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TRABAJO DE INVESTIGACION DEL MODULO IV
NUMEROS INDICES, SERIES TEMPORALES Y TEORIA DE MUESTREO
Elaborado Por:
Wiliam José Paredes Peñaranda
C.I. 9.346.697
Yulieth Paola Rivas
C.I. 18.467.524
Roxana Rincón
C.I. 24.651.229
Kenia Valero
C.I. 24.807.419
Barinas, Junio de 2015
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LOS LLANOS OCCIDENTALES
“EZEQUIEL ZAMORA”
VICE-RECTORADO DE PLANIFICACIÓN Y DESARROLLO SOCIAL
PROGRAMA CIENCIAS SOCIALES
SUBPROGRAMA: CONTADURIA PUBLICA
SUPPROYETO: ESTADISTICA
ÍNDICE GENERAL
INTRODUCCION…………………………………………………………………………… 1
NUMEROS INDICE, APLICACIÓN DE LOS NUMEROS INDICE……………………. 2
METODO DE AGREGACION SIMPLE Y METODO DE AGREGACION PONDERADA……………………………………………………………………………….
3
INDICE DE LASPEYRES- INDICE DE PAASCHE- INDICE DEL AñO TIPICO……. 4
INDICE DE FISHER, EJEMPLOS PRACTICOS……………………………………….. 5
PROPIEDADES DE LOS NUMEROS INDICES SIMPLES…………………………… 6
PROPIEDADES DE LOS NUMEROS INDICES COMPUESTOS……………………. 7
EJERCICIO DEL INDICE DE LASPEYRES ……………………………..................... 8
INDICE DE FISHER- INDICE DE PAASCHE…………………………………………… 9
INPC-CALCULO-¿QUE ES EL IPC?........................................................................ 10
INFLACION………………………………………………………………………………… 11
DEFLACION Y SERIES DE TIEMPO……………………………………………………. 12
ANALISIS DE TENDENCIA………………………………………………………………. 13-14
METODOS DE SUAVIZAMIENTO……………………………………………………….. 15-16-17-18
TABLA DE SERIE TEMPORAL DEL ISLR 1994-2012 19
TEORIA DE MUESTREO…………………………………………………………………. 20-21
ERROR DE MUESTREO………………………………………………………………….. 22
SELECCIÓN DE MUESTRA Y EJEMPLOS……………………………………………. 23
CONCLUSIONES…………………………………………………………………………... 24
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA…………………………………………………………. 25
I
INTRODUCCION
Existe un gran número de fenómenos económicos cuyo significado y estudio
alcanza distintos niveles de complejidad (son los que se conocen como coyuntura
económica, nivel de inflación, nivel de desarrollo, etc.). Los números índice
constituyen el instrumental más adecuado para estudiar la evolución de una serie
de magnitudes económicas que nos den respuesta a cuestiones tales como: ¿Es
la coyuntura económica positiva o negativa? ¿Es el nivel de inflación el adecuado
o no? etc. Así mismo toda institución, ya sea la familia, la empresa o el gobierno,
necesita realizar planes para el futuro si desea sobrevivir o progresar. La
planificación racional exige prever los sucesos del futuro que probablemente
vayan a ocurrir. La previsión se suele basar en lo ocurrido en el pasado. La técnica
estadística utilizada para hacer inferencias sobre el futuro teniendo en cuenta lo
ocurrido en el pasado es el análisis de series temporales. Por lo tanto con los
números índice tratamos de estudiar la evolución de una determinada magnitud a
lo largo del tiempo y con las series temporales intentamos efectuar predicciones
sobre esa magnitud, teniendo en cuenta sus características históricas o del
pasado. Ahora bien para obtener toda la información requerida para recolectar e
interpretar las magnitudes anteriormente mencionadas necesitamos de un
eficiente muestreo que no es más que el proceso de recolección por el que se
ingresan los valores verdaderos de una población a través de la experiencia
obtenida con una muestra, como herramienta de la investigación científica arroja
resultados que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio de población y
determina las técnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que
se va a evaluar, permite una reducción considerable de los costos materiales del
estudio, una mayor rapidez en la obtención de la información y el logro de
resultados con máxima calidad. Presentamos a continuación una descripción
general de los temas mencionados aplicando un lenguaje sencillo y de fácil
comprensión para cualquiera que lea el presente trabajo.
