sábado, 4 de abril de 2015

ESTADÍSTICA APLICADA ALA TOMA DE DECISIONES : Comparación entre los distintos tipos de muestreos probabilísticos y no probabilísticos





MUESTREO

El muestreo es p una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta

ü  Los errores más comunes que se pueden cometer son:

1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la Población, se denomina error de muestreo.

2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente se tomo la muestra.

El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea a extraer una pequilla parte de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio maestral dentro de un universo.
Es importante resaltar que el primer procedimiento al realizar una auditoría, es iniciar las investigaciones de manera tal que esta arrojen conclusiones provenientes de determinados estudios como puede ser el estadístico a través de una muestra probabilística.







CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LOS DISTINTOS TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO


CARACTERÍSTICAS
VENTAJAS
INCONVENIENTES


ALEATORIO SIMPLE




El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.  El cálculo del error estándar es complejo.
ü  Sencillo y de fácil comprensión
ü  Cálculo rápido de medias y varianzas.  
ü Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos
Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente





SISTEMÁTICO


Conseguir un listado de los N elementos de la población Determinar tamaño maestral n. Definir un intervalo k= N/n. Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r= arranque aleatorio). Seleccionar los elementos de la lista.
ü  Fácil de aplicar.
ü   No siempre es necesario tener un listado de toda la población.  
ü  Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.



Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección





ESTRATIFI
      CADO

En ciertas ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés. Para ello debemos conocer la composición estratificada de la población objetivo a hacer un muestreo. Una vez calculado el tamaño maestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.
ü  Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.
ü  Se obtienen estimaciones más precisa  Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible.





Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.




CONGLOMERA    DOS

Se realizan varias fases de muestreo sucesivas (polimetálico) La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.
ü  Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa.
ü   No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.
ü  El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado.
ü    El cálculo del error estándar es complejo.


CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LOS DISTINTOS TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO








CARACTERISTICAS
VENTAJAS
INCONVENIENTES

MUESTREO POR CUOTAS: 

Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación



·         Permiten que los investigadores hagan un muestreo de un subgrupo que es de gran interés para el estudio
·         Permite que los investigadores observen las relaciones entre los subgrupos.

·         Puede parecer que esta técnica de muestreo es totalmente representativa de la población. En algunos casos no es así. Debes tener en cuenta que se han tenido en cuenta sólo los rasgos seleccionados de la población para formar los subgrupos.




CONVENI
ENCIA


Se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos.
El investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población.

·        Es      fácil de usar
·        *       Es también útil para documentar que una calidad particular de una sustancia o fenómeno se produce dentro de una muestra dada
.



La crítica más obvia acerca del muestreo por conveniencia son los sesgos o prejuicios del muestreo, por no demostrar  imparcialidad al ser escogida.




BOLA DE NIEVE:

El proceso de muestreo de bola de nieve es como pedirles a tus sujetos que designen a otra persona con el mismo rasgo como el próximo sujeto. Luego, el investigador observa a los sujetos designados y sigue de la misma manera hasta obtener el número suficiente de sujetos.
·        El proceso es barato, simple y rentable.
·        *       Esta técnica de muestreo necesita poca planificación y menos mano de obra. 


Sobre el método de muestreo. Los sujetos que el investigador puede obtener se basan principalmente en los sujetos observados anteriormente.
·            





DISCRECIONAL
(O MUESTREO POR JUICIO)


·        EL investigador selecciona las unidades que serán muestra en base a su conocimiento y juicio profesional.
·        *       El proceso consiste en elegir intencionalmente a dedo a los individuos de la población sobre la base del conocimiento o juicio de la autoridad o investigador.

 Es la única técnica de muestreo viable para obtener información de un grupo muy específico de personas.
Generalmente no hay manera de evaluar la fiabilidad del experto o de la autoridad.















domingo, 29 de marzo de 2015

TIPOS DE VARIABLES Y LA MUESTRA

 




TIPOS DE VARIABLES:

1.    VARIABLE CUALITATIVOS: ( Expresan cualidad o atributo)
·      POR SU ESCALA DE MEDICACIÓN:

a)     NOMINALES: (No exige jerarquía en su categorías)

EJEMPLOS:
ü  Tipos de prestamos
ü  Tipos de ahorros
ü  Estado civil de los colaboradores
ü  Nacionalidad de los colaboradores


b)     ORDINALES:( Exige jerarquía en su categoría)

