Muestreo Aleatorio Estratificado.pptx

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1. UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR FACULTAD DE CIENCIAS Y HUMANIDADES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN LICENCIATURA EN EDUCACIÓN ESPECIALIDAD ADMINISTRACIÓN ESCOLAR. ASIGNATURA : ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN CICLO I-2022 Tema: Muestreo Aleatorio Estratificado Responsable: Reinaldo Antonio López Carrillo. Estudiantes: Hugo Adiel Hernández. Giovanni Enrique Quintanilla Escobar. Herson Enoc Saavedra Ortiz. Evelyn Liset Alvarado Posada. Alexa Abigail García .

2. Mé t o do s de muestreo Aleatorio Simple Sistemático Probabilístico Aleatorio Estratificado Conglomerado No probabilístico A J ui c io Conveniencia Cuotas Bola de Nieve

3. Muestreo Aleatorio Estratificado Método de muestreo probabilístico , la po b lación es el objetivo definid o, se divide en grupos, llamados estratos , y se seleccionan muestras de cada estrato. Es necesario tomar en cuenta que las muestras no se traslapen (superpongan). Se debe sacar el tamaño objetivo total. Pob l ac i ón (N) Definir es t ra t os Mues t ra Finita o Infinita Muestreo es t ra t i f icado (ni)

4. Razones para estratificar una muestra Para lograr la homogeneidad de los estratos y con ello disminuir la dispersión general que tiene la variable de estudio. Para lograr mayor precisión de los estimadores. Para disminuir el tamaño de la muestra. Para brindar estimaciones de las subpoblaciones o estratos mas importantes. Los estratos deben ser lo más homogéneos posible, de preferencia no más de 6 estratos.

5. Ventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado Cuenta con  mayor capacidad de hacer inferencia   y comparaciones dentro de un grupo. Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño , por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error. Las muestras son más representativas,  ya que los elementos de cada estrato o grupo son representados en la muestra. El investigador puede obtener mayor conocimiento de la población abordada. Permite aplicar diversos métodos de investigación  y procedimientos en los diferentes estratos. Hace posible el análisis de los patrones dentro del estrato  y la notificación separada de los resultados para cada uno de los estratos.

6. Desventajas del muestreo estratificado Es necesario obtener información sobre la proporción de la población  perteneciente a cada estrato. Se requiere información sobre las variables de estratificación  de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación. Es un método más costoso,  ya que  implica tiempo  y es complicado en comparación con otros métodos. Si se cuenta con un gran número de  variables , la selección de la estratificación resultará más difícil.

7. Distribución de la muestra estratificada La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación , y puede ser de diferentes tipos: Afijación Simple : A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con al tamaño de la población en cada estrato. En las encuestas conviene usar este método. Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.

8. H 297 297 M Ejemplo Simple Suponemos que estamos haciendo un estudio de la vista de la población de una ciudad. Mediante este método se escogería el 50% de hombres y 50% de mujeres, usen o no usen lentes o anteojos. 60 .0 Mu e stra 594

9. Ejemplo Proporcional S u p o n em o s q ue est a mos h a cien d o un estudio de la vista de la población de una ciudad. Suponemos que un % de la población lleva gafas y el otro % no. Mediante este método se escogería el 30% de la muestra de personas que lleven gafas y el 70% de los que no. H 70% N i =415 ni=178 M 30% 60 .0 Mu e stra 594

10. Ejemplo Óptimo Se va a analizar la percepción que tienen los consumidores sobre los shampoo . Si nuestros medios sólo nos permiten tomar una muestra de 10 alumnos, será más conveniente dividir la muestra en dos estratos, y tomar mediante muestreo aleatorio simple cierto número de individuos de cada estrato, de modo que se elegirán más individuos en los grupos de mayor variabilidad . Así probablemente obtendríamos mejores resultados estudiando una muestra de: 1 hombre 9 mujeres

11. Se desea realizar una encuesta al grupo de aficionados de un equipo de futbol . La base de datos es de 10.500, y se tiene dividido por tipo de asistencia (regular, ocasional, rara), y se conoce de que ciudad son cada uno de ellos. Utilizando los registros de asistencia y ubicación de ciudad se los dividió por estratos: Ejemplo muestreo estratificado Asistencia regular Asistencia ocasional Asistencia rara 5.900 (56.2%) 3.055 (29,1%) 1.545 (14,7%) Ciudad A Ciudad B Ciudad C Asistencia regular 2.500 (50%) 1.800 (37,5%) 1.600 (12,5%) A si s tencia ocasional 1.875 580 600 Asistencia rara 625 620 300

12. Ejemplo muestreo estratificado Asistencia regular Asistencia ocasional Asistencia rara 5.900 (56.2%) 3.055 (29,1%) 1.545 (14,7%) ESTRATOS Ciudad A Ciudad B Ciudad C Asistencia regular 2.500 (50%) 1.800 (37,5%) 1.600 (12,5%) Asistencia ocasional 1.875 580 600 Asistencia rara 625 620 300 5.000 3.000 2.500 Muestra (n) x estrato (ni) Población (N) N = 10.500 n = ? Z= 95 % e = 2 , 5 % Se aplica proporción:

13. Grupos de edad Hombre Mujer Total 20 – 25 20.000 10.000 26 – 30 85.000 12.000 31 – 40 10.000 95.000 41 - 50 12.000 48.000 C A SO La empresa global s.a. tiene la necesidad de conocer el potencial de mercado para un nuevo gel reductor a base de toronja. Así que decide emprender una investigación de mercado para identificar el problema. El nuevo producto está enfocado a un grupo de personas de 31 a 50 años del sexo femenino. Z = 95% E = 4% Defina los estratos Establezca la muestra para cada estrato

14. Gracias por su atención