Estadística inferencial: muestreo y estimación

Nada más empezar esta entrada debemos dejar claro que al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población llamamos técnica de muestreo y que siempre que trabajamos con muestras debemos asumir un cierto error.

Hablando de errores, definiremos que es un error estándar: es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador, mide el grado de variabilidad en los valores del estimador en las distintas muestras de un determinado tamaño que pudiésemos tomar de una población. Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Intervalos de confianza: Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio), se trata de un par de números tales que, con un nivel de confianza determinados, podamos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menos que ambos números. Se puede calcular intervalos de confianza para cualquier parámetro.

Tipos de muestreo:

Muestreo probabilístico (Aleatorio): Es el método que cosiste en extraer una parte (o muestra) de forma que todas las muestras posibles del tamaño fijo, tengan la misma posibilidad de ser seleccionadas, dentro de este existen diferentes tipos:

• Aleatorio simple: Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra.
• Sistemático: Similar al aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
• Estratificado: Se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales que deben someterse a estudio presentan cierta variabilidad o distribución conocida que puede afectar a los resultados.
• Conglomerado: Se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta más complejo elaborarla. En la selección de la muestra en lugar de escoger cada unidad se toman los subgrupos o conjuntos de unidad “conglomerados”.

Muestreo no probabilístico: No puede considerarse que la muestra sea representativa de una población, se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que realiza. Hay diferentes tipos:

• Por conveniencia o Intencional: En el que el investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integrarán la muestra, considerando las unidades “típicas” de la población que desea conocer.
• Por cuotas: En el que el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar, como: Sexo, raza, religión, etc.
• Accidental: Consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. De las tres es la más deficiente.