Evidencia #3

Regional Distrito Capital Sistema de Gestión de la Calidad

INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN OPTIMIZACION DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCION

Versión 2

Código: 2TGPID3

Centro de Gestion Industrial Bogota AGOSTO de 2008

CUESTIONARIO 1-

DATOS GENERALES

UNIDAD DE APRENDIZAJE: Formular el problema de interés de la organización de acuerdo con los parámetros del sistema de producción. ACTIVIDAD ENSEÑANZA – APRENDIZAJE – EVALUACIÓN: 1. Identificar y aplicar las tecnicas de recolecccion de informacion en los procesos productivos. Nombre del estudiante: Identificación: Nombre del formador: Luis Eduardo Leguizamón Ciudad y fecha: Bogotá, agosto 20 de 2008 2- INSTRUCCIONES PARA EL DILIGENCIAMIENTO Señor Evaluado: Este cuestionario ha sido elaborado con el fin de recoger evidencias de su conocimiento, relacionadas con el módulo de formación. Usted debe:     

Responder todas las preguntas. Diligenciar los datos personales de identificación y los relacionados con la Estructura curricular y módulo de formación. Presentar siempre la evaluación en presencia del evaluador, utilizando letra clara y legible, si requiere ayuda para ello, solicítela. Firmar la evaluación si esta de acuerdo con el resultado de lo contrario proceda apelar. En máximo tres días hábiles el evaluador le entregará de manera presencial, el resultado obtenido.

CONCEPTO: CUMPLE_____

AÚN NO CUMPLE_____

Si el concepto es AÚN NO CUMPLE, el evaluador deberá describir a continuación la competencia faltante, orientar la forma en que puede ser adquirida, concertar la fecha en que será recogerá dicha evidencia y transcribirla al plan de evaluación. FECHA DE ENTREGA DE RESULTADO:

FIRMA DEL EVALUADO

FIRMA DEL EVALUADOR

Resultado de aprendizaje 1/1: Formular el problema de interés de la organización de acuerdo con los parámetros del sistema de producción..

1.EXPLIQUE LA METODOLOGIA EN LA RECOLECION DE DATOS. Los seres humanos utilizan, para desarrollar su vida y realizar actividades, un conjunto amplio de conocimientos. Pero este conocimiento debe ser encontrado por medio de un trabajo indagatorio sobre los objetos que se intenta conocer. Cuando comenzamos a preocuparnos del modo en que se ha adquirido un conocimiento, o cuando intentamos encontrar un conocimiento nuevo, se nos presentan cuestiones de variada índole, muchas de las cuales integran el campo de la Metodología Una vez obtenidos los indicadores de los elementos teóricos y definido el diseño de la investigación, será necesario definir las técnicas de recolección de datos para construir los instrumentos que nos permitan obtenerlos de la realidad. Un instrumento de recolección de datos es cualquier recurso de que se vale el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información. Dentro de cada instrumento pueden distinguirse dos aspectos:  

La forma: se refiere a las técnicas que utilizamos para la tarea de aproximación a la realidad (observación, entrevista). El contenido: queda expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir. Se concreta en una serie de ítems que no son otra cosa que los indicadores que permiten medir a las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas, puntos a observar, elementos para registrar, etc. El instrumento sintetiza en sí toda la labor previa de investigación: resume los aportes del marco teórico al seleccionar datos que corresponden a los indicadores y, por lo tanto, a las variables y conceptos utilizados; pero también sintetiza el diseño concreto elegido para el trabajo. Mediante una adecuada construcción de los instrumentos de recolección, la investigación alcanza la necesaria correspondencia entre teoría y hechos. DATOS PRIMARIOS Y SECUNDARIOS.

 

Datos primarios: son aquellos que el investigador obtiene directamente de la realidad, recolectándolos con sus propios instrumentos. Datos secundarios: son registros escritos que proceden también de un contacto con la práctica, pero que ya han sido elegidos y procesados por otros investigadores. Los datos primarios y secundarios no son dos clases esencialmente diferentes de información, sino partes de una misma secuencia: todo dato secundario ha sido primario en sus orígenes, y todo dato primario, a partir del momento en que el investigador concluye su trabajo, se convierte en dato secundario para los demás

TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS PRIMARIOS. 

