Escuela Profesional de
Contabilidad
ESTADÍSTICA APLICADA
A LOS NEGOCIOS II
MUESTREO
PROBABILÍSTICO CON
SPSS
Profesor: Luis Fernando Guerra Jordán
Arequipa - 2020
Facultad de Ciencias Contables y Financieras
Escuela Profesional de Contabilidad
Métodos de muestreo probabilístico
Profesor: Lic. Luis Fernando Guerra Jordán
Tema 1: Entorno SPSS
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Introducción
Creación de un fichero de datos
Editor de datos: Vista de datos y vista de variables
Introducción de datos
Guardar datos
Transformación de variables
Filtrar casos (Selección y modificación de casos)
3
3
3
8
9
10
16
Tema 2: Muestreo Aleatorio simple
8.
9.
10.
Muestreo aleatorio simple
Sin uso de muestras complejas
Con uso de muestras complejas
27
28
27
Tema 2: Muestreo Sistemático simple
11.
12.
Muestra aleatoria sistemática
Uso de muestras complejas
35
36
Tema 3: Muestreo Estratificado
13.
14.
Muestra aleatoria estratificada
Uso de muestras complejas
40
41
Tema 4: Muestreo por Conglomerados
15.
16.
Muestra por conglomerados
Uso de muestras complejas
46
47
2
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Métodos de muestreo probabilístico
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Introducción
En la enseñanza actual de cursos de estadística, en particular, en la parte inferencial,
como en las investigaciones de naturaleza cuantitativa, los estudiantes, profesionales y
personas relacionadas afines recurren al uso de programas informáticos para el
procesamiento de los datos procedentes de estos estudios relacionados. Por tal motivo,
se recurre a la enseñanza de diferentes programas estadísticos (SPSS, Minitab,
Statgraphics, etc) para incorporarlos en el sílabo de los cursos de estadística de las
diferentes escuelas profesionales de las universidades. En particular, para la parte del
estudio de los distintos tipos de muestreo, en el caso probabilístico: Aleatorio simple,
sistemático simple, Estratificado y por Conglomerados, utilizaremos uno de los
programas más conocidos de estadística, es el Software estadístico SPSS (Statistical
Package for Social Sciences).
CREACIÓN DE UN FICHERO DE DATOS CON SPSS
Para la creación de una matriz de datos en el SPSS, se tiene que utilizar el editor de
datos.
EDITOR DE DATOS
Es la ventana que se abre automáticamente cuando se inicia una sesión de SPSS.
Muestra el contenido del archivo de datos actual. Con él, se pueden crear nuevos
archivos o modificar los ya existentes. (Ver Figura N1).
Figura N1
ESTRUCTURA DEL EDITOR DE DATOS
El Editor de datos consta de dos ventanas:


Vista de datos
Vista de variables
VISTA DE VARIABLES
La Vista de variables contiene descripciones de las propiedades de cada variable del
archivo de datos. (Ver Figura N2). En la Vista de variables tenemos:
 Las filas son variables.
 Las columnas son las características (propiedades) de las variables.
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Seleccionamos “la Vista de variables” en la cual definimos todas sus características
(propiedades) de las variables.
Características
Variables
Figura N2
Se pueden añadir o eliminar variables, y modificar las características de las variables:
Nombre:
Sirve para identificar la característica (variable) de interés de la unidad de observación.
Tiene algunas restricciones, el primer carácter debe ser una letra y solo admite
combinación de letras (máximo 24 caracteres), no acepta números o símbolos
alfanuméricos ni espacios en blanco a excepción del subguión. Ejemplo:
Edad_Obrera……………….Válido
Edad Obrera……………….No válido
Tipo:
Tipo de dato, por defecto numérico pero contiene otras opciones (fecha, cadena, dólar,
moneda personalizada, etc.). (Ver Figura N3).
Anchura:
Cantidad de dígitos o caracteres para el cálculo y procesamiento estadístico.
Decimal:
Cantidad de decimales en datos que son producto de mediciones.
Figura N3
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Etiqueta:
Las etiquetas descriptivas de variable. Sirve para ampliar las limitaciones que presenta
al escribir el nombre de la variable.
Valores:
Opción que se utiliza para variables cualitativas. Permite codificar asignando valores a
las diferentes modalidades de las variables. (Ver Figura N4).
Figura N4
Perdidos: Valores perdidos del usuario. Corresponden a preguntas que no se obtienen
respuestas. Se codifican su ingreso con valores grandes 99, 999. (Ver Figura N5).
Figura N5
Columnas:
Ancho de columna, sirve para visualización de los valores que se ingresan como del
nombre de la variable.
Medida:
Nivel de medición de la variable. Escala corresponderá a la Interválica o de razón,
también están la ordinal y nominal se eligen según corresponda el nivel de medición de
la variable.
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VISTA DE DATOS
La Vista de datos los valores de las variables correspondientes a las unidades de
observación de los datos. (Ver Figura N6). En la Vista de datos tenemos:



Las filas son Unidades de Observación.
Las columnas son las variables.
Las intersecciones de las filas y columnas son los valores de las variables.
Posteriormente en “la Vista de datos” introducimos los datos.
VARIABLE
BARRA DE HERRAMIENTAS
BARRA DE
MENU
UNIDAD DE
OBSERVACIÓN
VALOR DE LA
VARIABLE
Figura N6
VISTA DE RESULTADOS
Todas las tablas, gráficos y los resultados estadísticos se muestran en el visor. Puede
editar resultados y guardarlos. Esta ventana se abre automáticamente la primera vez
que se ejecuta un procedimiento. (Ver Figura N7).
ESTRUCTURA DEL VISTA DE RESULTADOS
El visor del visor de resultados consta de dos ventanas:



Esquema del visor (Navegador de resultados).
Contenido del visor (Visualizador de resultados).
Opciones de ventana.(Barra del Menú y de Herramientas).
Figura N7
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ESQUEMA DE LA VISTA DE RESULTADOS
Nos permite explorar los resultados que hemos obtenido a través de los diferentes
análisis realizados.
CONTENIDO DE LA VISTA DE RESULTADOS
En el cual obtenemos la imagen de los resultados de los procedimientos (tablas,
gráficos, lenguas de su sintaxis)
BARRA DEL MENÚ
Al igual que en la vista de datos, es posible utilizar en la vista de resultados esta opción,
que permite realizar las mismas actividades si necesidad de ir a la vista de datos.
BARRA DE LAS HERRAMIENTAS
Al igual que en la vista de datos, es posible utilizar en la vista de resultados esta opción,
que permite realizar las mismas actividades si necesidad de ir a la vista de datos.
Los datos se pueden introducir en el Editor de datos, lo que puede resultar útil para
archivos de datos pequeños o para realizar tareas de edición menores en archivos de
datos más grandes
Ejemplos 1.1
Supongamos que los datos obtenidos en una encuesta a trabajadores obreras son los
que se muestran en la siguiente tabla. La matriz de datos (Tabla N1).
Tabla N1
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INGRESO DE DATOS EN EL SPSS
Las variables de la Matriz de datos (Tabla N1)









