Manual del buen uso del muestreo estadístico

Abstract

Uno de los objetivos de este TFG es destacar la importancia que tiene que la persona encargada de analizar cierta base de datos sea consciente del tipo de muestreo que se ha llevado a cabo para conseguirla. Esto es de vital importancia para que las conclusiones que se puedan extraer del análisis sean acertadas. Se abordan errores no muestrales que se siguen del uso de distintos diseños muestrales en la etapa de selección y en la etapa de estimación. Se crean diferentes casos donde se pretende ilustrar las discrepancias que provoca en los resultados el desconocimiento acerca del muestro utilizado. En cada caso se realiza una hipótesis acerca del tipo de muestreo que se ha llevado a cabo para recoger la muestra, y por tanto, se aplican las funciones correspondientes a ese determinado tipo de muestreo. En segundo lugar, se recalcará la importancia de estudiar teoría acerca de las técnicas de muestreo, conocer los tipos de muestreo y sus características, ventajas y desventajas para así, según la población objeto de estudio, seleccionar el tipo de muestreo más adecuado a ésta y, tras el análisis, conseguir mayor precisión en los resultados. Con un ejemplo demostraremos que, a pesar de que el análisis de los datos esté bien realizado y de que todas las conclusiones sean ciertas, la precisión y exactitud cambia mucho según si el tipo de muestreo es más o menos adecuado para la población de interés, ya que siempre existe un tipo de muestro más idóneo que otro para cada población. Se trata de errores muestrales. En cada caso se aplica un tipo de muestreo y tras unos cálculos se consigue obtener los instrumentos para comparar la precisión conseguida por cada diseño muestral, concluyendo con un gráfico donde se justificará y recalcará las diferencias encontradas