necesita investigar

• errror de selección: cuando los respondentes se auto-seleccionan (voluntarios)

• marco muestral: se hace una muestra de una población equivocada

• no respuesta: cuando no se obtiene respuestas con el instrumento

errores no muestrales

• sesgos
• Sujetos que son excluidos a priori de la muestra, es decir, que son parte de la población, pero no aparecen en el marco muestral
• Fuentes de sesgo:
• Mal diseño de la muestra
• Mal diseño del instrumento (encuesta)
• Unidad muestral “hogar”: sesgo de selección del respondente (padre…)