10.5 Diseño de muestreo.
El elegir un correcto método de muestreo es vital para obtener información representativa de la población. Se hace importante el diseño del muestreo: en cuanto al método (sistemático o aleatorio) y en cuanto al número de muestras.
- Muestreo aleatorio simple.
- Muestreo aleatorio estratificado.
- Muestreo adaptativo.
- Muestreo sistemático.
Consideraciones.
- Debemos primero establecer de forma explícita la población estadística.
- Se debe especificar la unidad de muestreo.
- Luego se selecciona una muestra con algún plan particular.
Cualquier estadístico asume que la muestra sigue los principios del muestreo probabilístico:
- Se define un conjunto de muestras distintas \(S_1\), \(S_2\), \(\ldots\) en el que cierta unidad de muestreo especifica es asignado a \(S_1\), otro a \(S_2\), y así sucesivamente.
- A cada muestra \(S_i\) ( \(i=1, 2, \ldots\) ) se le asigna una probabilidad de ser seleccionada.
- Se selecciona una de las muestras por la probabilidad adecuada, usando una tabla de números aleatorios.
Claro, el muestreo puede no ser probabilístico:
- Muestreo de solo unidades accesibles.
- Muestreo influenciado por sesgos sensoriales.
- Influencia de prejuicios u otras subjetividades al muestrear unidades típicas
- El uso de solo voluntarios.
10.5.2 Muestreo Aleatorio Estratificado.
La población de \(N\) individuos se subdivide en \(h\) subpoblaciones o estratos que no se solapen, de forma que \(N = N_1 + N_2 + \ldots + N_L\).
Cada estrato es entonces muestreado por separado, obteniéndose muestras \(n_1\), \(n_2\), \(\ldots\), \(n_L\).
La estratificación es recomendable cuando: * Se requieren estimadores de medias y varianzas separadamente para cada estrato. * La probabilidad de seleccionar una muestra varía de un área a otra. * Se necesita mayor precisión de un estimador. * La organización administrativa del equipo lo ve conveniente.
¿Cómo construir los estratos? * No deben exceder más de 6 estratos. * Basado en conocimiento a priori. * Basado en una variable a medir o controlar. * Las muestras pueden decidir estratificarse luego del proceso de recolección.
10.5.3 Muestreo Adaptativo.
Hace uso de datos recolectados para realizar decisiones sobre el esfuerzo de muestreo.
Puede ser de dos tipos:
i) Muestreo adaptativo aglomerado (clusters): se realiza un muestreo aleatorio simple, como se describió antes. Si una o más unidades de muestreo tienen una muestra de interés, se seleccionan unidades de muestreo adicionales en la vecindad de estas.
ii) Muestreo adaptativo aglomerado estratificado: se sigue el procedimiento descrito en i), pero sobre estratos definidos como se explica antes.