Los Estudiantes
1
Números Índices
En general, los números índices se clasifican en dos tipos: simples y
compuestos. Un índice simple es el que se calcula para una sola variable,
mientras que un índice compuesto se construye para dos o más variables. La
mayoría de los números índices son compuestos por naturaleza. Un número
índice es una medida estadística diseñada para poner de relieve cambios en una
variable o en un grupo de variables relacionadas con respecto al tiempo, situación
geográfica, ingresos o cualquier característica. Una colección de números índice
para diferentes años, lugares, etc., se llama Series de índices.
Aplicaciones de los Números Índices
Los números índices se usan para hacer comparaciones. Por ejemplo, con
números índices podemos comparar los costes de alimentación o de otros
servicios una ciudad durante un año con los del año anterior, o la producción de
acero en un año en una zona del país con la de otra zona. Aunque se usan
principalmente en economía e industria, los números índice son aplicables en
muchos otros campos. En educación, por ejemplo, se pueden usar los números
índice para comparar la inteligencia relativa de estudiantes en sitios diferentes o
en años diferentes. Muchos gobiernos y agencias privadas se ocupan de elaborar
números índice con el propósito de predecir condiciones económicas, industriales,
tales como índices de paro, de producción, salariales y tantos otros. Uno de los
ejemplos más simples de un número índice es una relación de precios, que no es
sino un cociente entre el precio de un artículo en un período dado y su precio en
otro período, conocido como período base o período de referencia. Se supone
ahora que para una mayor sencillez, los precios en cada período son constantes.
Si no lo son, se puede tomar un promedio adecuado para el período de modo que
la suposición sea esencialmente válida.
Relación de precios = pn / p0
2
Método de Agregación Simple
En este método de calcular un índice de precios, expresamos el precio total
de los artículos en el año dado como porcentaje del precio total de los artículos en
el año base. En símbolos:
Índice de precios por agregación simple: Σ P n
Σ P0
Donde Σ Pn = suma de todos los precios de los artículos en el año base.
Σ P0 = suma de todos los precios de los artículos en el año dado.
Donde el resultado se expresa como porcentaje, al igual que se hace con los
números índice en general. Aunque este método es fácil de aplicar, tiene dos
grandes desventajas que lo convierten en insatisfactorio:
1) No tiene en cuenta la importancia relativa de los diversos artículos. Así, en
su caso asigna igual peso al agua que al dulce de leche a la hora de
calcular el índice de precios al consumo.
2) Las unidades escogidas al anotar los precios (litros, Km, pesos,…) afectan
al índice.
Método de Agregación Ponderada
Con el fin de evitar tas desventajas del método de agregación simple,
asignamos un peso al precio de cada artículo, en general la cantidad (o volumen)
vendida durante el año base, durante el año dado o durante algún año típico (que
puede ser un promedio de varios años).
Tales pesos indican la importancia del artículo en cuestión. Dependiendo de
que se use el año base, el año dado o un año típico denotados respectivamente
por q0, qn, q1, usamos una de las siguientes fórmulas:
3
1) Índice de Laspeyres o método del año base :
Índice de precios por agregación ponderada con pesos de cantidad en el año
base:
Σ P n q
0
Σ P n q
0
2) índice de Paasche o método del año dado:
Índice de precios por agregación ponderada con pesos de cantidad en el año
dado:
Σ P n q
n
Σ P 0 q
n
3) Índice del año típico:
Si q denota la cantidad durante algún periodo típico t se define: Índice de precios
por agregación ponderada con pesos de cantidad en el año típico:
Σ P n q
t
Σ P 0 q
t
Para t = 0 y t =n, esto se reduce a las ecuaciones anteriores (1) y (2),
respectivamente.
