Republica Bolivariana de VenezuelaMinisterio del Poder Popular para la EducacinI.U.P Santiago MarioMaturn edo Monagas

Profesora: Bachiller:Smailliuw Rojas Dariannys Machado C.I:20.645.430 Seccin: H nocturno

Introduccin:Una muestra es una parte (un subconjunto) de la poblacin, y se desea que la muestra sea lo ms representativa posible de la poblacin de la que procede. Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la seleccin de la muestra difcilmente ser una representacin exacta de la poblacin. Esto significa que su tendencia central, variabilidad, etc., aproximarn las de la poblacin, pero habr cierta diferencia, que interesa sea lo menor posible. Un concepto clave de muestreo es el derepresentatividad: Los procedimientos de muestreo tienen por objeto generar muestras lo ms representativas posible de las poblaciones dados los objetivos investigacin y las circunstancias que afectan al muestreo.Desde un punto de vista aplicado, se denomina muestreo el proceso de seleccin de la muestra o muestras a utilizar para la investigacin. Esto supone generar una o pocas muestras. Actualmente es de inters la seleccin de muestras para la simulacin informtica de los procesos de muestreo, particularmente para la obtencin de distribuciones muestrales. En estos casos el nmero de muestras generadas puede ser muy grande (10.000, 80.000, o ms) y el procedimiento de muestreo se realiza informticamente y con procedimientos especficos.

1.- Tipos de Muestreo:Muestreo probabilstico (aleatorio):En este tipo de muestreo, todos los individuos de la poblacin pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y cientfico.Muestreo no probabilstico (no aleatorio):En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la poblacin, en general no es un tipo de muestreo riguroso y cientfico, dado que no todos los elementos de la poblacin pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefnica por la maana, las personas que no tienen telfono o que estn trabajando, no podrn formar parte de la muestra.

Muestreo aleatorio simple:

En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La seleccin de la muestra puede realizarse a travs de cualquier mecanismo probabilstico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Por ejemplo uno de estos mecanismos es utilizar una tabla de nmeros aleatorios, o tambin con un ordenador generar nmeros aleatorios, comprendidos entre cero y uno, y multiplicarlos por el tamao de la poblacin, este es el que vamos a utilizar.

Muestreo aleatorio estratificado:

Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de subpoblaciones (estratos) en la poblacin, siendo importante que en la muestra haya representacin de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.Hay dos conceptos bsicos:

Estratificacin: El criterio a seguir en la formacin de los estratos ser formarlos de tal manera que haya la mxima homogeneidad en relacin a la variable a estudio dentro de cada estrato y la mxima heterogeneidad entre los estratos.

Afijacin: Reparto del tamao de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijacin entre los que destacamos: 1. Afijacin igual: Todos los estratos tienen el mismo nmero de elementos en la muestra.2. Afijacin proporcional: Cada estrato tiene un nmero de elementos en la muestra proporcional a su tamao.3. Afijacin Neyman: Cuando el reparto del tamao de la muestra se hace de forma proporcional al valor de la dispersin en cada uno de los estratos.

Muestreo aleatorio sistemtico

Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan segn un patrn que se inicia con una eleccin aleatoria.

Considerando una poblacin de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamao n, partimos de un nmero h=N/n, llamado coeficiente de elevacin y tomamos un nmero al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen.

Muestreo aleatorio por conglomerados o reas

Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupacin de elementos que presentan caractersticas similares a toda la poblacin.

Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisin, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente.Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la poblacin.

2.- Caractersticas del Muestreo:*Aleatoria: Todos los elementos del conjunto deben tener la misma probabilidad de ser elegidos al azar*Homognea: Una muestra es homognea cuando es constante en los caracteres objeto de control*Suficiente: Ni poca muestra ni en cantidad exagerada*Representativa: La muestra ha de ser representativa del resto de la partida/lote.

