Repeat Player Expertise and Plaintiffs’

La importancia de la muestra (mientras m´as importante se necesitar´a mayor precisi´on y una muestra m´as grande).

La naturaleza de la investigaci´on. El n´umero de variables.

La naturaleza del an´alisis.

Los tama˜nos de la muestra utilizada en estudios anteriores. Las limitaciones de recursos.

5. Ejecuci´on del proceso de muestreo.

La ejecuci´on del proceso de muestreo requiere de una especificaci´on detallada de la forma en que se pone en practica las decisiones del dise˜no de la muestra respecto a ala poblaci´on, el marco de la muestra, la unidad de muestra, la t´ecnica de muestreo y el tama˜no de la muestra. Deben proporcionarse informaci´on detallada para todas las decisiones sobre el dise˜no de la muestra.

6.3.

T´ecnicas de Muestreo

Estad´ısticamente se conoce como muestreo a la t´ecnica de seleccionar una muestra a partir de una poblaci´on. Se espera que las propiedad de dicha muestra sean extrapolables a la poblaci´on, es decir, debe ser una muestra representativa de la poblaci´on objetivo.. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzar´ıan si se realizase un estudio de toda la poblaci´on.

Existen dos m´etodos para seleccionar muestras de poblaciones:

El muestreo aleatorio: Incorpora el azar como recurso en el proceso de selecci´on. Cuando se cumple con la condici´on de que todos los elementos de la poblaci´on tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la poblaci´on es conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabil´ıstico.

El muestreo no aleatorio: Una muestra seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la poblaci´on. Algunas veces una muestra de juicio se usa como gu´ıa o muestra tentativa para decidir c´omo tomar una muestra aleatoria m´as adelante.

A continuaci´on se explicar´a brevementa cada punto: 1. Muestreo Probabil´ıstico

Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos m´etodos para los que puede calcular la probabilidad de extracci´on de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de t´ecnicas de muestreo es el m´as aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por ´el. En este caso se habla de muestras probabil´ısticas, pues no es en rigor correcto hablar de muestras representativas dado que, al no conocer las caracter´ısticas de la poblaci´on, no es posible tener certeza de que tal caracter´ıstica se haya conseguido.

a. Muestreo Aleatorio Simple (SRS)

En esta t´ecnica, cada elemento de la poblaci´on tiene una probabilidad de selec- ci´on id´entica y conocida, se elige independientemente de cualquier otro. Lo mismo ocurre con cualquier muestra de tama˜no n que se formule por medio de un proceso aleatorio.

Caracter´ısticas positivas:

F´acil de comprender.

Resultados pueden proyectarse a la poblaci´on meta.

La mayor´ıa de planteamientos de inferencia suponen que la muestra ha sido recopilada por este procedimiento.

Limitaciones

Dif´ıcil construir un marco del cual se pueda extraer una muestra por muestreo aleatorio simple.

130 6.3. T´ecnicas de Muestreo

Pueden resultar muestras muy grandes.

Baja precisi´on (con respecto a las dem´as t´ecnicas).

Existe incertidumbre acerca de la representatividad de la muestra.

b. Muestreo sistem´atico

En este caso, primero se elige aleatoriamente, un punto inicial. Luego, en base a ese punto inicial se eligen en sucesi´on cada i-´esimo elemento. El intervalo i de la muestra se determina dividiendo el tama˜no de la poblaci´on por el de la muestra que se desea. Por ejemplo, si aleatoriamente se elige el n´umero 33 y sabemos que la poblaci´on consta de 10000 individuos y se requiere una muestra de 100; los elementos siguientes ser´an 133 (33+100), 233 (133+100), etc.

Cada elemento de la muestra tiene probabilidad id´entica y conocida pero s´olo las muestras de tama˜no n tienen esa propiedad. Muestras de un tama˜no distinto tienen una probabilidad de cero de ser elegidas. Una nota importante es que este tipo de muestreo es ´util y representativo cuando los elementos presentan un orden que se relaciona con la caracter´ıstica de inter´es. Adem´as, resulta ser menos costoso pues la selecci´on aleatoria se realiza solo una vez (al principio).

c. Muestreo Estratificado

Una poblaci´on se divide en subgrupos(estratos) y se selecciona una muestra de cada estrato. Hay que notar que los estratos deben ser lo m´as excluyentes posibles entre ellos; no obstante, dentro de un estrato, se requiere que la poblaci´on sea bastante homog´enea. Las variables que se utilizan para dividir a la poblaci´on se llaman variables de estratificaci´on, deben estar bastante relacionadas con la caracter´ıstica de inter´es y normalmente se emplea solo una.

Dentro de este tipo de muestreo tenemos otras dos categor´ıas: Muestreo pro- porcionado: el tama˜no de la muestra de cada estrato es proporcional al tama˜no relativo de ese estrato en la poblaci´on. Muestreo desproporcionado: el tama˜no del estrato es proporcional al tama˜no relativo del estrato y a la desviaci´on est´andar entre todos los elementos del mismo. Para utilizarlo se requiere que se tenga al- guna informaci´on sobre la distribuci´on de la caracter´ıstica de inter´es. Esta resulta una t´ecnica de empleo bastante usada pues la muestra resulta ser representativa y adem´as, el procedimiento es sencillo.

d. Muestreo por Conglomerados

Para utilizar esta t´ecnica se siguen dos pasos. En primer lugar, se divide a la poblaci´on objetivo en subpoblaciones mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas (de modo que los elementos de las subpoblaciones sean homog´eneos) que se denominar´an grupos. En segundo lugar, se escogen aleatoriamente algunos grupos de forma aleatoria y se concentran los esfuerzos en estos, descart´andose los no elegidos.

Una muestra de grupo tambi´en se puede realizar en m´as de dos etapas (muestra de etapas m´ultiples). La diferencia con el muestreo estratificado reside que en este caso se extrae una muestra de grupos para la selecci´on posterior y no se seleccionan todas las subpoblaciones. Una forma particular del muestreo de grupos es el muestreo de ´areas. En esta t´ecnica, los grupos se refieren a ´areas geogr´aficas, la l´ogica es la misma que el muestreo de grupos y tambi´en puede realizarse en dos o m´as etapas.

2. Muestreo No Probabil´ıstico a. Muestreo de Juicio

Aqu´el para el que no puede calcularse la probabilidad de extracci´on de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que se juzga de antemano tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la informaci´on aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.

b. Muestreo por cuotas

Es la t´ecnica m´as difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opini´on. En primer lugar es necesario dividir la poblaci´on de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribuci´on conocida (como el g´enero o la edad). Posteriormente se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de poblaci´on que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tama˜no de n de la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato. Se diferencia del muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.