4
4) Índice Ideal de Fisher:
Este índice de precios es la media geométrica de los números índice de
Laspeyres y de Paasche dados por las ecuaciones de (1) y (2). Como ya se ha
comentado el índice ideal de Fisher satisface los criterios de inversión temporal y
de inversión de factores, lo que le confiere una cierta ventaja teórica sobre otros
números índice.
Ejemplos Practicos:
Supongamos el siguiente cuadro de información:
Precio anual del barril de petróleo
Año Precio anual del
barril de petróleo
Índice I
1994=100
Índice II
2006=100
1994 15,53 100,00 25,43
1995 16,86 108,56 27,60
1996 20,29 130,65 33,22
1997 18,68 120,28 30,58
1998 12,28 79,07 20,10
1999 17,48 112,56 28,62
2000 27,6 177,72 45,19
2001 23,12 148,87 37,85
2002 24,36 156,86 39,88
2003 28,1 180,94 46,01
2004 36,05 232,13 59,02
2005 50,64 326,08 82,91
2006 61,08 393,30 100,00
5
Como se ve en el cuadro 1, se pueden construir a partir de los mismos datos
diferentes índices, basados en distintos años base. El índice I se obtiene al tomar
como año base 1994. El índice se calcula dividiendo el precio del petróleo de cada
año por el precio del año base, este cociente se multiplica por 100. Siendo
entonces en el año 1999 el precio del petróleo 112,56% del correspondiente a
1994. Mediante cualquiera de estos índices (I y II) los valores absolutos de la
variable se transforman en valores relativos y así pueden compararse fácilmente
las variaciones de los precios.
Propiedades de los números índices simples:
Identidad: El índice del propio periodo base es igual a 1, es decir igual a 100
cuando se expresa en porcentajes.
Todo índice simple es invertible: en el ejemplo de índice de empleo, si tomamos
ahora como valor de referencia el que era el valor corriente y como valor corriente
la base:
El índice obtenido, 1,01985, es exactamente el recíproco del índice obtenido
previamente; 1,01985 = 1/0,9805.
Homogeneidad: No queda afectado por cambios en las unidades de medida de
las magnitudes que en él intervienen. Es decir, si convertimos los datos de dólares
o pesos en miles de dólares o pesos, en el caso de precios, o de gramos a
kilogramos, en el caso de cantidades, los índices simples que con ellos se
construyen no varían.
6
Proporcionalidad: Al aumentar la magnitud correspondiente al año base o
corriente en una proporción n, el propio número índice aumenta asimismo en la
misma proporción. Si hemos calculado un índice simple de precios 2006/1999 y
consideramos un año intermedio, por ejemplo 2002 y utilizamos la propiedad de
invertibilidad de los índices simples para escribir I2006/1999= 1/I1999/2006, el índice
I2006/1999 puede representarse: I2006/1999= I2006/2002 * I2002/1999 que suele denominarse, a
su vez, propiedad cíclica de los números índice.