LA OBSERVACIÓN. Consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que queremos estudiar. Es una técnica antigua: a través de sus sentidos, el hombre capta la realidad que lo rodea, que luego organiza intelectualmente. Durante innumerables observaciones sistemáticamente repetidas. El uso de nuestros sentidos es una fuente inagotable de datos que, tanto para la actividad científica como para la vida práctica, resulta de inestimable valor.



LA ENTREVISTA. Consiste en una interacción entre dos personas, en la cual el investigador formula determinadas preguntas relativas al tema en investigación, mientras que el investigado proporciona verbalmente o por escrito la información que le es solicitada. Existen además otros procedimientos de recolección de datos primarios, entre los que figuran el llamado cuestionario de auto- aplicación, los tests, los diagramas sociométricos, las escalas y diferenciales semánticos, etc. sin embargo, todos tienen su origen, en última instancia, en las dos principales técnicas mencionadas

LA ENTREVISTA. La entrevista es una forma específica de interacción social que tiene por objeto recolectar datos para una indagación. El investigador formula preguntas a las personas capaces de aportarle datos de interés, estableciendo un diálogo, donde una de las partes busca recoger informaciones y la otra es la fuente de esas informaciones. Su principal ventaja radica en que son los mismos actores sociales quienes proporcionan los datos relativos a sus conductas, opiniones, deseos, actitudes y expectativas. El entrevistador debe poseer por lo menos una cultura media, que comprenda el valor y la importancia de cada dato recogido y la función que su trabajo desempeña en el conjunto de la investigación. Tendrá que ser mentalmente ágil, no tener prejuicios marcados frente a ninguna categoría de personas y, sobre todo, ser capaz de dejar hablar libremente a los demás, eliminando por completo todo intento de convencerlos, apresurarlos, o agredirlos con sus opiniones. La entrevista habrá de realizarse a las horas más apropiadas para las personas que responden, teniendo en cuenta que su posible duración no afecte la confiabilidad de los datos. La entrevista es una técnica que en realidad se denomina entrevista no estructurada, y la encuesta es igual a lo que denominamos, en metodología, entrevista estructurada. Las entrevistas estructuradas serán aquellas que predeterminen en mayor medida las respuestas por obtener, y fijan de antemano sus elementos con más rigidez, mientras que las entrevistas informales serán las que transcurran de un modo más espontáneo, libre, sin sujetarse a ningún canon

EL CUESTIONARIO AUTOADMINISTRADO. Al cuestionario lo podemos definir como un método para obtener información de manera clara y precisa, donde existe un formato estandarizado de preguntas y donde el informante reporta sus respuestas. Es un instrumento indispensable para llevar a cabo entrevistas formalizadas, pero puede usarse independientemente de éstas. En tal caso, se entregará al informante el cuestionario para que éste, por escrito, consigne por sí mismo las respuestas. Es claro que no se trata de una entrevista, pues no existe el elemento de interacción personal que la define. La elaboración del cuestionario requiere un conocimiento previo del fenómeno que se va a investigar. Del mismo modo, la experiencia del investigador es imprescindible para la construcción de cuestionarios, los que deben ser adaptados a las necesidades del investigador y a las características de la comunidad en la que se realiza la investigación. La principal ventaja de los cuestionarios auto administrados reside en la gran economía de tiempo y personal que implican, ya que pueden enviarse por correo, dejarse en algún lugar apropiado o administrarse directamente a grupos reunidos al efecto. Su desventaja está en que impide conocer las reacciones reales del informante ante cada pregunta. También las confusiones o malentendidos pueden multiplicarse, pues no existe la posibilidad de consultar sobre dudas específicas o de orientar una respuesta hacia su mayor profundización o especificación. El empleo de los cuestionarios auto administrado se hace especialmente recomendable en aquellos casos en que es factible reunir de una sola vez a un cierto número de personas. Por otra parte, muchas personas adoptan una actitud irresponsable o pierden el interés frente a cuestionarios auto administrado, lo que es otro factor negativo de esta técnica

TIPOS DE CUESTIONARIOS. 

