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%

19

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.

20

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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