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Se iniciara definiendo estadistica inferencial y tipos de muestreo:
ESTADISTICA INFERENCIAL
La estadística inferencial o inferencia estadística es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).
Inferir: Sacar una consecuencia de una cosa. Sacar consecuencia o deducir una cosa de otra. La estadística, ciencia o rama de las Matemáticas que se ocupa de recoger datos, analizarlos y organizarlos, y de realizar las predicciones que sobre esos datos puedan deducirse, tiene dos vertientes básicas:
a) Estadística descriptiva: Básicamente se ocupa de la primera parte, es decir, a partir de ciertos datos, analizarlos y organizarlos. Es aquí donde tiene sentido calcular la media, mediana, moda, desviación media, desviación típica, etc.
b) Estadística inferencial: Se ocupa de predecir, sacar conclusiones, para una población tomando como base una muestra (es decir, una parte) de dicha población. Como todas las predicciones, siempre han de hacerse bajo un cierto grado de fiabilidad o confianza.
TIPOS DE MUESTREOS
Ya sabemos que una población es el conjunto de individuos sobre los que hacemos cierto estudio, y que una muestra es un subconjunto de la población. Es evidente que los resultados de una determinada encuesta tendrán un mayor grado de fiabilidad si dicha encuesta se realiza sobre la población completa. Sin embargo, en la mayoría de las ocasiones esto no es posible, debido a múltiples razones:
* Imposibilidad material: (Hacer una encuesta a los casi 41 millones de españoles es imposible, hacer un estudio sobre la fecha de caducidad de un producto. Si lo hacemos con todos los productos ¿que vendemos luego?)
* Imposibilidad temporal: (Hacer un estudio sobre la duración de una bombilla. ¿Cuanto debemos esperar para saberlo?). Por tanto, es habitual que tengamos que manejarnos con muestras, de modo que es importante saber elegir bien una muestra de la población, una muestra que represente bien a dicha población.
Hay muchas maneras de elegir una muestra de una población.
Antes de pasar a analizar dichas formas de extracción de muestras, lo que si hemos de dejar claro es que todas las muestras han de cumplir varias condiciones indispensables. Es evidente que para que el estudio a realizar sea fiable, hay que cuidar mucho la elección dela muestra, para que represente en la medida de lo posible a la población de la que se extrae.
Si la muestra esta mal elegida, diremos que no es representativa .En este caso, se pueden producir errores imprevistos e incontrolados. Dichos errores se denominan sesgos y diremos que la muestra esta sesgada.
Una de las condiciones para que una muestra sea representativa es que el muestreo (o sistema para elegir una muestra de una población) que se haga sea aleatorio, es decir, todas las personas de la población tengan las mismas posibilidades de ser elegidas, mientras que si la elección de la muestra es subjetiva, es probable que resulte sesgada.
Las distintas maneras de elegir una muestra de una población se denominan muestreos. Básicamente hay dos tipos de muestreos:
1.- Muestreo no probabilístico: El investigador no elige la muestra al azar, sino mediante determinados criterios subjetivos.
2.- Muestreo probabilístico: Cuando la muestra se elige al azar. En este caso podemos distinguir varios tipos:
a) Muestreo aleatorio simple: Aquel en el que cada individuo de la población tiene las mismas posibilidades de salir en la muestra.
b) Muestreo sistemático: En el que se elige un individuo al azar y a partir de el, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.
c) Muestreo estratificado: En este muestreo se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al numero de componentes de cada estrato.
d) Muestreo por conglomerados: Si no disponemos de la relación de los elementos de la población, o de los posibles estratos, no podemos aplicar los muestreos anteriores. Aquí entra el llamado muestreo por conglomerados, donde en lugar de elegir individuos directamente, se eligen unidades mas amplias donde se clasifican los elementos de la población, llamados conglomerados. En cada etapa del muestreo en lugar de seleccionar elementos al azar seleccionamos conglomerados. Los conglomerados deben ser tan heterogéneos como la población a estudiar, para que la represente bien. Luego se elegirán algunos de los conglomerados al azar, y dentro de estos, analizar todos sus elementos o tomar una muestra aleatoria simple. No debemos confundir estrato y conglomerado. Un estrato es homogéneo (sus elementos tienen las mismas características), mientras que un conglomerado es heterogéneo (debe representar bien a la población).
http://es.scribd.com/doc/2890577/Estadistica-inferencial