 

Cuestionarios abiertos. Son aquellos en los que se pregunta al sujeto algo y se le deja en libertad de responder como quiera. Este tipo de cuestionario es muy útil y proporciona mucha información, pero requiere más tiempo por parte del informante y es más difícil de analizar y codificar por parte del investigador. Generalmente, se aplican en estudios pilotos con el fin de obtener más datos Cuestionarios cerrados. Están estructurados de tal manera que al informante se le ofrecen sólo determinadas alternativas de respuesta. Es más fácil de codificar y contestar. Como desventaja, podemos mencionar que las categorías que se ofrecen pueden no ser las más adecuadas, o que la persona no haya pensado sus respuestas en términos de las categorías que se le ofrecen. Otra desventaja es que, al ofrecerle categorías al informante, se le están "sugiriendo" las respuestas. Entre los cuestionarios cerrados, tenemos:

1. EXPLIQUE Y REPRESENTE GRÁFICAMENTE MEDIANTE FORMATOS COMO RECOLECTAR INFORMACION DE UN SISTEMA DE PRODUCCION. Establezca formas apropiadas de recoger los datos Una vez que se han recogido los datos, diferentes clases de métodos estadísticos pueden ser utilizados para analizarlos, de modo que se conviertan en fuente de información. Cuando se recoger datos, es importante organizados adecuadamente para facilitar su procesamiento posterior. En primer lugar, el origen de los datos debe registrarse claramente. Los datos cuyo origen no se conocen con claridad se convierten en información inútil. Con frecuencia, se obtiene poca información útil a pesar de haber gasta do una semana reuniendo datos sobre alguna característica de calidad, debido a que las personas olvidaron en qué días de la semana se recogieron los datos, qué máquinas hicieron el procesos, quiénes fueron los trabajadores, qué lotes de materiales se usaron, y así sucesivamente.

En segundo lugar, los datos deben registrarse de tal manera que puedan utIlizarse fácilmente. Por el hecho de que con frecuencia los datos se utilizan posteriormente para cálculos estadísticos, tales como promedios y rangos, es mejor registrados de tal manera que estos cálculos se faciliten. Fuente: herramientas estadisticas de la calidad (Hitochi Kume)

operario

maquina

lunes

martes

miércoles

jueves

viernes

No.1

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A No.2

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No.3

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No.4

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B

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Ω

* TENSION 0 RAYADO © BURBUJA ℗ FRACTURA Ω OTROS

ANALISIS DEFECTOS GENERAL MAQUINA 1, 2, 3,4 OPERARIOS A, B

TIPO TENSION RAYADO BURBUJA FRACTURA OTROS

HOJA DE REGISTRO REGISTRO //// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// //// //// //// //// //// //// //// //// //// /// //// //// //// //// //// //// //// //// //// //// //// //// //// /// // ///// TOTAL

SUB TOTAL 64 39 36 21 5 165

2. POR MEDIO DE UN EJERCICIO APLIQUE LOS SIGUIENTES CONCEPTOS: ANALISIS DE PARETO, DIAGRAMAS CAUSA – EFECTO, LLUVIA DE IDEAS.” ANÁLISIS CAUSA – EFECTO: Deformidad Portacabina Para determinar las causas que originan la no conformidad mas importante y que es para Electrónica Bolivariana Ltda., conocer cuales son las causas mas

relevantes del origen de este defecto; como lo es la deformidad de la PORTACABINA. Lo cual origina la inestabilidad y la falta de requisitos para ser un producto que cumpla las expectativas del cliente. Con la orientación del método de Kaoru Ishikawa de Causa – Efecto (Espina de Pescado), basamos la idea de implementar este diagrama sobre la deformidad de la PORTACABINA, ya que una variable importante es la medida de ls tbo, los cuales aportan a la resistencia, estabilidad y presentación del producto.