Propiedades de los números índices Compuestos:
A partir de los datos del siguiente cuadro, se elaborara un índice sin ponderar
Artículo Unidad de
medida
abr-06 abr-
07
Po Pn
Jamón cocido kg 21,81 21,96
Paleta kg 8,53 8,46
Prepizza unidad 1,25 1,45
Filet de
merluza
kg 10,85 13,59
Suma 42,44 45,46
Índice de precios sin ponderar:
7
Cálculo de promedio simple de precios relativos
Artículo
Unidad de
medida abr-06
abr-
07 abr-06 abr-07
Po Pn (Po/Po)*100(Pn/Po)*100
Jamón cocido kg 21,81 21,96 100 100,69
Paleta kg 8,53 8,46 100 99,18
Prepizza unidad 1,25 1,45 100 116,00
Filet de merluza kg 10,85 13,59 100 125,25
Suma Global 42,44 45,46 400 441,12
Indices 100 110,28
Índice de Laspeyres
Bien Consumo Precio unitario
2003 2003 2004 qo*po qo*pt
Petróleo 110000 24,36 36,05 2679600 3965500
Gasoil 260000 18,4 25,7 4784000 6682000
Gasoil para
calefacción 500000 6,3 9,2 3150000 4600000
Suma 10613600 15247500
Índice de
Laspeyres 143,66
8
Índice de Paasche
Bien Precio unitario
Consumo
2003
Consumo
2004 2003 2004 pt*qt po*qt
Petróleo 100000 106000 24,36 36,053821300 2582160
Gasoil 250000 265000 18,4 25,76810500 4876000
Gasoil Para
calefacción 520000 525200 6,3 9,24831840 3308760
Suma
1546364
0 10766920
Paasche 143,621
Índice de Fisher
Se define el índice de Fisher como: siendo este la media
geométrica de los números índices de Laspeyres y de Paasche.
Ejemplo:
Índice de Fischer:
9
¿Qué es el Índice Nacional de Precios al Consumidor (INPC)?
Es un indicador que viene a sustituir al anterior IPC. El Banco Central de
Venezuela (BCV) y el Instituto Nacional de Estadística (INE) son los encargados
mensualmente de hacer los cálculos y difundir la información a todos los
venezolanos.
¿Cómo se Calcula el INPC en Venezuela?
El INPC Clasifica los Precios de los Bienes y Servicio de la siguiente forma:
Alimentos y Bebidas No Alcohólicas.
Bebidas Alcohólicas y Tabaco.
Vestido y Calzado.
Alquiler de Vivienda.
Servicios de la Vivienda.
Equipamiento del Hogar.
Salud.
Transporte.
Comunicaciones.
Esparcimiento y Cultura.
Servicios de Educación.
Restaurantes y Hoteles.
Bienes y Servicios Diversos.
El INPC se obtiene de la información recogida en las ciudades de
Barquisimeto, Barcelona, Puerto La Cruz, Caracas, Ciudad Guayana, Maracaibo,
Maracay, Maturín, Mérida, San Cristóbal y Valencia, además de una muestra
representativa conformada por ciudades medianas, pequeñas y áreas rurales.
10
Mensualmente las encuestadoras del Banco Central de Venezuela (BCV) y el
Instituto Nacional de Estadística (INE) investigan 362 rubros, recopilan 300.000
precios, visitando unos 22.000 establecimientos ubicados en todo el país, además
para la elaboración del INPC es necesario incluir las encuestas de presupuestos
familiares (EPF) que determina los ingresos, egresos del componente familiar,
características de la vivienda que habitan, como otras variables económicas y
sociales, y La Encuestas de Precios (EP) que identifican los productos específicos
a investigar en cada uno de los establecimientos que conforman la muestra,
incluyendo todo tipo de establecimiento, tanto formales como informales.
¿Qué es el Índice de Precios al Consumidor (IPC)?
Es un indicador estadístico que mide la evolución de los precios de una
canasta de bienes y servicios representativa del consumo familiar durante un
período determinado.
La Inflación
Es el aumento generalizado y sostenido de los precios de los bienes y servicios
existentes en el mercado durante un periodo, generalmente un año. Cuando el
nivel general de precios sube, con cada unidad de moneda se adquieren menos
bienes y servicios. Es decir, que la inflación refleja la disminución del poder
adquisitivo de la moneda: una pérdida del valor real del medio interno de
intercambio y unidad de medida de una economía. Una medida frecuente de la
inflación es el índice de precios, que corresponde al porcentaje anualizado de la
variación general de precios en el tiempo (el más común es el índice de precios al
consumidor).
