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UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA
FACULTAD NACIONAL DE SLAUD PUBLICA
“HECTOR ABAD GOMEZ”
León Darío Bello Parias
ldbello@guajiros.udea.edu.co

Qué entiende por Muestreo?

Es mejor censo que muestra?
 Cuando utiliza el método de Bola de Nieve.
 Es mejor una muestra probabilística?
 Cuál es la diferencia entre el MAS y el Sistemático?
CUANDO SE INCREMENTA EL TAMAÑO DE
MUESTRA LOS RESULTADOS SON MÁS CONFIABLES?
Profesor León Darío Bello Parias
POBLACION
MARCO MUESTRAL
CENSO
UNIDAD MUESTRAL
MUESTRA
ELEMENTO MUESTRAL
MUESTREO
Profesor León Darío Bello Parias
ldbello@guajiros.udea.edu.co
• Son todas y cada una de las posibles observaciones
o medidas que se estén considerando. De acuerdo a
su tamaño, la población puede considerarse finita o
infinita. La estatura de todos los niños en un
preescolar (finita), el puntaje obtenido en un test
sobre estrés para todos los empleados del estado
(finita), el total de vehículos que llegan a un peaje
durante un mes (infinita), el número de
computadores existentes en Colombia (finita), etc.
Es
útil aclarar que en estadística cuando la
población es muy grande, se considera infinita.
•
El grupo que en realidad podemos estudiar se
denomina población de estudio.
Profesor Léon Darío Bello P.
Es el recuento que se hace de una población finita; es decir,
debe ser numerable y contable. Es claro que si la población
es grande, los costos y el tiempo serán mucho mayores que
cuando se utiliza muestreo, no obstante, dado la naturaleza
de la variable en estudio y de los objetivos de la
investigación, es posible que en algunos casos se recomiende
éste procedimiento. De cualquier manera, el censo no
garantiza una confiabilidad en los resultados del 100%,
precisamente por que existen otros factores que inciden en
las diferentes mediciones en una investigación
Profesora Gloria Astrid García Pérez
Es un subconjunto de la población
estadística, es decir, es una parte
de ella y por lo tanto tiene que
poseer las mismas características
de la población objeto de estudio.
Es
aquella
que
representa
adecuadamente la composición de la
población, es decir, que las diferentes
categorías claves del estudio estén
representadas en la muestra.
León Darío Bello Parias
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Población
Ta bla de continge nci a Ni vel * Conve nio 04
Nivel
1
2
3
Total
Recuento
% del total
Recuento
% del total
Recuento
% del total
Recuento
% del total
Convenio 04
NO
SI
184
36
61.1%
12.0%
46
26
15.3%
8.6%
5
4
1.7%
1.3%
235
66
78.1%
21.9%
Nive
l
1
2
3
León Darío Bello Parias
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Tota
l
Total
220
73.1%
72
23.9%
9
3.0%
301
100.0%
Sistemático
Tabla de contingencia Nivel *
Convenio 04
Convenio
N 04
O 27
Recuent
o
% del
56.3
total
% 7
Recuent
o
% del
14.6
total
% 1
Recuent
o
% del
2.1
total
% 35
Recuent
o
% del
72.9
total
%
SI
8
16.7
% 5
10.4
% 0
.0%
13
27.1
%
Tota
l
35
72.9
% 12
25.0
% 1
2.1
% 48
100.0
%
 Es el método estadístico por medio del cual
se definen los criterios y técnicas que deben
orientar el proceso de recolección u
obtención de información”.
 Es claro que el procedimiento de selección y el
tamaño está cruzado por los objetivos de la
investigación, las poblaciones son en lo general
diferentes y por lo tanto, deberán utilizarse criterios
distintos para seleccionar las unidades bajo estudio.
Profesora Gloria Astrid García Pérez
• Es un conjunto de listas de todas las
unidades de muestreo, estas listas, también
pueden ser mapas u otras formas que sirvan
de base para determinar las unidades de
muestreo. En un estudio de percepción sobre
calidad en los servicios, se puede pensar:
para seleccionar usuarios de IPSs en
municipios, se requiere:
1.
Una lista de municipios,
2. Una lista de las IPSs de cada municipio, y
3. Lista de usuarios de cada IPSs. En éste caso, las
listas son el marco muestral total, mientras que
los elementos que las componen son los elementos
muestrales.
Profesora Gloria Astrid García Pérez
• POBLACIONES PEQUEÑAS
• POBLACIONES MUY VARIABLES
• ENSAYOS DESTRUCTIVOS
Profesor León Darío Bello Parias
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Para los siguientes casos diga si es preferible Censo o
muestreo y defina población, unidad muestral y
elemento muestral.
• Estudio sobre el perfil de los estudiantes y
egresados de la Tecnología en Administración en
Servicios de Salud – Caucasia - en los últimos dos
años.
• Estudio sobre el perfil socio económico de los
docentes de entidades oficiales en Colombia.
• Estudio para identificar la demanda de servicios
de salud en Caucasia.
• Definir por los participantes.-------Profesora Gloria Astrid García Pérez
1. Identificación del universo
2. Indicadores a estimar
 Proporciones
 Promedios
 Métodos multivariados
3. Desagregación de los resultados
4. Precisión deseada en los estimadores
Material preparado por:
Profesor León Darío Bello Parias
Muestreo de elemento VS muestreo de grupo
Igual probabilidad VS diferente probabilidad
Estratificado VS no estratificado
Aleatoria VS sistemática
Una sola etapa VS multietápico
32
Material preparado por:
Profesor León Darío Bello Parias
TÉCNICAS
DE
MUESTREO
Cuando elegimos individuo de una
población de estudio para formar
muestras podemos encontrarnos
en las siguientes situaciones:
Conocemos la probabilidad de que un
individuo sea elegido para la muestra.
. Interesantes para usar estadística
matemática con ellos.
No se conoce la probabilidad.
Son muestreos que seguramente esconden
sesgos.
En principio no se pueden extrapolar los
resultados a la población.
A pesar de ello una buena parte de los estudios que se
publican usan esta técnica.
Universidad de Malaga
Muestreos
probabilistas
Muestreos no
probabilistas
• PROBABILISTICO
(Probabilidad mayor de
0 y conocida).
–
–
–
–
–
M.A.S
SISTEMATICO
ESTRATIFICADO
CONGLOMERADO
AREAS
• No PROBABILISTICO
–
–
–
–
–
Conveniencia
Juicio
Prorrateo (cuotas)
Con fines especiales
Bola de nieve
Profesor León Darío Bello Parias
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Estamos hastiados de información
pero hambrientos de conocimientos
John Nasibett
Profesor León Darío Bello Parias
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Se caracteriza por conocer la probabilidad de
que una unidad particular del universo sea
incluida en una muestra, dicha probabilidad
es mayor de cero. Se puede medir el error
de estimación y por ende, se realizan
estimaciones.
MUESTREO
PROBABILÍSTICO
Profesor León Darío Bello Parias
Ventajas del Azar
Elimina la subjetividad de los investigadores
en la selección de unidades de análisis
Permite medir la precisión de las
estimaciones.
El azar no garantiza representatividad.
León Darío Bello Parias
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