cuales son las Leyes del muestreo
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
Resumen sobre el método del muestreo
El método del muestreo tiene su importancia en la investigación social, cuando las
unidades de objeto de estudio no son todas las que forman el universo, sino una muestra
representativa de aquellas. La selección de las muestras debe ser motivo de especial
atención en el plan de investigación, puesto que el valor de las conclusiones depende en
buena medida de la representatividad de la muestra.
Los principales conceptos que debemos tener en cuenta son los siguientes:
• Muestra: Parte o fracción representativa de un conjunto de colectivo cuya
característica debe ser lo más exacta posible.
•Unidad de muestra: Constituida por uno o varios de los elementos de la población
en las que se subdivide la base de la muestra y que dentro de ella se delimitan de
manera más precisa.
• Universo, población o colectivo: Totalidad de conjunto que se desea investigar.
•Coeficiente de elevación: indica las veces que la muestra está contenida en el
universo.
El método del muestreo (salvo el caso de muestras empíricas) se basa en las siguientes
leyes:
•Ley de los grandes números
•Cálculo de probabilidad
•Ley de seguridad estadística
•Ley de la inercia de los grandes números
•Ley de la permanencia de los números pequeños
Para que una muestra tenga validez técnico estadistica, debe cumplir con los siguientes
requisitos:
•Ser representativa
• Que su tamaño sea estadísticamente proporcionado a la magnitud del universo
•Que el error muestral se mantenga dentro de los límites permitidos.
Fases para la selección de una muestra a saber:
•Tener en cuenta los objetivos y finalidad e la investigación
•La disponibilidad de información sobre el conjunto del que se extraerá la muestra
•Nivel de confianza adoptado
•Error de estimación permitido
•Los recursos humanos y equipo mecánico disponible
•Los medios financieros
•Los métodos y técnicas a utilizar en la investigación
• Recopilación y análisis de los datos
• Medición de la representatividad de la muestra
Tomando en cuenta la estructura y los procedimientos de selección, se pueden distinguir
dos tipos de muestras y dentro de cada una de ellas, diferentes clases.
Muestras aleatorias o probabilísticas: Se basa en la ley de los grandes números y el
cálculo de probabilidades y es rigurosamente científico.
Sus subdivisiones son:
• Muestreo aleatorio simple
• Muestras estratificadas
• Muestras de áreas o de superficie
• Muestras sucesivas
• Muestras por etapas
• Muestras de varios grados
• Muestras a partir de listas
Muestras no aleatorias o empíricas: No se basa en ninguna teoría matemática-estadística
sino que dependen del juicio del investigador.
Se dan dos modalidades diferentes en las muestras no aleatorias: El muestreo intencional
y el muestreo errático, circunstancial y sin norma.
Dentro del primero podemos distinguir:
• Muestras por cuotas o proporcionales
• Muestras razonadas o intencionadas
En un muestreo errático simplemente se toman los casos que se tienen a mano o que
seleccionan arbitrariamente.
Aún cuando se utilicen los mejores procedimientos ninguna muestra tiene garantía de ser
absoluta. Suelen distinguirse dos tipos de errores: sistemáticos y de muestreo.
Dentro de los sistemáticos provienen por lo general de diferentes causas ajenas a la
muestra misma:
• Sustituciones inadecuadas
• Insuficiencia en la recopilación de datos
• Distorsiones derivadas del mismo encuestador
• Errores de cobertura
En los errores de muestreo nos encontramos con que cualquiera sea el procedimiento
utilizado y la perfección del método, los valores medios obtenidos de la muestra diferirán
de los valores medios reales del universo
La determinación de la representatividad de una muestra sólo es posible cuando se trata
de un muestreo aleatorio; esta medición no puede establecer en modo alguno en qué
medida una muestra es representativa del universo, lo que si se puede establecer es la
probabilidad de no rebasar ciertos márgenes de error. Los métodos de cálculo directo
permiten establecer qué dimensiones debe obtener la muestra para no exceder ciertos
límites de error.