domingo, 11 de octubre de 2009

ejemplos:


EJEMPLOS
MUESTRA SISTEMATICA MUESTRA PONDERADA








1.Muestra aleatoria simple

Ejemplo: cogiendo papeletas numeradas de un sombrero. Si tenemos un fichero de ordenador sobre la población, la computadora hará la selección al azar. Cuando la población es muy grande y ya consiste en grupos naturales, los miembros de los cuales se enumeran en un archivo, puede ser práctico hacer el muestreo en etapas (cluster sampling), seleccionando primero algunos grupos y entonces seleccionando la muestra final sólo desde los miembros de estos grupos seleccionados. Por ejemplo, si la población consiste en toda la gente en un país, usted puede primero seleccionar al azar algunas subdivisiones del país y después seleccionar la muestra final entre la gente en estas subdivisiones. Si usted se prepone entrevistarse con esta gente en sus hogares, usted ahorrará así mucha hora de viajar.


2. Muestra sistemática.



Si la razón que se pretende es 1/n, empezamos escogiendo el primer elemento al azar entre los primeros n objetos de la población, y tras ello extraemos cada n-avo objeto. Si tenemos una lista de objetos de la población el procedimiento será muy fácil incluso sin una computadora, y el resultado será así representativo, excepto en la situación inusual que una característica importante de los casos sucede a la repetición en cada n casos.
3. Muestra aleatoria ponderada. Cuando la población incluye un grupo muy pequeño pero esencial, hay el riesgo de que ningún miembro de ese grupo quede dentro de una muestra aleatoria. Tales grupos claves de usuarios de productos son, entre otros, gente corto de vista, duro de oído o con la capacidad reducida del movimiento, véase una lista de tal gente. Otras minorías a menudo significativas originan de religiones, de nacionalidades y de lenguas.
Para asegurar por lo menos algunos de una minoría clave (marcada con x en el diagrama a la derecha) en la muestra, podemos incrementar deliberadamente la razón de la muestra sobre este grupo de especial importancia. Por supuesto que esto generará un desequilibrio en las mediciones que se obtengan a partir de la muestra ponderada, pero será fácil restaurar el equilibro original. Esto se hace así cuando se combinan los resultados; por ejemplo, al calcular la media de todas las mediciones daremos a las mediciones de cada grupo su peso apropiado correspondiente a los porcentajes genuinos en la población.


Muestras no aleatorias
Las muestras no aleatorias (o "no probabilísticas") { son seleccionadas por cualquier procedimiento que no da todos casos en la población las oportunidades iguales de caer en la muestra. A veces el contexto del estudio permite o facilita un cierto método de muestreo, a veces el investigador tiene la posibilidad de escoger el método
Cualquier es el procedimiento, es siempre posible que favorecerá ciertos tipos de casos en la población más que los otros, es decir producirá una muestra sesgada.
En estudios descriptivos la presencia de sesgo es una desventaja grave que usted encontrará más adelante en su proyecto, en cuándo
valorar el muestreo y en cuándo escribir el capítulo final de su informe. Por lo tanto puede ser prudente pensar de él por adelantado, cuándo escoger el método de muestreo.
Al valorar una muestra no-aleatorio que usted debe preguntar usted mismo: ¿Serán los resultados de la muestra el mismo que usted conseguiría de la población? ¿Es cierto que el criterio que usted ha utilizado en seleccionar la muestra (e.g. la buena voluntad de la gente de participar) no tiene ninguna correlación con esas variables que usted desee registrar de la muestra? Si hay correlación, su muestra está sesgada y usted debe considerar el construir de una muestra nueva con menos correlación.
Como contraste, muestras no aleatorias se pueden utilizar en proyectos de investigación y del desarrollo, a condición de que el sesgo sistemático posible sea compensado más adelante. Por ejemplo, es común usar al muestreo de conveniencia cuándo escoger clientes potenciales a un grupo de trabajo para desarrollar un
concepto del producto preliminar. La selección de personas será probablemente sesgada, tan bien como las propuestas del grupo de trabajo, pero las propuestas serán rectificadas ulteriormente cuando son evaluadas de nuevo por un otro grupo de gente más grande.ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra
Entre los tipos comunes de muestras no aleatorias se incluyen:




1. Muestra de conveniencia.
ejemplo la gente en una reunión, podría ser designado como muestra. Este es un método fácil y barato, pero el sesgo suele ser imposible de estimar. El método es popular en las demostraciones de cursos sobre métodos, donde los datos obtenidos de la muestra no se usarán. Asimismo, esto es un método posible cuando usted necesita a algunos clientes potenciales asistir al desarrollo de producto, a condición de que los resultados obtenidos sean probados más adelante con una muestra mejor escogida de la clientela-objetivo.
2. Muestra de voluntarios es creada cuando todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en la muestra. Si usted inserta una forma de cuestionario en un periódico o en una página del Internet y pide que la gente dé sus opiniones sobre un asunto, usted conseguirá una muestra de voluntarios. Un otro ejemplo es la
respuesta de los clientes que llega a una empresa.
Una muestra de voluntarios puede ser una alternativa práctica cuando no hay lista de los miembros de la población de quien una muestra aleatoria se podría escoger, o cuando es difícil de contactar a la gente en una muestra porque sus direcciones no se saben. La desventaja es que es difícil determinar la presencia del sesgo, es decir si las opiniones u otras características interesantes de los voluntarios se desvían de ésos de la población. Cuando en vista de esta pregunta, hay dos cuestiones que plantearse:
¿Qué es la población que usted apunta? ¿Es cierto que todos los miembros de la población concernida tenían las mismas oportunidades de ser incluidos en la muestra?
¿Hay cualquier razón por qué puedan diferir los voluntarios del resto de la población? ¿Por ejemplo, tienen ellos, o por lo menos algunos de ellos, una razón especial para ofrecerse?
Si usted, por ejemplo, quiere obtener una muestra de gente que ha comprado su último producto, usted puede incluir en el paquete del producto un formulario franqueo-pagada donde la gente puede dar sus nombres y direcciones. ¿Qué sucedería si usted pidió además que los respondedores dieran sus opiniones del producto? Usted conseguiría probablemente respuestas sobre todo de la gente que tiene una opinión fuerte de su producto, positiva o negativa. La gente sin opinión definida de su producto quizás no incomodaría contestar. La muestra sería así sesgada, y usted tendría que considerar si tal tendencia podría ser aceptable para sus fines.
3. Muestra - bola de nieve. Cuando se entrevista a miembros de un grupo, podemos pedir a las personas que nos indiquen otros individuos en ese grupo que podrían dar información sobre ese tema; podríamos también pedirles que nos indicasen personas que compartan sus puntos de vista y también otras que sean de opinión opuesta. Entonces entrevistaremos a nuevos individuos y continuaremos del mismo modo hasta que no obtengamos nuevos puntos de vista de nuevos entrevistados. Este es un buen método por ejemplo para recoger los distintos puntos de vista existentes en un grupo, pero su inconveniente es que no obtenemos una idea exacta de la distribución de las opiniones.
4. Una muestra que consiste en todos los casos disponibles. A veces el investigador es interesado en una población de que sólo unos pocos casos o especímenes están disponibles para el estudio, y estos entonces deben servir como una muestra de la población. Tales muestras típicas son:
4a. Casos restantes
4b. Casos permitidos.
Los casos restantes entre el material histórico o arqueológico, cuando ha desaparecido una parte grande de material relevante antes de que reciben los investigadores, se pueden mirar como una clase de muestra de conveniencia incluso cuando es la realidad histórica y no la conveniencia que selecciona la muestra. Si la destrucción del material, durante el tiempo hasta el estudio, no ha sido al azar ni proporcional pero en lugar de alguna manera parcial o selectivo, el material sobreviviente será sesgado y el investigador debe valorar el sesgo probable. Usted debe preguntarse si cualquiera de los factores siguientes ha afectado diferentemente en la preservación de tipos diferentes de la materia:
¿El material a veces se ha seleccionado para cualquier propósito, por ejemplo para ser mantenido en archivos, bibliotecas o museos?
¿Algunos objetos en el material a veces se han substituido por nuevos?
¿Qué clases de cosas fueron mirados generalmente como basura, o al contrario, como digno y apropiado ser preservado?
¿Hay factores físicos que pueden haber afectado diferentemente en la preservación de varios grupos de material?
Los casos permitidos. Al estudiar las empresas privadas sucede a menudo que la gerencia no permitirá colectar información desde ciertas unidades en la organización. La decisión de la administración es motivada quizás por su juicio sobre los objetivos del estudio, pero del punto de vista científico tal muestra a menudo parecerá gravemente sesgada.