11
La Deflación
Es la baja generalizada y prolongada (como mínimo, dos semestres según
el FMI) del nivel de precios de bienes y servicios. Suele responder a una caída en
la demanda y puede tener consecuencias más negativas que la inflación. La
peligrosidad de esta situación proviene de lo difícil que es salir de ella, ya que se
crea un círculo vicioso por el que al caer la demanda, las empresas ven reducidos
sus beneficios al tener que reducir los precios para conseguir ventas, como
consecuencia de ello, tienen que reducir costes, lo que significa que tienen que
recortar empleados. A su vez, si hay gente que se queda sin trabajo, la demanda
seguirá disminuyendo ya que estos dejarán de comprar también.
Como se ha mencionado el BCV (Banco Central de Venezuela) y el I.N.E.
Instituto Nacional de Estadística apoyados en los ministerios de Planificación y
Finanzas así como también de encuestadoras reconocidas.
Series de Tiempo
Una serie de tiempo esta dada por un conjunto de observaciones que están
ordenadas en el tiempo, y que estas pueden representar el cambio de una variable
ya sea de tipo económica, física, química, biológica, etc, el objetivo del análisis de
una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de comportamiento, para así
poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por supuesto que las
condiciones no variarán significativamente. Los pronosticos que se puedan realizar
en base al análisis de este tipo de datos serviran para el desarrollo de nuevos
planes para inversiones. Una serie temporal o cronologica es un conjunto e
observaciones de una variable, ordenadas segu transcurre el tiempo, en una serie
de tiempo las observaciones no se deben ordenar de mayor a menor debido a que
se perderia el grueso de la informacion porque lo que nos interesa detectar es
como se mueve la variable en el tiempo es muy importante respetar la secuencia
temporal de las observaciones.
12
Componentes de una serie temporal
Tendencia
La tendencia es un movimiento de larga duración que muestra la evolucion
general de la serie en el tiempo. La tedencia es un movimiento que puede ser
estacionario o ascendente, y su recorrido, una linea recta o una curva. Algunas de
la posibles formas son las que se muestran en la fig.1
Fig.1. Representación de la tendencia
La tendencia es un movimiento que puede ser estacionario o ascendente o
descendete como se indica en la fig.2
Fig. 2 Tendencias ascendente, estacionaria y descendente
13
Tambien son posibles algunas formas para la tendencia, que no
necesariamente tiene una distribución de puntos en forma aproximadamente
lienal sino como las que se muestran en la fig. 3
Fig.3 Líneas de tendencia de otras posibles formas.
Análisis de Tendencia
En la práctica es difícil distinguir la tendencia del comportamiento cíclico. Por
ejemplo la gráfica puede conducirnos a concluir que existe una tendencia
ascendente en la parte de 1980 a 1982, pero esto es una parte de la serie de
tiempo más grande.
Fig. 4 Tendencias cecrecientes, crecientes entre periodos de tiempo
14
Metodos de Suavizamiento
Método Gráfico
Mediante este método muy elemental se determina la tendencia a perttir de una
representación grafica de la serie, la aplicaion de este metodo es como sigue:
Se representa graficamente la serie cronologica
Se unen los extremos superiores de la serie, se hace los mismo con los
inferiores
Se obtiee dos lineas que encierran ala serie original
Uniendo los punto medios de las distancias entre las dos dlineas o curvas se
obtiene la tendencia. La linea o curva de rendencia obtenida tnedra un trazad
mucho mas suave que la serie original.
Fig. 5 Representacion tendencia estacionaria
Método de las medias móviles
Para este método se deben de considear los siguientes pasos que se detallan
Observar con detenimieto la serie para determinar aproximadamente la
fluctuacion con periodo mas largo y llamamos q al numero de
observaciones que forman una oscilacion compleja.
15
Se procede a calcular una serie de medias. La primera de ellas secalcula
aprtir de las q promeras observaciones de la serie pero elimiando la primera
observacion y añadiendo al ainmediata posterior. Se prosigue asi hasta
calcular la media de la ultimas q observaciones.
Cada una de las medias obtenidas en le paso anterior se asigna al instane
o momento dentral del perios temporal que promedian.