MECANIZADO

ENSAMBLE PROCEDIMIETO

TECNICA

TRONZADO

MAL CALIBRADAS

AGILIDAD

HERRAMIENTAS TALADRADO MEDICIÓN

FALTA CONOCIMIENTO

METODO MAL ESTADO

EXPERIENCIA

PORTACABINA DEFORME COMODIDAD

BASURA

AVERIADAS

DESECHOS

ESPACIO DESORDEN

RESIDUOS METALICOS

MAQUINAS CALIBRADAS

MANTENIMIENTO

HERRAMIENTAS TECNICA

AMBIENTE

EQUIPO / MATERIAL

AJUSTE DE VARIABLES

Según el análisis de la fabrica la raíz del defecto yace en la parte de mecanizado, mas exactamente en el tronzado de tubos donde se establece las medidas para la fabricación del producto. Se implementara un Diagrama de Pareto para Exhibir visualmente en orden de importancia de las causas que originan el problema: Las causas principales por las cuales la portacabina resulta deforme son:

 Tronzado  Taladrado  Ensamble Son los tres principales factores que influyen en la aparición del problema de la deformidad en la PORTACABINA

3 MEDIANTE CONVERSIONES EXPLIQUE EL SISTEMA INTERNACIONAL DE MEDIDAS

Una conversión es una transformación de una unidad a otro tipo de unidades, por decir los metros los puedes convertir a cm, mm, y km. pero no los puedes convertir a Horas, minutos o segundos por que éstas unidades corresponden a las de tiempo (aquí puedes convertir los meses, años, días, semanas a horas, minutos o segundos) mientras que las otras son magnitudes de distancia. Sin embargo para convertir una magnitud de otra solo te tiene que fijar en que tengan alguna equivalencia para poder hacer su conversión. Por ejemplo: una yarda la puedes convertir a cm. mm, o metros; ya que hay un valor de yardas a metros y así sucesivamente. La presión esta en pulgadas sobre cm2 no la puedes convertir a g o kg según: El factor de conversión es una fracción en la que el numerador y el denominador son medidas iguales expresadas en unidades distintas, de tal manera, que esta fracción vale la unidad. Método efectivo para cambio de unidades y resolución de ejercicios sencillos dejando de utilizar la regla de tres. Ejemplo 1: Pasar 15 pulgadas a centímetros (factor de conversión: 1 pulgada = 2,54 cm) 15 pulgadas × (2,54 cm / 1 pulgada) = 15 × 2,54 cm = 38,1 cm. Ejemplo 2: Pasar 25 metros por segundo a kilómetros por hora (factores de conversión: 1 kilómetro = 1000 metros, 1 hora = 3600 segundos) 25 m/s × (1 km / 1000 m ) × (3600 s / 1 h) = 90 km/h. Ejemplo 3: Obtener la masa de 10 litros de mercurio (densidad del mercurio: 13,6 kilogramos por decímetro cúbico) Nótese que un litro es lo mismo que un decímetro cúbico. 10 litros de mercurio × (1 decímetro cúbico de mercurio / 1 litro de mercurio) × (13,6 kilogramos / 1 decímetro cúbico de mercurio) = 136 kg. Ejemplo 4: Pasar 242º a radianes (Factor de conversión: 180º = π rad) 242º x (rad/180º) = 4,22 rad En cada una de las fracciones entre paréntesis se ha empleado la misma medida en unidades distintas de forma que al final sólo quedaba la unidad que se pedía. o: Una conversión analógica-digital (CAD)(ó ADC) consiste en la transcripción de

señales analógicas en señales digitales, con el propósito de facilitar su procesamiento (codificación, compresión, etc.) y hacer la señal resultante (la digital) más inmune al ruido y otras interferencias a las que son más sensibles las señales analógicas. Una señal analógica es aquella que puede tomar una infinidad de valores (frecuencia y amplitud) dentro de un límite superior e inferior. El término analógico proviene de análogo. Por ejemplo, si se observa en un osciloscopio, la forma de la señal eléctrica en que convierte un micrófono el sonido que capta, ésta sería similar a la onda sonora que la originó. En cambio, una señal digital es aquella señal cuyas dimensiones (tiempo y amplitud) no son continuas sino discretas, lo que significa que la señal necesariamente ha de tomar unos determinados valores fijos predeterminados en momentos también discretos. Estos valores fijos se toman del sistema binario, lo que significa que la señal va a quedar convertida en una combinación de ceros y unos, que ya no se parece en nada a la señal original. Precisamente, el término digital tiene su origen en esto, en que la señal se construye a partir de números (dígitos). 4 EXPLIQUE QUE SON LOS METODOS DE MUESTREO Y COMO SE CLASIFICAN. Metodos de muestreo 1. Introducción al muestreo. a. Concepto e importancia Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión, el muestreo es importante porque a través de él podemos hacer análisis de situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad. b. Terminología básica para el muestreo Los nuevos términos, los cuales son frecuentemente usados en inferencia estadística son: Estadístico: Un estadístico es una medida usada para describir alguna característica de una muestra , tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una muestra. Parámetro: Una parámetro es una medida usada para describir alguna característica de una población, tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una población. Cuando los dos nuevos términos de arriba son usados, por ejemplo, el proceso de estimación en inferencia estadística puede ser descrito como el proceso de estimar un parámetro a partir del estadístico correspondiente, tal como usar una media muestral ( un estadístico para estimar la media de la

