DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Conceptos Importantes
Marco Muestral: Es un listado, actualizado y revisado, de todos los elementos que constituyen la población que va a ser objeto de investigación. También puede ser un mapa o croquis con las unidades de selección plenamente identificadas.
Encuesta preliminar, piloto o pretest. Antes de iniciar la investigación, se recomienda realizar una pequeña encuesta preliminar con el fin de probar el cuestionario, conocer mejor la población, entrenar al entrevistador, determinar el tiempo que requiere la entrevista y en especial tener un mayor conocimiento acerca de algunos parámetros.
La población se clasifica en: finita o infinita.
Cuando se investigan las características de todas las unidades que constituyen la población o universo, nos referimos a una investigación total, exhaustiva o censo.
La muestra, para que sea representativa de la población, requiere que todas las unidades de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas, es decir, debe ser aleatoria, al azar o probabilística.
El muestreo aleatorio, realizado bajo ciertas condiciones y sometido a cumplir ciertos requisitos, se constituye en un procedimiento práctico, económico y rápido para generalizar conclusiones obtenidas a través de una muestra, aplicables a toda la población de la que forma parte, dentro de ciertos límites de confiabilidad, establecidos de antemano.
Métodos de Muestreo Aleatorio
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Muestreo aleatorio simple o muestreo aleatorio irrestricto, en el cual se da igual oportunidad de selección a cada elemento o unidad dentro de la población.
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Muestreo aleatorio estratificado (Asignación igual, proporcional y óptimo), garantiza la representatividad, reduciendo el error de la muestra al formar grupos o subpoblaciónes más o menos homogéneas, en cuanto a su composición interna y heterogénea cuando se comparan entre sí.
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Muestreo por conglomerados, por áreas o geográfico. Cuando la unidad básica de muestreo se encuentra en la población en grupos o conglomerados y la selección de la unidad permite la observación del total de elementos de cada conglomerado elegido. Cada conglomerado tiene las mismas características de la población; puede hacerse un segundo muestreo dentro del conglomerado seleccionado, denominándose de doble etapa o bietápico. Generalmente es muy aplicado cuando no se dispone de un marco de referencia completo. El área total se divide en pequeñas áreas que son muestreadas. Cada área seleccionada podrá ser subdividida y enumerada para una nueva selección, si es necesario, y así sucesivamente dando origen al muestreo por etapas o polietápicos.
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Muestreo por fases. En ocasiones, es conveniente y económico recoger cierta información de la totalidad de elementos de una muestra, la cual se extrae de la población en tal forma que sea lo suficientemente grande. Además, la necesidad de información más detallada obliga a una nueva muestra proveniente de la anterior, ocasionando un muestreo de dos fases o bifásico. Puede considerarse, también, de varias fases o polifásico.
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Muestreo sistemático. La selección de las unidades se hace a intervalos regulares, en un orden sistemático.
El error de estimación, es la diferencia que puede haber entre la estimación puntual y el parámetro. Cuando la estimación no representa bien al parámetro, a pesar de estar perfectamente diseñada, nos refe- riremos a errores muestrales; los errores no muestrales son ocasionados por el mal diseño del formulario, errores cometidos en el proceso de recolección, procesamiento y análisis de los datos.
Parámetro (poblacional), son las medidas descriptivas numéricas aplicadas a las características en las unidades de la población. También se les denomina como valores estadísticos de la población.
Estimador puntual, son las medidas descriptivas numéricas aplicadas a las características en las uni- dades de la muestra. Se podrá decir que el estimador es una norma o método para estimar una constante perteneciente a una población. La estimación hace referencia a los valores numéricos de los parámetros poblacionales desconocidos, a los cuales se llega mediante una muestra.
El estimador por intervalos, es una regla que nos indica cómo calcular dos puntos o valores a través de una muestra. La estimación por intervalos es la estimación del parámetro mediante la especificación de un intervalo de valores, determinado por un límite inferior y otro superior (límites de confianza) dentro del cual estará comprendido el valor verdadero o parámetro poblacional.
El intervalo de confianza, corresponde a un intervalo de valores, dentro de los cuales se espera que esté el parámetro con cierto grado de confianza o con riesgo de error conocido; para ello es necesario determinar primero la estimación puntual.
La probabilidad de que un intervalo de confianza contenga el parámetro que se estima, se denomina
coeficiente de confianza.
Métodos de Muestreo No Aleatorio
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Muestreo a juicio, intencional u opinático, donde los elementos seleccionan a juicio o en opinión del investigador; se podría decir que prima la intención de que estas unidades sean incluidas dentro de la muestra.
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Muestreo por conveniencia, donde se eligen los elementos más al alcance del investigador.
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Muestreo voluntario, donde el informante, voluntariamente, suministra información sin ser previamente seleccionado.
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Muestreo por cuotas, es un número de entrevistas, encuestas, condiciones o cuotas que se le fijan al encuestador para que a su vez seleccione los elementos en la forma que considere oportuna.
Encuestas descriptivas: El interés se especifica en la obtención de alguna información correspondiente a una población.
Encuestas analíticas: la finalidad es analizar ciertas hipótesis o supuestos acerca de la población, que el investigador se fijó de antemano. Hay encuestas que sirven para ambos propósitos.