Ubicación de la Obrera (Sólo de referencia)
Edad
Estado civil
Número de hijos
Experiencia (años)
Escolaridad
Ganancia (dólares por día)
Número de ausencias
Calificación
Ingresamos las características de las variables, según el siguiente cuadro (Tabla N2).
de especificaciones:
Nombre
Tipo
Anchu Decima
ra
les
OBRERA CADENA
_NRO
EDAD NUMÉRICO
2
0
2
0
ESTADO_
CIVIL
NUMERO
_DE_HIJ
OS
EXPERIE
NCIA
ESCOLA
RIDAD
NUMÉRICO
1
0
NUMÉRICO
1
0
NUMÉRICO
2
0
NUMÉRICO
1
0
GANANCI NUMÉRICO
A_DIARIA
AUSENCI NUMÉRICO
AS
3
0
1
0
CALIFICA NUMÉRICO
CIÓN
1
0
Etiqueta
Valores Colum Alineaci Medida
nas
ón
UBICACIÓN DE LAS Ninguno
OBRERAS
EDAD DE LAS
Ninguno
OBRERAS
ESTADO CIVIL DE
LAS OBRERAS
NÚMERO DE HIJOS Ninguno
DE LAS OBRERAS
11
EXPERIENCIAS DE
LAS OBRERAS
NIVEL DE
ESCOLARIDAD E
LAS OBRERAS
GANANCIA DIARIA
DE LAS OBRERAS
NÚMERO DE
AUSENCIAS DE
LAS OBRERAS
NIVEL DE
CALIFICACIÓN DE
LAS OBRERAS
Centrado Nominal
8
Centrado
Escala
10
Centrado
Ordinal
16
Centrado
Escala
Ninguno
10
Centrado
Escala
Ninguno
11
Centrado
Escala
Ninguno
12
Centrado
Escala
Ninguno
8
Centrado
Escala
Ninguno
10
Centrado
Escala
Tabla N2
En la vista de variables, se debe visualizar de la siguiente manera: (Ver Figura N8)
Figura N8
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En la vista de datos (figura anterior) se muestra los valores de ingresos (datos), como
se observa; sin embargo se puede visualizar las etiquetas (modalidades)
correspondiente a las variables cualitativas activando de la caja de herramientas la
pestaña de “ETIQUETAS DE VALOR”.:
En la vista de datos se ingresa los datos proporcionados según la matriz de datos,
(Tabla N1), los resultados se muestran en la siguiente figura: (Ver Figura N9)
Figura N9
GUARDAR LOS DATOS EN EL SPSS
Una vez realizado el ingreso de los datos (matriz de daos) en el software estadístico
SPSS versión 22, se procede a guardar el conjunto de datos, mediante el siguiente
procedimiento:
PROCEDIMIENTO
Archivo > Guardar datos como…



Direccionamos o indicamos la ruta donde se va a guardar los datos.
Escribimos el nombre del archivo a guardar: OBRERAS
Pulsamos la opción Guardar (Ver Figura N10)
Figura N10
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El software estadístico SPSS, guardara el archivo de datos con la extensión: sav
Cuando requiera buscar el archivo de datos, lo encontrará con la siguiente extensión:
OBRERAS.sav
TRANSFORMACIÓN DE LAS VARIABLES
En muchas situaciones para un estudio en la matriz de datos inicial, los datos para
realizar un análisis estadístico descriptivo y luego inferencial, necesitan previamente ser
transformados, por ejemplo, del ejemplo de la matriz de datos de la información del
grupo de obreras, puede que sea de interés realizar un estudio estadístico considerando
las edades en cuatro grupos étareos o grupos de 20 a 25 años, 26 a 30 años, 31 a 40
años, y los demás en otro grupo. Entonces se debe en la matriz de datos inicial modificar
o crear una nueva variable edad transformada en cuatro grupos.
RECODIFICACIÓN DE LAS VARIABLES
Hay veces que para realizar ciertos análisis es necesario recodificar alguna variable,
como por ejemplo, convertir una variable continua en categórica, o unir categorías de
variables discretas, etc. Veamos en este apartado como cambiar los valores
correspondientes a los individuos de una muestra mediante la recodificación de dicha
variable, o creando una nueva. Para realizar estas transformaciones se activa en el
menú:
Se pueden realizar con las opciones del menú Transformar o con lenguaje de comandos
SPSS.
Existen dos opciones para la recodificación:


“En distintas variables” recodifica la variable y crea una variable nueva con esta
recodificación; y
“En las mismas variables” recodifica la variable, es decir, los datos originales de
la variable se sustituyen por los nuevos.
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RECODIFICACIÓN EN DISTINTAS VARIABLES
PROCEDIMIENTO
Menú principal
Transformar > Recodificar en distintas variables…
En la ventana Recodificar en distintas variables:




Seleccionar la variable a recodificar
Con el botón de asignación (botón ubicado en la parte central de la ventana),
enviar la variable seleccionada, por ejemplo, la variable Estado Civil al campo
de la ventana central (campo donde se va a realizar los cambios)
En la variable de resultado, escribir el nombre de la nueva variable como su
etiqueta correspondiente, por ejemplo
Nombre: Estado_civil_agrupado
Etiqueta: Estado civil agrupado
Pulsar el botón cambiar.
Existen dos opciones para la recodificación:


“Valores antiguos y nuevos” y
“Si la opción”
Seleccionar la opción: valores antiguos y nuevos
En la ventana Recodificar en distintas variables: Valores antiguos y nuevos
Hay diferentes formar de recodificar valores de la variable (datos), en el campo Valor
antiguo:
Valor
Utilizado para variables cualitativas, ejemplo, si se quiere en la variable Estado Civil
considerar, Viuda y Unión Libre en una sola categoría, se puede hacer la reasignación
con esta opción.
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Valor
1
2
3
4







