
RESUMEN: TIPOS DE MUESTREO
Por: Juan M. Gutierrez
MUESTREO NO PROBABILISTICO: CARACTERISTICAS
La seleccion de la muestra no es aleatoria, sino que se basa, en parte, en el juicio del entrevistador o de responsable de la investigacion.
No se basa en ninguna teoria de la probabilidad y, por lo tanto, no es posible calcular la precision o acotar el error cometido.
No es posible calcular estos errores ni la confianza de las estimaciones que, ademas, no siempre se reducen aumentando el tamano de la muestra.
En el muestreo no probabilistico los costes y la dificultad del diseno son mas reducidos (al no ser necesario disponer de un marco). Este muestreo puede dar buenos resultados, pero tambien apareja el riesgo de proporcionar una informacion erronea.
MUESTREO OPINATICO: por cuotas ( ejem.60% h, 40%m)
Cuando la seleccion de los elementos y la determinacion del tamano de la muestra no se hacen de forma objetiva siguiendo criterios tecnicos, sino segun el arbitrio, la intuicion o la experiencia del encuestador, el muestreo se denomina discrecional, intencional, estimativo u opinatico, para diferenciarlo del muestreo aleatorio o muestreo estadistico propiamente dicho. Esta forma de proceder en el muestreo es ampliamente utilizada, sin embargo, en las ciencias sociales.
El tamano muestral se selecciona como si fuese probabilistico.
El propio investigador es el que decide que unidades se investigan.
MUESTREO SIN NORMA
La muestra es elegida de cualquier manera; Es bueno si la poblacion es muy homogenea
MUESTREO PROBABILISTICO
MUESTREO ALEATORIO CON REEMPAZAMIENTO.- En cada etapa, el elemento seleccionado no se elimina de la poblacion y participa de nuevo en la siguiente etapa; un individuo de la poblacion puede entrar varias veces en la muestra, permite simular una poblacion infinita( o muy grande) a partir de una poblacion con M individuos(M.
MUESTRO ALEATORIO SIN REEMPLAZAMIENTO O ALEATORIO SIMPLE.- En cada etapa el elemento seleccionado es eliminado definitivamente de la poblacion y no vuelve a participar en las siguientes etapas del muestreo
Inconvenientes.
Su utilizacion esta supeditada a la existencia de una "base de sondeo" donde se puedan enumerar todos los elementos constituyentes del universo objeto de estudio.
La extraccion al azar dispersa totalmente a los componentes de la muestra. Imaginemos los costoso que seria ir a Gerona a hacer una entrevista a una sola persona, a otra en Cadiz, a otra en Vigo, ...
No tiene en cuenta criterios de homogeneidad/heterogeneidad entre conjuntos de elementos del universo.
Es un metodo lento, sobre todo cuando el numero de elementos que constituyen el universo objeto de estudio y/o la muestra es elevado. .
MUESTREO ESTRATIFICADO.- Se basa en la especificacion de Subpoblaciones o ESTRATOS conteniendo elementos parecidos entre si.
-
Uniforme, a cada estrato le corresponde el mismo numero de elementos.
-
Proporcional, el reparto de los elementos muestrales se realiza segun el tamano de cada estrato.
-
Optima, el reparto se realiza teniendo en cuenta la variabilidad existente en cada estrato.
.
En simples palabras, Las unidades dentro de los estratos son homogeneas y los estratos son heterogeneos entre si.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS O AREAS.- Se divide la poblacion total en conglomerados o grupos de unidades muestrales excluyentes y colectivamente exhaustivos. Luego se selecciona una muestra aleatoria de grupos con base en una tecnica de muestreo probabilistica, como el MAS. Para cada grupo seleccionado, se incluyen todos los elementos en la muestra o se toma una muestra de elementos en forma probabilistica. Si todos los elementos en cada grupo seleccionado estan incluidos en la muestra, el procedimiento se llama muestreo por conglomerados de una etapa. Si una muestra de elementos se toma en forma probabilistica de cada grupo seleccionado, el procedimiento es un muestreo por conglomerados en dos etapas.
La unidad muestral primaria ya no es el elemento de la poblacion sino un grupo mayor de elementos que estan situados cerca el uno del otro (por ejemplo, ciudades).
Los conglomerados son homogeneos entre si y las unidades de los conglomerados son heterogeneas entre si.