Uniendo las medias se obtiene la tendencia.
EJEMPLO
Producción de Motociletas en una empresa japonesa, periodo 1974 - 1990
En la siguiente tabla se tiene la producción de motocicletas de una empresa (en
millones de motos) en un periodo de 17 años que se muestra en la tabla Nº 1
Tabla Nº1
Venta de Motocicletas en un periodo de 17 años
(Producción en millones de motocicletas)
Años Producción Años Producción Años Producción
1974 2.1 1980 2.2 1986 2.1
1975 1.9 1981 2.0 1987 1.9
1976 1.7 1982 1.8 1988 1.5
1977 1.5 1983 1.7 1989 1.4
1978 1.6 1984 1.9 1990 2.5
1979 2.0 1985 2.4 ---- -----
16
Se traslada los datos a Microsoft Excel, ordenados en dos columnas, luego se
realiza la gráfica de los datos.
1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992
11.21.41.61.8
22.22.42.6
Gráfico 1Producción vs Años
Años
Pro
ducc
ión
Fig. 6 Representación de la serie de tiempo para las motocicletas por año
En la grafica se observa que los años donde se registra mayor producción son
1974, 1980, 1985,1990 entonces podemos tomar cada cinco años como la
cantidad de años para la cual la empresa realiza su mayor producción, sin
embargo es conveniente encontrar una linea de tendencia tal que se pueda hallar
una ecuación ajustada para los pronósticos de la producción en el tiempo.
Método de la media móvil
Se construye una nueva tabla con las medias móviles, esto es para suavizar la
distribución de puntos:
1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992
1.001.201.401.601.802.002.202.402.60
Gráfico 2 Producción vs Años
Serie Original
Serie Suavizada
AñosP
rod
ucc
ión
Fig. 7 Serie original y serie suavizada por los promedios móviles
17
Línea de Tendencia
En Microsoft Excel la línea de tendencia para la curva suavizada se obtiene
fácilmente.
1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992
1.001.201.401.601.802.002.202.402.60
f(x) = 0.013846153846154 x − 25.5523076923077R² = 0.416911764705885
Gráfico 3 Producción vs Año
Año
Pro
du
cció
n
Fig. 8. Línea de tendencia con R2 = 0.4169
El coeficiente de determinación es muy pequeño por lo que no se puede
asegurar categóricamente que la ecuación lineal hallada es la que pronostica la
producción en los años posteriores, será necesario realizar un segundo arreglo
con medias móviles el problema ahora es que el periodo donde alcanza la mayor
producción es un numero par de años, por lo que se hace difícil en la tabla hallar
el año central.
18
REPRESENTACION GRAFICA RECAUDACION GRAFICA DEL ISLR
RECAUDACIÓN SENIAT DEL ISLR COMO % DEL PIB
1994-2012
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20120.00%
2.00%
4.00%
6.00%
8.00%
10.00%
12.00%
7.42%
8.83%
8.15%
9.99%10.37%
9.29%
7.72%
8.32%
7.81%8.19%
9.86%
10.61%
11.62%11.39%
9.93%
11.63%
9.98%
10.88%
11.73%
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Teoría de Muestreo
Muestreo
Es un procedimiento por medio del cual se estudia una parte de la población
llamada muestra, con el objetivo de inferir con respecto a toda la población, el
ejemplo más importante es el censo, el cual se define como la enumeración
completa de todos los elementos de la población de interés.
Ventajas del Muestreo
A) Costos reducidos.
B) Mayor rapidez para obtener resultados.
C) Mayor exactitud o mejor calidad de la información debido a:
c.1 Volumen de trabajo reducido.
c.2 Puede existir mayor supervisión en el trabajo.
c.3 Se puede dar más entrenamiento al personal.
c.4 Menor probabilidad de cometer errores durante el procesamiento de la
información.