Modalidades
Soltera
Casada
Viuda
Unión libre
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Valor
1
2
3
Modalidades
Soltera
Casada
Otros
En la celda de valor antiguo, se introduce el valor de 1
En la celda de valor nuevo, se introduce el valor de 1
Se pulsa el botón de añadir.
Se repite el proceso con el valor de 2 y de 3.
En cambio, para el último caso, en la celda de valor antiguo, se introduce el valor
de 4, y en la celda de valor nuevo, se introduce el valor de 3, se pulsa el botón
de añadir y se termina el proceso.
Pulsar continuar
Pulsar Aceptar
En el conjunto de datos, aparece en la última columna, la nueva variable creada:
Estado_civil_agrupado
Esta variable, fue creada con valores numéricos, luego, se etiqueta esta nueva variable
y se le considera una variable cualitativa ordinal.
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PROCEDIMIENTO
Vista de variables
Anchura: 1
Decimales: 0
Valores:
Valor: 1
Valor: 2
Valor: 3
Medida:
Etiqueta: Solteras
Etiqueta: Casadas
Etiqueta: Otros
Ordinal
Realizado el cambio de esta variable, en la vista de datos debe ser mostrada de la
siguiente manera
Rango
Utilizado para variables cuantitativas, si se va a recodificar un grupo de valores
numéricos, ejemplo: edades, en subgrupos o estratos, por ejemplo, si se quiere en la
variable “ganancia por día”, en cuatro grupos como sigue:
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PROCEDIMIENTO
Valor
1
2
3
4
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GANANCIA AL DIA
200.- 204
205 – 212
213 – 220
221 - 232
Menú principal
Transformar > Recodificar en distintas variables…
En la ventana Recodificar en distintas variables:






Seleccionar la variable a recodificar
Con el botón de asignación (botón ubicado en la parte central de la ventana),
enviar la variable seleccionada, por ejemplo, la variable Ganancia diaria al
campo de la ventana central (campo donde se va a realizar los cambios)
En la variable de resultado, escribir el nombre de la nueva variable como su
etiqueta correspondiente, por ejemplo
Nombre: Ganancia agrupada
Etiqueta: Ganancia agrupada
Pulsar el botón cambiar.
Con el botón de asignación (botón ubicado en la parte central de la ventana),
enviarlo a la ventana central (ventana donde se va a realizar los cambios)
En la variable de resultado, escribir el nombre de la nueva variable como su
etiqueta correspondiente
Seleccionar la opción: valores antiguos y nuevos
En la ventana Recodificar en distintas variables: Valores antiguos y nuevos
En el campo Valor antiguo: Seleccionar la opción Rango







En la celda ubicada en la parte inferior, se introduce el valor de 200
En la celda posterior (hasta), se introduce el valor de 204
En el campo de valor nuevo, en la celda de valor, se introduce el valor de 1.
Se pulsa el botón de añadir.
Se repite el proceso con el valor de 205 a 212, de 213 a 220 y finalmente de 221
a 232.
Pulsar continuar
Pulsar Aceptar
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En el conjunto de datos, aparece en la última columna, la nueva variable creada:
Ganancia_agrupada
Esta variable, fue creada con valores numéricos, luego, se etiqueta esta nueva variable
y se le considera una variable cualitativa ordinal. Se realiza después el cambio a variable
cualitativa, como en el caso anterior.
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FILTRACIÓN DE CASOS O SELECCIÓN DE CASOS
En muchas situaciones se está interesado en realizar un análisis estadístico descriptivo
y luego inferencial de una parte del archivo de datos inicial, por ejemplo, del ejemplo de
la matriz de datos de la información del grupo de obreras, puede que sea de interés
realizar un estudio estadístico sólo a las obreras solteras, o las obreras con más de 30
años de edad, etc. Entonces de debe seleccionar o filtrar la matriz de datos inicial, para
que satisfaga los requerimientos en los cuales se desea analizar.
En ocasiones de todos los casos que integran un archivo interesa seleccionar algunos
de ellos, con una determinada condición referida a una o más variables o ya sea en
forma aleatoria para obtener una muestra, éste último procedimiento se explicará más
adelante.
El SPSS permite filtrar temporalmente el conjunto de datos o generar un nuevo conjunto
de datos.
PROCEDIMIENTO
Menú principal
Datos > Seleccionar casos…
En el menú desplegable de la poción seleccionar casos, se presenta cinco formas de
realizarlo:





Todos los casos.
Si se satisface la condición.
Muestra aleatoria de casos
Basándose en el rango del tiempo o de los casos.
Usar variable de filtro.
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TODOS LOS CASOS
En la ventana Seleccionar casos, la opción activada por defecto es “Todos los casos” y
bajo la lista de variables aparece el mensaje Estado actual: No filtrar casos.
Antes de proceder a la selección de casos hay que tener en cuenta que el programa
presenta dos formas distintas para el tratamiento de los casos no seleccionados
dependiendo de la opción que se active en el recuadro Los casos no seleccionados son.
Con la opción Filtrados los casos no seleccionados no son incluidos en ningún
procedimiento posterior pero permanecen en la base de datos y pueden recuperarse en
cualquier momento desactivando el filtro; con la opción Eliminados los casos no
seleccionados desaparecen de la base de datos y ya no son recuperables.
Siempre que hay un filtro activado a la derecha de la barra de estado aparece la palabra
Filtrado. Los casos no seleccionados aparecen marcados en la base de datos.
SI SE SATISFACE LA CONDICIÓN
Si en donde debe especificarse la condición de filtrado, de manera que los casos que la
verifiquen quedan seleccionados.
PROCEDIMIENTO
En la ventana de Seleccionar casos