EJEMPLOS:
ü  Jerarquía de personal
ü  Clasificación de aprobado
ü  Proceso de un crédito
ü  Nivel de estudio


2.    VARIABLE CUANTITATIVOS: (Expresan cantidad, son números)

·      POR SU ESCALA DE MEDICACIÓN:

a)     DISCRETAS:(Provienen  de un proceso de control)
EJEMPLOS:
ü  Número de accionistas
ü  Número de afiliados
ü  Número de hijos de los colaboradores
ü  Número de colaboradores

b)    CONTINUOS: ( Provienen de un proceso de medio)

EJEMPLOS:
ü  Tipo de cambio
ü  Taza de interés
ü  Crédito de automóvil (Crédito Leon Auto)
ü   Préstamos

 


LA MUESTRA

La muestra es un subconjunto cualquiera de la población, es importante escoger la muestra en   forma aleatoria.
Toda muestra debe ser Representativa y adecuada.
Resultado de imagen para muestra estadistica


MUESTRA PROBABILISTICO:
           

EJEMPLOS:
ü  Muestreo Aleatoria Simple:
·         Una empresa  distribuidora de productos alimenticios tiene 845 empleados a nivel nacional, va a entrevistar a 50 empleados para emplear sus necesidades de capacitación.
·         El departamento de recursos humanos escribe el nombre de cada empleado en un papel y lo deposita en una caja.
Se repite  el mismo proceso hasta completar. Se selecciona y se escribe su nombre con este método todos los elementos tienen las misma probabilidad de ser elegidos.

ü  Muestreo Aleatoria  Sistemático:
·         La división de ventas de sublime necesita calcular el ingreso medio por ventas en el mes pasado. El mes pasado se registraron 5,000 ventas y se
    almacenaron en cajones de archivo. Se va a seleccionar 100 recibos para calcular el ingreso promedio.
El costeo será de 5000/100= 50º sea de 50 en 50 se elige, el primer recibo que resulta ser 2847
El segundo elemento será el 2847+50=2897
El tercero 2897+50=2947

ü  Muestreo Aleatoria Estratificado:
·         El departamento de mercadeo de la corporación MINERO desea conocer  la aceptación que podrá tener un cambio de logro de su empresa  distribuidora. Actualmente cuenta con 6 sucursales distribuidos en todo el país y se giran instrucciones para que cada región tome su lista  de clientes y haga consultas al 10% de 3 ellos. cada sucursal en estrato que le contara da encuesta en su región.

Una vez finalizada la encuesta, se enviara a la casa matriz todas las encuestas para unirlas y formar una sola muestra.

ü  Muestreo Aleatoria por Conglomerados:
·         La  secretaria de agricultura  desea conocer la cantidad de producción de maíz que se puede esperar para el año.
La secretaria envía a cada región por departamentos las encuestas para que tomando en cuenta el tamaño de la población de cada departamento aplique la encuesta para determinar la cantidad  de sembradío que tiene cada agricultor.
Cada región departamentos  toma una muestra utilizando el método aleatorio simple y los envía a la secretaria para hacer una sola muestra.


MUESTREO NO PROBABILISTICO:
        
            EJEMPLOS:

ü  Muestreo por convivencia :
·         Un investigador conduce un estudio que encuentra estudiantes, el investigador decide estudiar este grupo en una escuela, el investigador tiene el permiso y consentimiento de dos padres de familia de los estudiantes que participan en el estudio.
ü  Muestreo consecutivo:
·         Todas aquellas embarazadas que acuden al curso de educación prenatal de un determinado centro sanitario durante un año y cumplan los criterios de selección
ü  Muestreo por cuotas:
·         30 individuos entre 18 y 35 años, universitarios y residentes en capitales  provinciales. una vez determinada la cuota se eligen dos primeros que se encuentren que cumplan esas características.
ü  Muestreo Discrecional:
·         A un jefe de estudios le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de dos alumnos con un determinado profesor. El investigado que conoce a todos los alumnos de esa clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionando a los alumnos que cree que serán los más representativos.
ü  Muestro de Bola de Nieve:
·         Un investigador quiere hacer un estudio  sobre el comportamiento de los individuos de una secta secreta. Empieza estudio a 3 integrantes de misma que conoce y ellos se van presentando a otros sujetos. para individuos en el estudio.