RECURSOS ESTADISTICOS"MUESTREO,VARIABLE,DATOS"
MUESTREO:
CONCEPTOS, FUNDAMENTOS, TIPOS DE MUESTREO Y NOTACIÓN SIMBÓLICA
Muestreo para aceptación
La inspección de materias primas, productos semiterminados o productos terminados es parte importante del aseguramiento de la calidad. Cuando el propósito de la inspección es la aceptación o el rechazo de un producto, con base en la conformidad respecto a un estándar, el tipo de procedimiento de inspección que se utiliza se llama normalmente muestreo por aceptación.
El muestreo por aceptación es muy probablemente útil en las situaciones siguientes:
•Cuando la prueba es destructiva.
•Cuando es muy alto el costo de una inspección al 100%.
•Cuando una inspección al 100% no es tecnológicamente factible.
•Cuando hay que inspeccionar muchos artículos y la tasa de errores de inspección es suficientemente alta para una inspección al 100%.
•Cuando el proveedor tiene un excelente historial de calidad, y se desea alguna reducción en la inspección al 100%.
Ventajas:
•Por lo general es menos costoso, pues requiere menos inspección.
•Hay un menor manejo del producto y por tanto se reducen los daños.
•Puede aplicarse en el caso de pruebas destructivas.
•Hay menos personal implicado en las actividades de inspección.
•Reduce notablemente la cantidad de errores de inspección.
Desventajas:
•Existe el riesgo de aceptar lotes “malos” y rechazar lotes “buenos”.
•Se genera menos información sobre el producto o el proceso de fabricación del producto.
•Necesita planeación y documentación del procedimiento de muestreo.
Tipos de planes de muestreo.
La primera clasificación de los planes de muestreo para aceptación podría ser la distinción entre planes de muestreo por atributos y planes de muestreo por variables dependiendo del tipo de característica de calidad que se mida. Las variables son características de calidad que se miden en una escala numérica y los atributos son características de calidad que se expresan en forma de aceptable o no aceptable.
Es una parte de la población que tiene unas características similares a la población de la que ha sido extraída. La estadística inferencial estudia la muestra para extender sus resultados a la población. La estadística descriptiva estudia la muestra, pero no extiende sus resultados a la población.
Un muestreo es el procedimiento a través del cual se seleccionada una muestra a partir de una población. El muestreo se refiere a esa reducción de elementos que componen a un universo o población, para así poder cumplir con la investigación correspondiente.Para poder realizar el estudio que se desea a la población , la muestra extraída debe ser representativa de ella, para que las conclusiones a las que se llegue o los resultados que se obtengan del análisis sean válidos e imparciales, esto es gracias a la técnica del muestreo.
Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en
general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos
de muestreo no probabilísticos.
Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de
equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de
ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras
de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo
probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más
recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes
tipos:
Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.
TIPOS DE MUESTREO
Muestreo probabilístico
- Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: 1. se asigna un número a cada individuo de la población y a través de algún medio mecánico se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande
- Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.
- Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...). La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:
Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población
en cada estrato.
Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se
considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la
desviación.
4. Muestreo aleatorio por conglomerados:
Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los
elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la
población.
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la
población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias,
los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados
naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo,
las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de
"muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero
de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar
después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
Métodos de muestreo no probabilísticos
A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente
costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para
realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza
de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la
misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo
determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.
En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los
problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los
estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.
Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
1. Muestreo por cuotas:
También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base
de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más
"representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas
con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos
que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo
femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se
encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de
opinión.
2.Muestreo intencional o de conveniencia:
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras
"representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy
frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han
marcado tendencias de voto.
También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los
individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra
los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha
frecuencia a sus propios alumnos).
3.Bola de nieve:
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta
conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen
estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
4.Muestreo Discrecional: A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él
cree que pueden aportar al estudio.
PLANES DE MUESTREO
CONCEPTOS, FUNDAMENTOS, TIPOS DE MUESTREO Y NOTACIÓN SIMBÓLICA
Muestreo para aceptación
La inspección de materias primas, productos semiterminados o productos terminados es parte importante del aseguramiento de la calidad. Cuando el propósito de la inspección es la aceptación o el rechazo de un producto, con base en la conformidad respecto a un estándar, el tipo de procedimiento de inspección que se utiliza se llama normalmente muestreo por aceptación.
El muestreo por aceptación es muy probablemente útil en las situaciones siguientes:
•Cuando la prueba es destructiva.
•Cuando es muy alto el costo de una inspección al 100%.
•Cuando una inspección al 100% no es tecnológicamente factible.
•Cuando hay que inspeccionar muchos artículos y la tasa de errores de inspección es suficientemente alta para una inspección al 100%.
•Cuando el proveedor tiene un excelente historial de calidad, y se desea alguna reducción en la inspección al 100%.
Ventajas:
•Por lo general es menos costoso, pues requiere menos inspección.
•Hay un menor manejo del producto y por tanto se reducen los daños.
•Puede aplicarse en el caso de pruebas destructivas.
•Hay menos personal implicado en las actividades de inspección.
•Reduce notablemente la cantidad de errores de inspección.
Desventajas:
•Existe el riesgo de aceptar lotes “malos” y rechazar lotes “buenos”.
•Se genera menos información sobre el producto o el proceso de fabricación del producto.