Escoger la opción Si se satisface la condición
Pulsar en la pestaña ubicada en la parte inferior: Si la op…
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La ventana que aparece si se selecciona este modo personalizado de filtro permite
generar una expresión de filtro compleja incluyendo una o varias condiciones. Cada
condición puede construirse a partir del contenido de variables ya existentes y el empleo
de operadores y funciones de SPSS.
Teclado numérico
Variables ya
existentes
Operadores
Funciones
OPERADORES
Los operadores lógicos, relacionales y aritméticos, son los usados a la hora de
establecer condiciones para los cálculos, o la hora de filtrar la base.
OPERADORES RELACIONALES
Los operadores relacionales se usan para saber la relación existente entre los dos
términos que hay a la izquierda y derecha del operador, pudiendo ser los términos dos
variables, una variable y un valor o dos valores; pudiendo ser a su vez los valores y las
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variables numéricas o alfanuméricas, teniendo la precaución de que los dos términos
sean del mismo tipo. Los operadores relacionales del SPSS son:
símbolo
=
~=
<
<=
Operador
Igual que
No igual que
Menor que
Menor que o igual que
Mayor que
Mayor o igual que
>
>=
OPERADORES LÓGICOS
Los operadores lógicos se utilizan para saber la relación existente entre dos expresiones
simples, excepto el operador “no” que sólo afecta a la expresión situada a la derecha.
Los operadores lógicos en el SPSS son:
símbolo
~
&
|
Operador
No
Y
O
Negación de la expresión
Ambas expresiones simultáneamente
Una expresión o la otra, o ambas
OPERADORES ARITMÉTICOS
Los operadores aritméticos se utilizan para expresiones simples relacionadas con variables
numéricas. Los operadores aritméticos en el SPSS son:
Suma (+),
Resta (-),
Multiplicación (*),
División (/)
Exponencial (**).
Agrupación ( ) [los operadores y funciones que aparecen dentro del paréntesis se
realizan antes de los que están fuera].
ORDEN DE PROCESAMEINTO DE LOS OPERADORES LÓGICOS
En las expresiones lógicas, el orden de las operaciones es:



Se ejecutan las operaciones relacionales
Se ejecuta el operador de negación "~"
Se ejecuta el operador de conjunción "&", se cumplan dos expresiones
simultáneamente
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


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Se ejecuta el operador de disyunción “|”, se cumplan una de las dos expresiones
o ambas a la vez.
Los operadores del mismo nivel se ejecutan de izquierda a derecha.
El orden de la operación puede ser modificado con la paréntesis “(. )”,
ejecutándose primero la expresión que se encuentra dentro del paréntesis.
Ejemplo 1
Consideremos que se está interesado, de la matriz de datos del archivo: obreras.sav en
seleccionar sólo las mujeres solteras.
La variable “Estado civil” de la Matriz de datos, sus categorías o modalidades tiene los
siguientes valores de ingreso o de codificación en el SPSS:
Valor
1
2
3
4
Modalidades
Soltera
Casada
Viuda
Unión libre
El ingreso en el SPSS debe ser: Estado Civil = 1
PROCEDIMIENTO
En el Menú principal
Datos > Seleccionar casos
En la ventana: Seleccionar casos, escoger la opción
 Si se satisface la condición
 Pulsar en la pestaña ubicada en la parte inferior: Si la op…
En la ventana: Seleccionar casos: Si la opción




Seleccionar la variable: Estado civil que está ubicada en la parte izquierda de
esta ventana
Con el botón de asignación enviarlo a la derecha, a la zona donde se realiza las
operaciones lógicas, aritméticas y relaciones,
Utilizar la calculadora que está ubicada en la parte inferior, pulsar el botón del
operador relacional “igual” y asignar a continuación el valor de 1.
Continuar
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En la ventana: Seleccionar casos, escoger la opción en los resultados


Copiar casos seleccionados a un nuevo conjunto de datos
Nombre del conjunto de datos: Obreras_1
Aceptar
A continuación, se muestra los resultados del nuevo conjunto de datos
Ejemplo 2
Consideremos que se está interesado, de la matriz de datos del archivo: obreras.sav en
seleccionar las obreras casadas y que tengan mayores o iguales a 1 ausencia.
La variable “Estado civil” y la variable “ausencias”, de la Matriz de datos, presenta los
siguientes valores de ingreso o de codificación en el SPSS:
Variable: Estado civil
valor
Modalidades
Soltera
1
Casada
2
Viuda
3
Unión
libre
4
Variable: ausencias
Valor
0
1
2
3
4
El ingreso en el SPSS debe ser: Estado Civil = 2 & ausencias >= 1
PROCEDIMIENTO
En el Menú principal
Datos > Seleccionar casos
21
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En la ventana: Seleccionar casos, escoger la opción


Si se satisface la condición
Pulsar en la pestaña ubicada en la parte inferior: Si la op…
En la ventana: Seleccionar casos: Si la opción








Seleccionar la variable: Estado civil que está ubicada en la parte izquierda de
esta ventana
Con el botón de asignación enviarlo a la derecha, a la zona donde se realiza las
operaciones lógicas, aritméticas y relaciones,
Utilizar la calculadora que está ubicada en la parte inferior, pulsar el botón del
operador relacional “igual” y asignar a continuación el valor de 2.
Luego, seleccionar de la calculadora del SPSS, el operador lógico “&”.
Seleccionar la variable: “ausencias” que está ubicada en la parte izquierda de
esta ventana
Con el botón de asignación enviarlo a la derecha, a la zona donde se realiza las
operaciones lógicas, aritméticas y relaciones,
Utilizar la calculadora que está ubicada en la parte inferior, pulsar el botón del
operador relacional “menor o igual que” >= y asignar a continuación el valor de
1.
Continuar
En la ventana: Seleccionar casos, escoger la opción en los resultados


Copiar casos seleccionados a un nuevo conjunto de datos
Nombre del conjunto de datos: Obreras_2
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Aceptar
A continuación, se muestra los resultados del nuevo conjunto de datos
Ejemplo 3
De la matriz de datos, que está en el archivo del SPSS, OBRERAS.SAV, seleccionar
las obreras casadas, con edades comprendidas entre 30 a 34 años.
Solución
La variable “Estado civil” y la variable “edad”, de la Matriz de datos, presenta los
siguientes valores de ingreso o de codificación en el SPSS:
Variable: Estado civil
valor
Modalidades
Soltera
1
Casada
2
Viuda
3
Unión libre
4
Variable: Edad
Valores
Mínimo: 22
Máximo: 40
El ingreso en el SPSS debe ser:
Estado Civil = 1 & edad >= 30 & edad <= 34
23
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PROCEDIMIENTO
En el menú principal de la vista de datos
Datos > Seleccionar casos > Si se satisface la condición
En la ventana: Seleccionar casos, escoger la opción


Si se satisface la condición
Pulsar en la pestaña ubicada en la parte inferior: Si la op…
En la ventana: Seleccionar casos: Si la opción