Muestreo probabilístico
Se habla de muestro probabilístico siempre que se cumplan dos condiciones:
(1) Todos los elementos de la población tienen una probabilidad mayor de cero de
ser seleccionados en la muestra.
(2) Se conoce de forma precisa dicha probabilidad para cada elemento, lo que se
conoce como probabilidad de inclusión.
El cumplimiento de ambos criterios es el que hace posible obtener resultados
no sesgados cuando estudio la muestra.
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En ocasiones, estos resultados no sesgados requieren usar técnicas de
ponderación (weighting), pero esta ponderación es posible precisamente porque
se conoce que probabilidad existe de que cada individuo sea seleccionado en la
muestra, las muestras generadas en estas condiciones se conocen también
como muestras probabilísticas.
La definición anterior nos lleva a concluir que sólo podemos hacer muestreo
probabilístico si disponemos de un marco muestral.
El censo de un país, el conjunto de direcciones de hogares en una población o
la lista de clientes de una empresa, son ejemplos de marcos muestréales que
hacen posible un muestreo probabilístico. En cada uno de estos casos, el universo
a estudiar es diferente: habitantes de un país, hogares de una población y clientes
de una empresa, respectivamente.
Una vez que se dispone del marco muestral, el método utilizado para
seleccionar la muestra define las diferentes técnicas de muestreo probabilístico:
Muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado, muestreo
por conglomerados, etc.
Muestreo no probabilístico
No es sencillo cumplir con los requisitos impuestos por el muestreo
probabilístico:
(1) Disponer de un marco muestral es algo relativamente poco habitual en
estudios de mercado.
(2) Lograr que todos los individuos de la población tengan una probabilidad no
nula de ser seleccionados es un requisito igualmente exigente, más aún conocer
la probabilidad de inclusión exacta de cada unidad muestral. Todos los individuos
que no pueden ser seleccionados en una muestra se suelen referir como unidades
fuera de cobertura. Por todas estas razones, así como por razones de coste, los
investigadores recurren con frecuencia a otras técnicas de muestreo, agrupadas
dentro de lo que se conoce como muestreo no probabilístico.
21
En estas técnicas alternativas, es habitual seleccionar elementos para la
muestra basándose en hipótesis relativas a la población de interés, lo que se
conoce como criterios de selección. Por ejemplo, seleccionar una muestra
buscando individuos por la calle, tratando de que la mitad sean hombres y la mitad
mujeres (coincidiendo con la distribución que se supone en la población) sería un
criterio de muestreo no probabilístico. En estos casos, debido a que la selección
de las unidades de la muestra no es aleatoria, cuando hablamos de muestreo no
probabilístico no deberíamos hablar de estimaciones de error. Dicho de otra forma,
una muestra no probabilística nos informa de cómo es un universo pero no nos
permite saber con qué precisión: no podemos establecer unos márgenes de error
y unos niveles de confianza. Algunas técnicas de muestreo de este tipo son: el
muestreo por conveniencia, muestreo secuencial, muestreo por cuotas, muestreo
discrecional y muestreo por bola de nieve.
Error de Muestreo
No es posible conocer qué margen de error vamos a tener en un estudio (por
ejemplo, los resultados de una encuesta) cuando empleamos muestreo no
probabilístico. Esto incluye encuestas hechas seleccionando a personas por la
calle y entrevistándolas cara a cara, o haciendo llamadas telefónicas al azar o a
través de una muestra obtenida en un panel online. En ninguno de estos casos se
cumplen los criterios exigidos por el muestreo probabilístico: tener un marco
muestral con unidades para las que puedo calcular la probabilidad de que sean
seleccionadas en mi muestra. En encuestas cara a cara por la calle no tengo el
listado de individuos que componen el universo. En la encuesta telefónica, aunque
disponga de un listado telefónico, no todos los individuos tienen un teléfono fijo o
aparecen en las guías públicas. En el caso de un panel online, las personas que
no acceden a internet no pueden se seleccionadas y tienen probabilidad de
inclusión nula, sin embargo, es habitual encontrar estudios hechos con estas
técnicas que indican margen de error y nivel de confianza.