•Necesita planeación y documentación del procedimiento de muestreo.
Tipos de planes de muestreo.
La primera clasificación de los planes de muestreo para aceptación podría ser la distinción entre planes de muestreo por atributos y planes de muestreo por variables dependiendo del tipo de característica de calidad que se mida. Las variables son características de calidad que se miden en una escala numérica y los atributos son características de calidad que se expresan en forma de aceptable o no aceptable.
VARIABLE:
Es una magnitud que varia pero puede ser medida, manipulada o controlada. pueden estar relacionadas con otras variables y cambiar en concordancia desde la óptica, las variables se clasifican en dependientes y independientes, una variable sera considerada dependiente en el marco de un estudio concreto, si su magnitud cambia debido a los cambios de una u otra variable.
DATOS ESTADÍSTICOS:
La importancia de los datos estadísticos se funda en el hecho de que sirven para evaluar la tendencia futura de un fenómeno determinado. En efecto, luego de un análisis concienzudo, los datos estadísticos pueden revelar en alguna medida que esperar a futuro en algún área de la actividad humana.
Es por ello que la forma de recopilación de dichos datos es fundamental, buscando en todo momento que sean representativos de un universo más grande. Algunas de las aplicaciones de este procedimiento estadístico en función de datos recopilados pueden referir al ámbito de la política, de las finanzas, del mercadeo, etc.
La evaluación de los datos en estadística se fundamenta en un proceso inductivo. Esto significa que a partir de un número pequeño de datos particulares, se intenta sacar una conclusión general. Desde el punto de vista lógico, existen muchas objeciones a dicho proceso; en efecto, el hecho de que un número determinado de casos manifieste una regularidad no significa que puede traspasarse la misma de forma categórica a un número mayor de casos. Es por ello que este tipo de evaluaciones siempre están supeditadas a error. No obstante, es sorprendente observar el grado de eficacia que se ha llegado a alcanzar en este tipo de consideraciones. Dista de ser casualidad que se empleen para hacer estudios de las más diversas materias.
Un ejemplo del uso de los datos estadísticos puede ofrecerlo el ámbito de la política. Por ejemplo, cuando se requiere hacer un sondeo de la intención de voto a un determinado candidato se suelen tomar encuestas en distintos estratos sociales y en distintas regiones del país. Este hecho hace que la muestra carezca de alguna desviación y que sea aleatoria. Cuando se tienen los datos, se establece que tipo de porcentaje votaría a dicho candidato en función del total de la gente entrevistada; ese porcentaje sería trasladable al conjunto de la población del país en cuestión. Así, si el diez por ciento de una muestra de cien mil casos tomaría una determinada acción, se tiende a concluir que ese mismo porcentaje la tomaría considerando un millón de casos.
Como vemos, el proceso tiene ciertas objeciones ciertas. Son conocidas y aceptadas, evaluando por lo tanto un margen de error en las conclusiones establecidas. No obstante, este tipo de valoraciones de los datos estadísticos permite generar un panorama lo suficientemente claro de una circunstancia futura, hecho que como sabemos es algo útil de concretar.
La importancia de los datos estadísticos se funda en el hecho de que sirven para evaluar la tendencia futura de un fenómeno determinado. En efecto, luego de un análisis concienzudo, los datos estadísticos pueden revelar en alguna medida que esperar a futuro en algún área de la actividad humana.
Es por ello que la forma de recopilación de dichos datos es fundamental, buscando en todo momento que sean representativos de un universo más grande. Algunas de las aplicaciones de este procedimiento estadístico en función de datos recopilados pueden referir al ámbito de la política, de las finanzas, del mercadeo, etc.
La evaluación de los datos en estadística se fundamenta en un proceso inductivo. Esto significa que a partir de un número pequeño de datos particulares, se intenta sacar una conclusión general. Desde el punto de vista lógico, existen muchas objeciones a dicho proceso; en efecto, el hecho de que un número determinado de casos manifieste una regularidad no significa que puede traspasarse la misma de forma categórica a un número mayor de casos. Es por ello que este tipo de evaluaciones siempre están supeditadas a error. No obstante, es sorprendente observar el grado de eficacia que se ha llegado a alcanzar en este tipo de consideraciones. Dista de ser casualidad que se empleen para hacer estudios de las más diversas materias.
Un ejemplo del uso de los datos estadísticos puede ofrecerlo el ámbito de la política. Por ejemplo, cuando se requiere hacer un sondeo de la intención de voto a un determinado candidato se suelen tomar encuestas en distintos estratos sociales y en distintas regiones del país. Este hecho hace que la muestra carezca de alguna desviación y que sea aleatoria. Cuando se tienen los datos, se establece que tipo de porcentaje votaría a dicho candidato en función del total de la gente entrevistada; ese porcentaje sería trasladable al conjunto de la población del país en cuestión. Así, si el diez por ciento de una muestra de cien mil casos tomaría una determinada acción, se tiende a concluir que ese mismo porcentaje la tomaría considerando un millón de casos.
Como vemos, el proceso tiene ciertas objeciones ciertas. Son conocidas y aceptadas, evaluando por lo tanto un margen de error en las conclusiones establecidas. No obstante, este tipo de valoraciones de los datos estadísticos permite generar un panorama lo suficientemente claro de una circunstancia futura, hecho que como sabemos es algo útil de concretar.
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