MUESTREO BIETAPICO Y POLIETAPICO.- Cuando en el muestreo por conglomerados se prosigue en el analisis y dentro de cada conglomerado se vuelven a seleccionar, tambien de forma aleatoria, nuevos subconglomerados, y asi sucesivamente hasta seleccionar las unidades ultimas, al muestreo se le denominador etapas o polietapico. El mas frecuente de los muestreos por etapas es el bietapico, en el que se seleccionan, en primer termino y de forma aleatoria, los conglomerados o areas, y en una segunda etapa, las unidades ultimas o mas elementales del conjunto poblacional, sin necesidad de tener que seleccionar ningun otro tipo de unidad intermedia.
MUESTREO SISTEMATICO.- Cuando el primer elemento de la muestra se elige al azar, dentro de un subconjunto poblacional, y el resto de los elementos se seleccionan de forma sistematica. El tamano poblacional N se divide por el tamano de la muestra n y se obtiene el numero L de estratos poblacionales, de cada uno de los cuales habra de ser elegido un elemento de la muestra. El primer elemento muestral se selecciona de forma aleatoria en el primer estrato poblacional, y los siguientes se van obteniendo de forma sistematica, sumando al orden del elemento muestral precedente (en la lista de unidades poblacionales, ordenadas numericamente) la cantidad L, y asi sucesivamente.
En primer lugar, se selecciona el "coeficiente de elevacion" (tamano poblacion/tamano muestra), a continuacion se elige al azar un numero inferior al coeficiente de elevacion. La primera unidad muestral es el numero elegido, la segunda unidad muestral se determina agregando a ese primer numero el coeficiente de elevacion y asi sucesivamente hasta completar el tamano de la muestra.
Es preciso un listado de los elementos, que normalmente sigue algun criterio coincidente o no con el interes objeto de investigacion: orden alfabetico, domicilio, momento o tiempo en que se produce un hecho, indicadores de tamano, otros indicadores.
Este muestreo es sencillo, facil de ejecutar y menos caros que otros muestreos aleatorios, solo se efectua una seleccion al azar al principio y a partir de ahi el proceso es automatico. Este muestreo asegura un reparto de los componentes de la muestra contribuyendo a evitar que este compuesta unicamente por valores extremos.
MUESTREO DOBLE O BIFASICO.- Se parte de una muestra grande para tras reconocer las caracteristicas mas acentuadas de la poblacion, se define un diseno mas fino.
.
MUESTREO MULTIPLE.- Tipo de muestreo en el cual se extraen una, dos o mas muestras todavia pequenas, continuando por lo general segun la necesidad, hasta obtener una decision de aceptar o rechazar.
.
MUESTREO EN OCASIONES SUCESIVAS: .- Cuando estamos interesados en estudiar la evolucion de una determinada caracteristica de la poblacion a lo largo del tiempo, para lo que se topa periodicamente muestras del mismo colectivo. Inicialmente puede disenarse una muestra que permanece fija de una ocasion a otra, pero, aunque metodologicamente esta es la situacion mas ventajosa tiene el inconveniente de que las personas o las entidades encuestadas son reacias a permanecer por un tiempo indefinido en dicha muestra, para resolver este problema se utiliza un procedimiento que consiste en sustituir cada periodo de encuesta una parte de la muestra lo que da lugar a la denominada rotacion de la muestra
.
MUESTREO CENSURADAS.- Se llama muestreo censurado al proceso de conteo en que las demandas mayores al stock disponible no se registran.
Se eliminan los extremos, los minimos y los maximos para eliminar las distorsiones en la informacion.
.
RUTAS O CAMINO ALEATORIO.- Cuando no tenemos directorio o marco, sobre todo el territorio se escoge aleatoriamente una muestra, se busca y escoge al azar los datos.

Que es la autocorrelacion? Test de Durbin-Watson
La autocorrelacion es uno de los problemas que habitualmente encontramos en modelos econometricos, junto a la heteroscedasticidad, son causantes de ajustes pobres y espurios.
SOFTWARE FOR TIME SERIES DATA HANDLING
Throughout my time as a Data Scientist, the question of my clients or students always arose about which program is the best to model time series.

¿Te gustó este contenido?
Obtén certificados verificables en Python, Data Science y Machine Learning.
Ver Certificaciones Disponibles →