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Es una práctica formalmente incorrecta, pero que suelen usar los investigadores
con el objetivo de dar una indicación de la influencia que tiene el tamaño muestral
empleado en la precisión de los resultados. A este respecto, hay diversidad de
opiniones sobre la bondad de indicar el margen de error en estas circunstancias.
Selección de muestra apropiada para el estudio
Una muestra es un subgrupo de la población para seleccionarla hay que definir
claramente cuál es la población de nuestra investigación, por población nos
referimos al conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de
especificaciones. Sus características van a estar determinadas por el problema a
investigar y los objetivos de la investigación. Es bien importante delimitar la
población para que se seleccione adecuadamente la muestra. Un factor
importante que debes tomar en consideración al establecer las características de
los sujetos a ser medidos es el tiempo del que dispones para llevar a cabo la
investigación, pues la muestra es un subconjunto de la población y debe ser
representativa de ésta.
Ejemplos para delimitar la población
Los estudiantes de contabilidad de la Unellez.
Los estudiantes universitarios de contabilidad de la ciudad de Barinas
Los estudiantes de contabilidad de instituciones universitarias del sistema
Universitario de Venezuela.
Los estudiantes de contabilidad de las Universidades públicas de
Venezuela.
Los estudiantes de contabilidad de la Unellez que cursan tercer y cuarto
semestre de estudios.
La cantidad de personas que cumplen con las características de la población
son diferentes para cada uno de los ejemplos presentados, es fundamental
determinar el criterio de selección según los recursos y objeto del estudio.
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Conclusiones
Los números índices se caracterizan por ser valores relativos no absolutos, ya
que ellos representan promedios, estimaciones; que engloban una gran cantidad
de información y por esto no puede producirse una magnitud concreta, son
representativos ya que son un valor general, que representa una gran población o
muestra de muchos datos de la misma naturaleza, son importantes por ser
referencia de la realidad y muestran claramente la evolución de una variable en el
tiempo, representan bases concretas para la toma de decisiones y
la evaluación de situaciones, proporcionan seguridad, permiten conocer resultados
de una variable en años anteriores y en el presente, permitiéndonos comparar el
pasado con el presente. Las series temporales pueden servir para predecir
acontecimientos futuros en base a ciertos comportamientos de determinadas
variables, si tenemos mas observaciones que se puedan promediar,que es el
orden de la media móvil, se obtienen tendencias mas suaves, pero no podemos
olvidar que aunque hemos mejorado la tendencia con el suavizado tendemos a
perder información sobre los valores iniciales y finales de la tendencia estimada,
determinandose la función matemática de la tendencia lineal, esta nos permitirá
conocer los valores perdidos tanto al inicio como al final del proceso de busqueda
de la línea de tendencia.
Sobre el muestreo podemos efectuar muchas aplicaciones en cualquier
investigacion social por ejemplo se utiliza en el control de calidad en la producción
a gran escala, sería imposible revisar todos los productos fabricados cuando salen
a los distribuidores, por lo que se seleccionan muestras aleatorias, en nuestro país
facilmente podemos conseguir una aplicación practica: sería imposible preguntarle
a todas las personas su preferencia de voto, por lo cual se realiza un muestreo,
por lo general estratificado (por regiones, comunas, grupo social, etc.) y luego en
base a los datos obtenidos se realizan predicciones estadísticas sobre el resultado
de las mismas.
Los Estudiantes
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Bibliografia Consultada
Wikipedia
Monografias.com
www.Google.com
www.estadistica.mat.uson.mx/Material/elmuestreo.pdf
herzog.economia.unam.mx/profesor/barajas/estadis/parte4.pdf
www.monografias.com › Matematicas › Estadistica
https://es.wikipedia.org/wiki/Número_índice
https://es.wikipedia.org/wiki/Serie_temporal
www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf www.Bcv.com.ve www.seniat.com.ve
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