Métodos de muestreo inadecuados
Sobrepasar los límites de la población. No tenemos que incluir elementos que no sean miembros de la población en nuestra muestra. Por ejemplo, en muestreo bola-de-nieve sucede a menudo que alguna gente entrevistada nomina a candidatos que no pertenecen a la misma población. Por supuesto, usted tiene a menudo la opción de alterar sus delimitaciones originales.
Muestra de casos típicos. La meta de estudiar un grupo heterogéneo es a menudo encontrar cuál es común y típico de la mayoría de los casos en el grupo. A este efecto loable, el muestreo se ha utilizado a veces para seleccionar los casos más típicos en la muestra, y todos los casos extraordinarios son dejados fuera. En la figura en el derecho, los casos típicos se marcan con puntos, y los casos excepcionales están marcados con los símbolos + y x.
Sin embargo, seleccionar una muestra de casos típicos no es muy recomendable porque cuándo escoger los casos "típicos" los prejuicios del investigador (que pueden ser erróneos) influencian demasiado los resultados de la investigación. El investigador puede, sin notarlo, seleccionar sobre todo tales casos que corroboren sus preconcepciones o hipótesis. Para resumir, si usted desea precisar los especímenes medios o los casos más comunes de la población, un método mejor es
clasificar todos los artículos de la población, o una muestra escogida al azar, y encuentra el tipo más frecuente. Cuando es necesario, usted puede entonces continuar el estudio de esta clase, que en adelante se convierte en la población nueva del estudio.
Muestra de especialistas. Puede ser que parezca una idea sensible de preguntar directamente ésos, a menudo pocos, personas que saben mucho sobre el asunto, en vez de preguntar una muestra grande de legos escogidos al azar cuyo conocimiento puede ser esporádico y cuyos opiniones pueden divergir. Así, podríamos por ejemplo:
Investigar las preferencias de consumidores sobre los aparatos domésticos, entrevistando a vendedores.
Estudiar estilos de vida de arrendatarios mediante un cuestionario a propietarios o a administradores de casas o caseros.
Desarrollar un nuevo modelo del coche de familia de modo que unos conductores de carreras lo proban y evalúen.
Valorar la atmósfera de trabajo en una compañía entrevistando a los directores.
La ventaja a entrevistar a especialistas es que usted necesita entrevistar apenas unas pocas personas y en la discusión usted consigue rápidamente al punto. Sin embargo, usted no debe pensar que los "especialistas" puedan ser tomados como muestra de "no especialistas". Son dos poblaciones diferentes. No debiéramos generalizar los resultados de "especialistas" a ninguna otra población.
Si usted entonces desea además recolectar las opiniones de los consumidores medios, usted debe definir éstos como una población segunda y seleccionar una muestra adecuada de ella, también. Una alternativa deberá hacer dos proyectos distintos de estos dos exámenes. Una posibilidad es hacer estos dos exámenes en sucesión. Podríamos tal vez continuar transformando los resultados a partir de los especialistas en hipótesis que más tarde verificaríamos con una muestra apropiada de la población "real" o de no especialistas, que serían en los ejemplos citados, respectivamente, los consumidores y los arrendatarios. En otras palabras, podríamos usar la entrevista de los especialistas como un estudio preliminar sólo.
Muestreo normativo. El aspecto normativo es aceptable en los proyectos del
desarrollo que apuntan a mejorar objetos similares en el futuro, pero es mejor guardarlo fuera del muestreo porque no es compatible con los principios de la representatividad y de la generalización.
El estudio normativo de una "muestra de los mejores obras" es algo bastante tradicional en historia del arte. La idea es que éstos representan lo más auténtico de su época. Tal selección deliberada por parte del investigador tiene no obstante riesgos serios. Es evidente que no son típicos de la era y no representan las obras de arte medias. Esto no sugiere que usted no los debe estudiar, pero si usted lo hace, no le llama una "muestra" si usted quiere decir que los grandes amos o sus obras son la población de su estudio. Cf.
Delimitar la población de estudio.
Más tarde en la fase de análisis de sus datos que usted puede mantener fácilmente el aspecto normativo, usando los métodos de
estudio de caso normativo , comparación normativa , clasificación normativa , y estudio pedagógico del desarrollo, de modo que no es necesidad de mezclar el procedimiento de muestreo con consideraciones normativas.

No hay comentarios:

Publicar un comentario en la entrada