población (un parámetro). Distribución en el muestreo: Cuando el tamaño de la muestra (n) es más pequeño que el tamaño de la población (N), dos o más muestras pueden ser extraídas de la misma población. Un cierto estadístico puede ser calculado para cada una de las muestras posibles extraídas de la población. Una distribución del estadístico obtenida de las muestras es llamada la distribución en el muestreo del estadístico. Por ejemplo, si la muestra es de tamaño 2 y la población de tamaño 3 (elementos A, B, C), es posible extraer 3 muestras ( AB, BC Y AC) de la población. Podemos calcular la media para cada muestra. Por lo tanto, tenemos 3 medias muéstrales para las 3 muestras. Las 3 medias muéstrales forman una distribución. La distribución de las medias es llamada la distribución de las medias muéstrales, o la distribución en el muestreo de la media. De la misma manera, la distribución de las proporciones (o porcentajes) obtenida de todas las muestras posibles del mismo tamaño, extraídas de una población, es llamada la distribución en el muestreo de la proporción. Error Estándar: La desviación estándar de una distribución, en el muestreo de un estadístico, es frecuentemente llamada el error estándar del estadístico. Por ejemplo, la desviación estándar de las medias de todas la muestras posibles del mismo tamaño, extraídas de una población, es llamada el error estándar de la media. De la misma manera, la desviación estándar de las proporciones de todas las muestras posibles del mismo tamaño, extraídas de una población, es llamada el error estándar de la proporción. La diferencia entre los términos "desviación estándar" y "error de estándar" es que la primera se refiere a los valores originales, mientras que la última está relacionada con valores calculados. Un estadístico es un valor calculado, obtenido con los elementos incluidos en una muestra. Error muestral o error de muestreo La diferencia entre el resultado obtenido de una muestra (un estadístico) y el resultado el cual deberíamos haber obtenido de la población (el parámetro correspondiente) se llama el error muestral o error de muestreo. Un error de muestreo usualmente ocurre cuando no se lleva a cabo la encuesta completa de la población, sino que se toma una muestra para estimar las características de la población. El error muestral es medido por el error estadístico, en términos de probabilidad, bajo la curva normal. El resultado de la media indica la precisión de la estimación de la población basada en el estudio de la muestra. Mientras más pequeño el error muestras, mayor es la precisión de la estimación. Deberá hacerse notar que los errores cometidos en una encuesta por muestreo, tales como respuestas inconsistentes, incompletas o no determinadas, no son considerados como errores muéstrales. Los errores no muéstrales pueden también ocurrir en una encuesta completa de la población.

2. Métodos de selección de muestras. Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las características de la población. Los métodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos, dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una muestra y la naturaleza de los elementos individuales de la población. Por lo tanto, se requiere una gran volumen para incluir todos los tipos de métodos de muestreo. Los métodos de selección de muestras pueden ser clasificados de acuerdo a: 

El número de muestras tomadas de una población dada para un estudio.



La manera usada en seleccionar los elementos incluidos en la muestra. Los métodos de muestreo basados en los dos tipos de clasificaciones son expuestos en seguida.

Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con el número de muestras tomadas de una población. Bajo esta clasificación, hay tres tipos comunes de métodos de muestreo. Estos son, muestreo simple, doble y múltiple. Muestreo simple Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grande para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo. Muestreo doble Bajo este tipo de muestreo, cuando el resultado dele estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse. Por ejemplo, al probar la calidad de un lote de productos manufacturados, si la primera muestra arroja una calidad muy alta, el lote es aceptado; si arroja una calidad muy pobre, el lote es rechazado. Solamente si la primera muestra arroja una calidad intermedia, será requerirá la segunda muestra. Un plan típico de muestreo doble puede ser obtenido de la Military Standard Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes, publicada por el Departamento de Defensa y también usado por muchas industrias privadas. Al probar la calidad de un lote consistente de 3,000 unidades manufacturadas, cuando el número de defectos encontrados en la primera muestra de 80 unidades es de 5 o menos, el lote es

considerado bueno y es aceptado; si el número de defectos es 9 o más, el lote es considerado pobre y es rechazado; si el número está entre 5 y 9, no puede llegarse a una decisión y una segunda muestra de 80 unidades es extraída del lote. Si el número de defectos en las dos muestras combinadas (incluyendo 80 + 80 = 160 unidades) es 12 o menos, el lote es aceptado si el número combinado es 13 o más, el lote es rechazado. Muestreo múltiple El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras. Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra. Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes: a. Basados en el juicio de una persona. b. Selección aleatoria (al azar) Muestreo de juicio Una muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada. Una muestra de juicio es llamada una muestra probabilística, puesto que este método está basado en los puntos de vista subjetivos de una persona y la teoría de la probabilidad no puede ser empleada para medir el error de muestreo, Las principales ventajas de una muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y que el costo usualmente es bajo. Muestreo Aleatorio Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado. Una muestra aleatoria es también llamada una muestra probabilística son generalmente preferidas por los estadísticos porque la selección de las muestras es objetiva y el error muestral puede ser medido en términos de probabilidad bajo la curva normal. Los tipos comunes de muestreo aleatorio son el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados. A. Muestreo aleatorio simple: Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la población. Para obtener una muestra aleatoria simple, cada elemento en la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, el plan de muestreo puede no conducir a una muestra aleatoria simple. Por conveniencia,

este método pude ser reemplazado por una tabla de números aleatorios. Cuando una población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es imposible. Por lo tanto, ciertas modificaciones del muestreo aleatorio simple son necesarias. Los tipos más comunes de muestreo aleatorio modificado son sistemático, estratificado y de conglomerados. B. Muestreo sistemático: Una muestra sistemática es obtenida cuando los elementos son seleccionados en una manera ordenada. La manera de la selección depende del número de elementos incluidos en la población y el tamaño de la muestra. El número de elementos en la población es, primero, dividido por el número deseado en la muestra. El cociente indicará si cada décimo, cada onceavo, o cada centésimo elemento en la población va a ser seleccionado. C. Muestreo Estratificado : Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se divide la población en grupos, llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un método sistemático de cada estrato. Las estimaciones de la población, basadas en la muestra estratificada, usualmente tienen mayor precisión (o menor error muestral) que si la población entera muestreada mediante muestreo aleatorio simple. El número de elementos seleccionado de cada estrato puede ser proporcional o desproporcional al tamaño del estrato en relación con la población. D. Muestreo de conglomerados. Para obtener una muestra de conglomerados, primero dividir la población en grupos que son convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una porción de los grupos al azar o por un método sistemático. Finalmente, tomar todos los elementos o parte de ellos al azar o por un método sistemático de los grupos seleccionados para obtener una muestra. Bajo este método, aunque no todos los grupos son muestreados, cada grupo tiene una igual probabilidad de ser seleccionado. Por lo tanto la muestra es aleatoria. Una muestra de conglomerados, usualmente produce un mayor error muestral (por lo tanto, da menor precisión de las estimaciones acerca de la población) que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Los elementos individuales dentro de cada "conglomerado" tienden usualmente a ser iguales. Por ejemplo la gente rica puede vivir en el mismo barrio, mientras que la gente pobre puede vivir en otra área. No todas las áreas son muestreadas en un muestreo de áreas. La variación entre los elementos obtenidos de las áreas seleccionadas es, por lo tanto, frecuentemente mayor que la obtenida si la población entera es muestreada mediante muestreo aleatorio simple. Esta debilidad puede reducida cuando se incrementa el tamaño de la muestra de área.