3.- Ventajas y Limitaciones del muestreo:Ventajas: Rapidez y facilidad de realizar el estudio Menor nmero de sujetos a estudiar Menorcostoeconmico Mayor validez del estudio. Mayor numero de variable a estudiar Controlar y ajustar posiblesvariablesde confusin. Es muy til cuandoel Universoes muy grande o Infinito. Cuando algunos de los elementos observados se destruye en la observacin. Elproductosufre menosdaoal haber menos manipulacin.

Limitaciones

1-limitaciones inherentes a la tcnica de la entrevista misma1. limitaciones de la expresin verbal1. otorgar igual validez a todas las respuestas1. posibilidad de divorcio entre lo que se dice y se hace 1. carcter esttico de la realidad que capta las entrevistas1. falta de secreto en las repuestas1. 2-limitaciones provenientes de la persona encuestada1. si el sujeto entrevistado est dispuesto a proporcionar la informacin solicitada o no1. estando dispuesto, si se encuentra bloqueado o no frente al entrevistador1. deseando y pudiendo responder ha comprendido bien todas las preguntas?1. habiendo comprendido responde con sinceridad?1. respondiendo con sinceridad es capaz de expresarlo adecuadamente?3-limitaciones provenientes del encuestador1. el aspecto personal del encuestador1. opiniones personales 1. limitaciones provenientes de su irresponsabilidad

4.-Muestreo con Reposicin y Muestreo sin Reposicin:En el muestreo con reposicin, el elemento seleccionado en cada extraccin vuelve a ser incluido en la poblacin antes de extraer el siguiente elemento. En este tipo de muestreo, un elemento de la poblacin puede aparecer ms de una vez en la muestra.Por ejemplo, si en la poblacin constituida por los 6 niveles de Educacin Primaria queremos determinar la composicin de un equipo de 4 alumnos de Educacin Primaria, tendramos que seleccionar una muestra de 4 elementos a partir de dicha poblacin. Asignando a cada uno de los niveles papeletas con los nmeros 1 al 6, los introduciramos en una urna y extraeramos cuatro papeletas. Pero si queremos contemplar la posibilidad de que en el equipo existan alumnos del mismo nivel, tendramos que llevar a cabo un muestreo con reposicin. As, tras extraer el primer nmero volveremos a introducirlo en la urna, de forma que pueda ser objeto de nuevas extracciones. Muestras como {3,4,1,6}, {1,3,5,1}, {5,1,3,1} {2,6,2,2} en las que se repite algn elemento o cambia el orden de los mismos, se encontraran entre las muestras ordenadas posibles.En el muestreo aleatorio simple sin reposicin, la probabilidad de que un elemento de la poblacin sea elegido para formar parte de la muestra es, en la primera eleccin 1/N, siendo N el tamao de la poblacin. La probabilidad que tienen los N-l elementos restantes de ser elegidos en la segunda extraccin ser 1/(N-l), y tras sta, la probabilidad de ser elegido es l/(N-2).El elemento extrado de la poblacin queda descartado de cara a la siguiente extraccin. Es decir, un elemento slo puede aparecer una vez en la muestra. Si, por ejemplo, pretendemos seleccionar a 50 de los 858 Centros de Enseanzas Medias que existan en la Comunidad Autnoma Andaluza en el curso 1992/93 para llevar a cabo un estudio sobre este nivel educativo, y los hemos numerado del 1 al 858, no tendra sentido extraer una muestra en la que se repitiera algn Centro, puesto que en la prctica por cada repeticin tendramos un Centro menos del nmero que desebamos seleccionar. En esta situacin, cada Centro seleccionado debera ser excluido de la poblacin antes de seleccionar a otro.5.-Mtodos de seleccin de Muestras:Mtodos de muestreo clasificados de acuerdo con el nmero de muestras tomadas de una poblacin.Bajo esta clasificacin, hay tres tipos comunes de mtodos de muestreo. Estos son, muestreo simple, doble y mltiple.Muestreo simple:Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una poblacin dada para el propsito de inferencia estadstica. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamao de muestra debe ser los suficientemente grandes para extraer una conclusin. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.

Muestreo dobleBajo este tipo de muestreo, cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extrada de la misma poblacin. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este mtodopermite a una personaprincipiar con una muestra relativamente pequea para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.