Seleccionar la variable: Estado civil que está ubicada en la parte izquierda de
esta ventana
Con el botón de asignación enviarlo a la derecha, a la zona donde se realiza las
operaciones lógicas, aritméticas y relaciones,
Utilizar la calculadora que está ubicada en la parte inferior, pulsar el botón del
operador relacional “igual” y asignar a continuación el valor de 1.
Luego, seleccionar de la calculadora del SPSS, el operador lógico “&”.
Seleccionar la variable: “edad” que está ubicada en la parte izquierda de esta
ventana
Con el botón de asignación enviarlo a la derecha, a la zona donde se realiza las
operaciones lógicas, aritméticas y relaciones,
Utilizar la calculadora que está ubicada en la parte inferior, pulsar el botón del
operador relacional “mayor o igual que” >= 30, luego pulsar el botón del operador
relacional “menor o igual que” <= 34.
Continuar
Continuar
Copiar casos seleccionados a un nuevo conjunto de datos
Nombre del conjunto de datos: Obreras_3
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Aceptar
A continuación, se muestra los resultados del nuevo conjunto de datos
MUESTRA ALEATORIA DE CASOS
Este procedimiento nos permite extraer una muestra de los casos; ya sea basándonos
en un porcentaje concreto de los casos o por medio de un número específico de casos.
Al hacer clic en el botón Muestra, aparece el cuadro de diálogo correspondiente
Al hacer clic en el botón Muestra, aparece el cuadro de diálogo correspondiente
Al seleccionar la primera de las opciones (porcentaje de los casos), el programa
aproxima el valor del porcentaje al número entero de casos más cercano. Al seleccionar
la segunda opción (número exacto de casos), el programa escoge los valores de los
primeros casos del archivo; es decir, de los casos que se encuentren en las filas iniciales
del archivo.
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BASÁNDOSE EN EL RANGO DE TIEMPO O DE LOS CASOS
Esta opción nos permite definir los limites (Superior e Inferior), entre los cuales se
escogerán los casos. Al hacer clic sobre el botón Rango, aparece el cuadro de diálogo
correspondiente.
En este cuadro aparecen dos casillas, en donde debemos ingresar los valores del primer
caso y el último caso que será seleccionado. Los valores de estas casilla pueden ser
numéricos o fechas/horas. Los rangos de fechas o de tiempos sólo estarán disponibles
para los datos de series temporales con variables de fecha ya definidas (menú Datos,
Definir fechas).
USAR VARIABLE DE FILTRO
Emplea una variable numérica cuyos datos determinan los casos seleccionados. Todos
los casos de la variable de filtro que cuenten con cualquier valor distinto del cero (0) o
del valor perdido por el sistema (Vació), serán seleccionados. Para utilizar este método,
es necesario ingresar una variable en la casilla ubicada en la parte inferior de la opción,
haciendo clic en el botón Flecha.
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USO DEL SOFTWARE DE ESTADÍSTICA SPSS PARA SELECCIONAR UNIDADES
DE OBSERVACIÓN MEDIANTE TIPOS DE MUESTREO
Una vez creado un fichero de datos (MATRIZ DE DATOS OBRERAS.sav), puede ser
necesario en ocasiones seleccionar a determinadas “unidades de observación” de la
población para que formen parte de la muestra, mediante algún método de muestreo,
en este caso probabilístico. El software estadístico SPSS (versión 22), permite
seleccionar “unidades de observación” mediante diferentes procedimientos de
muestreo, en este documento, serán los métodos probabilísticos: Aleatorio Simple,
Sistemático simple, estratificado y por conglomerados.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
DEFINICIÓN
Procedimiento de muestreo probabilístico, que consiste en la selección de n unidades
de análisis de una población de tamaño N, de tal manera que cada unidad de la
población tenga la misma probabilidad de ser seleccionada para ser parte de la muestra.
Dependiendo de si los individuos del universo
pueden ser seleccionados más de una vez en la
muestra, hablaremos de Muestreo Aleatorio
Simple con reposición o sin reposición. Si
usamos reposición, el hecho de que seleccione
un individuo al azar para mi muestra no
impediría que este mismo individuo pudiese
volver a ser seleccionado en una siguiente
selección. Sería equivalente a decir que cada
vez que extraigo un número al azar de mi urna,
vuelvo a colocar el número antes de la siguiente
extracción. Si por el contrario no usamos
reposición, un individuo seleccionado para la
muestra una vez ya no entraría nuevamente en
el sorteo.
A continuación vamos a describir algunos ejemplos de cómo realizar con el programa
SPSS distintos tipos de procedimientos de muestreo.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE CON SPSS
PROCEDIMIENTO N  1 (SIN USO DE MUESTRAS COMPLEJAS)
Paso 1:
Abrir el archivo de datos (marco muestral de la población), en el ejemplo:
MATRIZ DE DATOS OBRERAS.sav
Paso 2:
En el menú principal seleccionar:
Datos > Seleccionar casos…
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Paso 3:
En el cuadro de diálogo:

Seleccionar la opción Muestra aleatoria de casos

Pulsar el botón Ejemplo (Ver Figura N11)
Paso 4:
Figura N11
En el cuadro de diálogo:

Seleccionar la opción Exactamente

Ingresar los datos 𝒏 = 𝟏𝟐 y 𝑵 = 𝟓𝟎 como se muestran a continuación:
Pulsar: Continuar
Paso 5:
Regresa al cuadro de diálogo anterior: Seleccionar casos
En los resultados:
 Selecciona: Copiar casos seleccionados a un nuevo conjunto de datos
 Nombre de conjunto de datos: MUESTRA_ALEATORIA_SIMPLE_1
Pulsar: Aceptar (Ver Figura N12)
Figura N12
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Con esta opción, se crea un nuevo conjunto de datos, en el archivo:
MUESTRA_ALEATORIA_SIMPLE_1.sav, como se observa en la siguiente figura: (Ver
Figura N13)
Figura N13
A continuación, se puede solicitar al software SPSS, algunos resultados de interés, por
ejemplo:


Porcentaje de obreras solteras
Promedio de la edad de las obreras
En la vista de datos, realizamos el siguiente procedimiento:
Paso 1:
En el Menú Principal, seleccionar:
Analizar > Estadísticos descriptivos > Frecuencias… (Ver Figura N14)
Figura N14
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Paso 2:
En el cuadro de diálogo de Frecuencias:
Seleccionar las variables: Edad y Estado Civil, y con el botón de asignación, enviarlo
al recuadro de Variables.
Paso 3:
Debe estar activado (por defecto) en la parte inferior del cuadro la opción:
Paso 4:
Pulsar sobre la opción: Estadísticos
Seleccione de las medidas de tendencia central: Media
Continuar
Aceptar
(Ver Figura N15).
Figura N15
En la vista de resultados, se obtienen los siguientes resultados: (Ver Figura N15).
Figura N15
Luego, en la muestra aleatoria simple de 12 unidades de observación (obreras) se
obtuvo los siguientes resultados:


El porcentaje de obreras solteras es de: 58,3%
El promedio de la edad de las obreras es de 29,08 años
En cualquiera de estas situaciones, sea cual sea la combinación de procedimientos, al
final tenemos como resultante UN DISEÑO MUESTRAL que es el producto final de la
mezcla de todos los diseños muestrales que intervienen. Un diseño muestral de este
tipo se denomina diseño muestral complejo. Las muestras obtenidas con tales diseños
se pueden por ello denominar muestras complejas. El módulo de SPSS denominado
precisamente Muestras Complejas nos permite,
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PROCEDIMIENTO N  2 (CON USO DE MUESTRAS COMPLEJAS)
Paso 1:
Abrir el archivo de datos (marco muestral de la población), en el ejemplo:
MATRIZ DE DATOS OBRERAS.sav
Paso 2:
En el menú principal seleccionar:
Analizar > Muestras Complejas > Seleccionar una muestra… (Ver Figura N16).
Figura N16
Aparece una ventana (Cuadro de diálogo) en la que podemos elegir entre CREAR un
plan de muestreo nuevo, EDITAR un plan de muestreo ya existente, o pasar
directamente a la EXTRACCIÓN de una muestra (esto requiere que ya haya un plan).
En principio, si estamos en el inicio, emplearemos la primera opción. Mediante la opción
Examinar es posible escoger el directorio en el cual se grabará el fichero con el plan que
creemos, así como su nombre. Por defecto la extensión es .CSPLAN. (Ver Figura N17).
Figura N17
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Paso 3:
En el Asistente de muestreo elegir: Diseñar una muestra


Pulsar Examinar
Seleccionar el directorio donde se desea grabar el archivo con el plan de
muestreo. En este caso, se eligió el siguiente directorio:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS / PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Escribir un nombre del archivo que contenga el plan de muestreo, ejemplo:
MUESTREO/_ALEATORIO_ SIMPLE
(Ver Figura N18).
Figura N18




Pulsar guardar
Pulsar siguiente
Pulsar siguiente
Pulsar siguiente
Paso 4:
 En el asistente de muestreo, en la opción de valor: escribir la cantidad de
unidades de observación, es decir, tamaño de la muestra: 12 (Ver Figura N19).
Figura N19
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


Métodos de muestreo probabilístico
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Pulsar siguiente
Pulsar siguiente
Pulsar siguiente
Paso 5:

En el asistente de muestreo, seleccionamos, valor personalizado: introducimos
una cadena de números, ejemplo: 222222, para poder posteriormente con esta
opción poder crear otra muestra aleatoria distinta a la inicial.

Pulsar siguiente
(Ver Figura N20).
Figura N20
Paso 6:
 En el asistente de muestreo, escogemos la opción: Nuevo conjunto de datos y
escribimos un nombre para la muestra, ejemplo:
MUESTRA_ALEATORIA_SIMPLE_02
(Ver Figura N21).
Figura N21


Pulsar siguiente
Pulsar Finalizar
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Con esta opción, se crea un nuevo conjunto de datos, en el archivo:
MUESTRA_ALEATORIA_SIMPLE_02, como se observa en la siguiente figura:
(Ver Figura N22).
Figura N22
Una vez creado el nuevo conjunto de datos, procedemos a guardarlo
PROCEDIMIENTO
Archivo > Guardar datos como…

Direccionamos o indicamos la ruta donde se va a guardar los datos. Por ejemplo:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS/PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO ALEAOTRIO SIMPLE/


Escribimos el nombre del archivo a guardar:
MUESTRA_ALEATORIA_SIMPLE_02
Pulsamos la opción Guardar
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MUESTREO SISTEMÁTICO SIMPLE
DEFINICIÓN
Procedimiento de muestreo probabilístico, que consiste en seleccionar la primera unidad
de análisis en forma aleatoria y las demás n-1 unidades de análisis de la muestra serán
seleccionadas de acuerdo a una regla o sucesión mediante una constante.
MUESTREO SISTEMÁTICO SIMPLE CON SPSS
PROCEDIMIENTO (CON USO DE MUESTRAS COMPLEJAS)
Paso 1:
Abrir el archivo de datos (marco muestral de la población), en el ejemplo:
MATRIZ DE DATOS OBRERAS.sav
Paso 2:
En el menú principal seleccionar:
Analizar > Muestras Complejas > Seleccionar una muestra… (Ver Figura N23).
Figura N23
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Aparece una ventana (Cuadro de diálogo), se trata del Asistente de muestreo, el cual
tienen varias opciones:



Diseñar una muestra: Se utiliza para crear un plan de muestreo nuevo, cuando
no se tiene, es la opción que vamos a utilizar
Editar un diseño muestral: Se utiliza cuando ya se tiene creado un plan de
muestreo.
Extraer la muestra: Se tiene el plan de muestreo creado, entonces se puede
extraer una muestra.
(Ver Figura N24).
Figura N24
Paso 3:
En el Asistente de muestreo elegir: Diseñar una muestra
 Pulsar Examinar
 Seleccionar el directorio donde se desea grabar el archivo con el plan de
muestreo. En este caso, se eligió el siguiente directorio:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS / PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO SISTEMÁTICO SIMPLE

Escribir un nombre del archivo que contenga el plan de muestreo, ejemplo:

Pulsar guardar
MUESTREO SISTEMÁTICO SIMPLE
(Ver Figura N25).
Figura N25
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

Métodos de muestreo probabilístico
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Pulsar guardar
Pulsar siguiente
Paso 4:

En el asistente de muestreo, escoger en el método, la opción: Sistemático Simple
(Ver Figura N26).
Figura N26

Pulsar siguiente
Paso 5:

En el asistente de muestreo, en la opción de valor: escribir la cantidad de
unidades de observación, es decir, tamaño de la muestra: 12. (Ver Figura N27).
Figura N27



Pulsar siguiente
Pulsar siguiente
Pulsar siguiente
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Paso 6:
En el asistente de muestreo, seleccionamos, valor personalizado: introducimos una
cadena de números, ejemplo: 666666, para poder posteriormente con esta opción poder
crear otra muestra aleatoria distinta a la inicial.
(Ver Figura N28).
Figura N28
Pulsar siguiente
Paso 7:
En el asistente de muestreo, escogemos la opción: Nuevo conjunto de datos y
escribimos un nombre para la muestra, ejemplo:
MUESTRA_SISTEMÁTICO_SIMPLE_1
(Ver Figura N29).
Figura N29
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

Métodos de muestreo probabilístico
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Pulsar siguiente
Pulsar Finalizar
Con esta opción, se crea un nuevo conjunto de datos, en el archivo:
MUESTRA_SISTEMATICA_SIMPLE_1, como se observa en la siguiente figura:
(Ver Figura N30).
Figura N30
Una vez creado el nuevo conjunto de datos, procedemos a guardarlo
PROCEDIMIENTO
Archivo > Guardar datos como…
 Direccionamos o indicamos la ruta donde se va a guardar los datos. Por ejemplo:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS/PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO SISTEMATICO SIMPLE/


Escribimos el nombre del archivo a guardar:
MUESTRA_SISTEMÁTICO SIMPLE_1
Pulsamos la opción Guardar
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Métodos de muestreo probabilístico
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MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
Introducción
Al realizar un muestreo aleatorio simple, por efecto del azar, puede ocurrir que en la
muestra se encuentren en distinta proporción que en la población, valores de variables
que puedan influir decisivamente en la variable o variables principales del estudio. Por
ejemplo, si el objetivo del estudio es estimar la talla media de los habitantes con edades
comprendidas entre 18 y 65 años de una determinada ciudad, en la que el 50% de los
habitantes son hombres y el 50% de ella, son mujeres. Si por efecto del azar en la
muestra hay más mujeres que hombres, la estimación de la talla será menor de lo que
realmente es, puesto que, en general, la talla de las mujeres es menor que la de los
hombres. Para evitar que el efecto del azar pueda influir por desequilibrios en una
determinada variable, se puede dividir la población en tantas partes como categorías
tenga la variable cuya influencia se quiere controlar; a esta división de la población se
le denomina estratificar. En este caso la variable estratificadora es el sexo y el número
de estratos son dos: hombres y mujeres. El muestreo se realizará de tal manera que
tenga una proporción de hombres y mujeres igual que en el de la población que se
quiere muestrear, para evitar el riesgo.
DEFINICIÓN
Procedimiento de muestreo probabilístico, que consiste en dividir en subgrupos
disjuntos (Estratos) a la población, y posteriormente en cada uno de subgrupos
seleccionar las unidades de análisis mediante un muestreo aleatorio simple.
Observación
Se puede usar otros métodos de muestreo en cada subgrupo (muestreo sistemático,
aleatorio con reposición, etc.).
ESTRATOS
Los estratos suelen ser grupos homogéneos de individuos, que a su vez son
heterogéneos entre diferentes grupos. Los estratos deben ser homogéneos
internamente y heterogéneos entre sí.
Es relativamente habitual definir estratos de acuerdo a algunas variables características
de la población como son la edad, sexo, clase social o región geográfica. Estas variables
permiten dividir fácilmente la muestra en grupos mutuamente excluyentes y con
bastante frecuencia, permiten discriminar comportamientos diferentes dentro de la
población.
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Gráfica: Estratificación de la población
MUESTREO ESTRATIFICADO ALEATORIO CON SPSS
PROPORCIONAL AL TAMAÑO DE LOS ESTRATOS
Para determinar, la afijación o distribución del tamaño de la muestra fijada
inicialmente,𝑛 = 12, con respecto a cada estrato (Soltera, Casada, Viuda y Unión Libre),
debemos considerar varias opciones, una de ellas tiene que ver con los porcentajes de
cada estrato en toda la población.
PROCEDIMIENTO
Vista de datos
Ubicarse con el cursor, en la variable: ESTADO_CIVIL
Pulsar con la parte derecha del mouse se desplegará un menú, del cual seleccionará,
estadísticos descriptivos
(Ver Figura N31).
Figura N31
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En la vista de resultados, se puede obtener la información
Del cual, obtenemos las cantidades de la muestra, que corresponden a cada estrato:
60 × 12
= 7.2 ≈ 7 ∶ 𝑆𝑜𝑙𝑡𝑒𝑟𝑎𝑠
100
10 × 12
= 1.2 ≈ 1 ∶ 𝑉𝑖𝑢𝑑𝑎
100
;
;
20 × 12
= 2.4 ≈ 3 ∶ 𝐶𝑎𝑠𝑎𝑑𝑎𝑠
100
10 × 12
= 1.2 ≈ 1
100
∶ 𝑈𝑛𝑖ó𝑛 𝐿𝑖𝑏𝑟𝑒
PROCEDIMIENTO (CON USO DE MUESTRAS COMPLEJAS)
Paso 1:
Abrir el archivo de datos (marco muestral de la población), en el ejemplo:
MATRIZ DE DATOS OBRERAS.sav
Paso 2:
En el menú principal seleccionar:
Analizar > Muestras Complejas > Seleccionar una muestra…
(Ver Figura N32).
Figura N32
42
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Paso 3:
En el Asistente de muestreo elegir: Diseñar una muestra
 Pulsar Examinar
 Seleccionar el directorio donde se desea grabar el archivo con el plan de
muestreo. En este caso, se eligió el siguiente directorio:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS / PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO ESTRATIFICADO ALEATORIO

Escribir un nombre del archivo que contenga el plan de muestreo, ejemplo:
MUESTREO ESTRATIFICADO ALEATORIO

Pulsar guardar
(Ver Figura N33).