Muestreo mltipleEl procedimientobajo este mtodo es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el nmero de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisin es ms de dos muestras.Mtodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra.Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes:a. Basados en el juicio de una persona.b. Seleccin aleatoria (al azar)

Muestreo de juicioUna muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son seleccionados mediante juiciopersonal. La persona que selecciona los elementos de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada. Una muestra de juicio es llamada una muestra probabilstica, puesto que este mtodo est basado en los puntos de vista subjetivos de una persona y lateorade la probabilidad no puede ser empleada para medir el error de muestreo, Las principales ventajas de una muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y que elcosto usualmente es bajo.

6.-Distribucion de probabilidad, Media poblacional, Varianza poblacional, Desviacin estndar.

Las probabilidades son nmeros comprendidos entre 0 y 1. Probabilidades prximas a 1 indican que cabe esperar que ocurran los sucesos en estudio. Probabilidades prximas a 0 indican que no cabe esperar que ocurran los sucesos de que se trate. Probabilidades prximas a 0.5 indican que es tan verosmil que el suceso se produzca como que no.La teora de la probabilidad se emplea para sacar conclusiones acerca de una poblacin, con base en una muestra extrada utilizando mtodos estadsticos llamadosmtodos inferencialesy para aplicarlos se requiere en el enfoque paramtrico del conocimiento de la distribucin de probabilidad de los datos poblacionales.Media poblacional:La media poblacional tcnicamente no es una media sino un parmetro fijo que coincide con laesperanza matemtica de una variable aleatoria. El nombre "media poblacional" se usa para significar que valor numrico de una media muestral es numricamente cercano al parmetro media poblacional, para una muestra adecuada y suficientemente grande.Varianza poblacional:

Cuando se contrasta la hiptesis de igualdad de medias de dos poblaciones o cuando se realiza un anlisis de la varianza (ANOVA) es fundamental decidir si puede aceptarse que las muestras independientes provienen de poblaciones con la misma varianza. Este problema se resuelve a partir del anlisis exploratorio que proporciona los diagramas de caja y el estadstico del contraste de Levene.Si la altura de las 'cajas' y los 'bigotes' correspondientes a los diagramas de caja de cada una de las muestras son aproximadamente iguales, se tiene un indicio de que posiblemente las muestras provienen de poblaciones con igual varianza.Como complemento numrico al grfico se realiza la prueba de Levene que calcula un estadstico que mide la diferencia entre las varianzas y la probabilidad de haberla obtenido al azar bajo el supuesto de que las varianzas poblacionales de los grupos sean iguales.Desviacin estndar:(Denotada con el smboloos, dependiendo de la procedencia del conjunto de datos) es unamedida de dispersinpara variables de razn (variables cuantitativas o cantidades racionales) y de intervalo. Se define como la raz cuadrada de lavarianzade lavariable.Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer tambin la desviacin que presentan los datos en su distribucin respecto de la media aritmtica de dicha distribucin, con objeto de tener una visin de los mismos ms acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.

Conclusin: El muestreo Estadstico resulta beneficioso para implementarlo en la realizacin de un estudio, debido a que mediante este se pueden obtener probabilidades bajas o altas a travs de determinados beneficios que estastcnicasofrecen. En los diferentes tipos de muestreo existen no probabilstica en los cuales se deben establecer diferencia en el momento de realizar nuestras investigaciones por tanto que en el no probabilstica no toda la poblacin forma parte de la muestra y en el probabilstica todos los individuos tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra.El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea a extraer una pequilla parte de una poblacin dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral dentro de un universo.Es importante resaltar que el primer procedimiento al realizar una auditora, es iniciar las investigaciones de manera tal que esta arrojen conclusiones provenientes de determinados estudios como puede ser el estadstico a travs de una muestra probabilstica.

Bibliografas:

Fuentes Consultadas www.auditoriasistemas.com www.monografias.com/trabajos14/auditoria/auditoria.shtml