Pulsar siguiente
Figura N33
Paso 4:
En el asistente de muestreo, seleccionar la variable que va a considerar a estratificar,
en este caso, vamos a considerar la variable:
Estado Civil de las Obreras
(Ver Figura N34).
Figura N34
Pulsar siguiente
Pulsar siguiente (Por defecto, se escoge el método de muestreo aleatorio simple).
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Métodos de muestreo probabilístico
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Paso 5:
En el asistente de muestreo, escogemos:
 Valores desiguales para los estratos
 Definir
 En el recuento, colocar los valores de la muestra en cada estrato:
Soltera: 7
Casada: 3
Viuda:1
Unión Libre: 1
(Ver Figura N35).
Continuar
Figura N35
Paso 6:
En el asistente de muestreo, seleccionamos, valor personalizado: introducimos una
cadena de números, ejemplo: 444444, para poder posteriormente con esta opción poder
crear otra muestra aleatoria distinta a la inicial.
(Ver Figura N36).
Figura N36
Siguiente
Paso 7:
En el asistente de muestreo, escogemos la opción: Nuevo conjunto de datos y
escribimos un nombre para la muestra, ejemplo:
MUESTRA_ESTRATIFICADO_ 1
(Ver Figura N37).
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Métodos de muestreo probabilístico
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Figura N37
Siguiente
Finalizar
Con esta opción, se crea un nuevo conjunto de datos, en el archivo:
MUESTRA_ESTRATIFICADA_1, como se observa en la siguiente figura:
(Ver Figura N38).
Figura N38
Una vez creado el nuevo conjunto de datos, procedemos a guardarlo
PROCEDIMIENTO
Archivo > Guardar datos como…
 Direccionamos o indicamos la ruta donde se va a guardar los datos. Por ejemplo:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS/PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO ESTRATIFICADO ALEATORIO/


Escribimos el nombre del archivo a guardar:
MUESTRA_ESTRATICADA_1
Pulsamos la opción Guardar
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Métodos de muestreo probabilístico
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MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Introducción
En los procedimientos de muestreo probabilístico hasta ahora analizados: Muestreo
Aleatorio Simple, Muestreo Sistemático y Muestreo Estratificado, se ha supuesto que la
población está dada, y que mediante cualquiera de los procedimientos anteriores en
situaciones diferentes se pueden extraer las unidades de análisis, es decir, las unidades
de análisis coinciden con las unidades de muestreo. Sin embargo, las unidades de
análisis no necesariamente están bien definidas, aunque la población lo esté. Puede
haber varias formas de enumerar las unidades y el tamaño de unidad elegido puede
contener subunidades más pequeñas.
Suponga que queremos determinar cuántas bicicletas son propiedad de los residentes
de una comunidad de 10 000 familias. Podríamos extraer una muestra aleatoria simple
de 400 familias o dividir la comunidad en bloques que tuviesen aproximadamente 20
familias cada uno y analizar a cada familia en cada uno de los 20 bloques elegidos al
azar de entre los 500 bloques de la comunidad.
DEFINICIÓN
Procedimiento de muestreo probabilístico, que consiste en la que cada unidad de
muestreo es un conjunto o conglomerados de elementos.
El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos
o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población
en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos
contienen toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos seleccionar
únicamente algunos de estos conglomerados para realizar el estudio.
CONGLOMERADOS
Son grupos disjuntos (sin solapamiento) y exhaustiva (todos los individuos deben estar
en un grupo), de tal manera que los grupos no difieran entre sí en relación a aquello que
queremos medir.
Estos grupos deberán ser tan heterogéneos como la población total. Si los grupos son
tan heterogéneos como la población, es tan eficiente como el muestreo aleatorio simple.
En el muestreo por conglomerados las unidades de muestreo son grupos de unidades
de estudio, algo que puede resultar muy beneficioso en relación al coste del propio
muestreo. A cambio, es habitual obtener una menor precisión al usar esta técnica,
causada por falta de heterogeneidad dentro de los conglomerados.
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MUESTREO POR CONGLOMERADOS CON SPSS
PROCEDIMIENTO (CON USO DE MUESTRAS COMPLEJAS)
Paso 1:
Abrir el archivo de datos (marco muestral de la población), en el ejemplo:
MATRIZ DE DATOS OBRERAS.sav
Paso 2:
En el menú principal seleccionar:
Analizar > Muestras Complejas > Seleccionar una muestra…
(Ver Figura N39).
Figura N39
Paso 3:
En el Asistente de muestreo elegir: Diseñar una muestra
 Pulsar Examinar
 Seleccionar el directorio donde se desea grabar el archivo con el plan de
muestreo. En este caso, se eligió el siguiente directorio:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS / PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO POR CONGLOMERADOS

Escribir un nombre del archivo que contenga el plan de muestreo, ejemplo:
MUESTREO POR CONGLOMERADOS

Pulsar guardar
(Ver Figura N40).
Figura N40
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
Métodos de muestreo probabilístico
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Pulsar siguiente
Paso 4:
En el asistente de muestreo, seleccionar la variable que va a considerar para ser cluster
o conglomerado, en este caso, vamos a considerar la variable:
CALIFICACIÓN
Pulsar siguiente
Pulsar siguiente (Por defecto,
muestreo aleatorio simple).
Valor
1
2
3
4
5
Categoría
Muy mala
Mala
Regular
Buena
Muy buena
se escoge el método de
(Ver Figura N41).
Figura N41
Paso 5: (Seleccionamos aleatoriamente dos conglomerados o cluster)
En el asistente de muestreo, escogemos:
 Unidades: Recuentos
 Valor: 2
(Ver Figura N42).
Figura N42
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Métodos de muestreo probabilístico
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Siguiente
Siguiente
Paso 6:
En el asistente de muestreo, seleccionamos, valor personalizado: introducimos una
cadena de números, ejemplo: 888888, para poder posteriormente con esta opción poder
crear otra muestra aleatoria distinta a la inicial.
(Ver Figura N43).
Figura N43
Siguiente
Paso 7:
En el asistente de muestreo, escogemos la opción: Nuevo conjunto de datos y
escribimos un nombre para la muestra, ejemplo:
MUESTRA_POR_CONGLOMERADOS_1
(Ver Figura N44).
Figura N44
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Métodos de muestreo probabilístico
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Siguiente
Finalizar
Con esta opción, se crea un nuevo conjunto de datos, en el archivo:
MUESTRA_POR_CONGLOEMRADOS_1, como se observa en la siguiente figura:
(Ver Figura N45).
Figura N45
Una vez creado el nuevo conjunto de datos, procedemos a guardarlo
PROCEDIMIENTO
Archivo > Guardar datos como…
 Direccionamos o indicamos la ruta donde se va a guardar los datos. Por ejemplo:
D: Semestre 2018 II / Trabajo Social / Segunda componente/Archivos SPSS/PLAN DE
MUESTREO/ MUESTREO POR CONGLOMERADOS/

Escribimos el nombre del archivo a guardar:

Pulsamos la opción Guardar
MUESTRA_POR_CONGOMERADOS_1
50