El documento describe diferentes métodos de muestreo utilizados en investigaciones científicas. Explica que el muestreo permite representar una parte de la población total para hacer inferencias sobre ella. Luego detalla dos grandes grupos de muestreo: probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico describe el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerado. Para el no probabilístico explica el muestreo por cuotas, intencional y bola de nieve. Finalmente compara ventajas

1. Universidad Nacional de Chimborazo
Facultad de Ingeniería
Escuela de Ingeniería Agroindustrial
Diseño Experimental
1 Patricio Molina Cuarto Semestre
MUESTREO
Se dice que el muestreo es una herramienta que muy utilizada en investigaciones
científicas por ende su función se basa en representar una parte de la población a la que
se va experimentar, con aquella finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.
El muestreo es muy utilizado gracias que este tipo de procedimiento no elegimos todos
los elementos que vamos a investigar sino que gracias al muestreo solo se lleva la
investigación con una parte de dicha población. Cabe recalcar que la muestra tiene que
lograr una representación adecuada que abarca todas las características de la población.
Errores que se pueden cometer al utilizar el muestreo:
1. Conclusiones muy generales (error de muestreo)
2. Conclusiones hacia una Población muy grande (error de inferencia)
TIPOS DE MUESTREO
Se dividen en dos grandes grupos que son: Muestreo Probabilísticos y Muestreo No
Probabilísticos.
I. Muestreo Probabilístico
Son aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos
para llegar a ser la muestra. Son los más recomendables ya que nos aseguran la
representatividad de la muestra.
1. Muestreo Aleatorio Simple:
El procedimiento a utilizar en este tipo de muestreo es: asignar con numero todos los
individuos de la población y por consiguiente elegir los sujetos que van a conformar
nuestra muestra, pueden ser elegidos mediante bola de nieve, bolas dentro de una bolsa,
tablas de números aleatorios, etc.

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2. Muestreo Aleatorio Sistemático:
Para este tipo de muestreo es necesario enumerar los elementos de la población, en
cambio aquí elegimos I elementos, que es un numero al azar para el cual la contamos de
una constante K, que es el resultado de K=N/n, el numero i que empleamos como punto
de partida será un número al azar entre 1y K.
3. Muestreo Aleatorio Estratificado:
Consiste en considerar categorías típicas diferente entre la población que poseen gran
homogeneidad entre ellos como es: estado civil, país de residencia, etc, formando
estratos o grupos. Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que
todos los estratos estarán representados adecuadamente en la muestra.
4. Muestreo Aleatorio por Conglomerado:
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número
de conglomerados el necesario para alcanzar el tamaño muestra establecido y en
investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
II. Métodos de muestreo no probabilísticos
Se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios personales procurando que la
muestra sea representativa.
1. Muestreo por Cuotas:
También es denominado Accidental. Se asienta generalmente sobre la base de un buen
conocimiento de los estratos de la población o de los individuos más representativos o
adecuados para la investigación.
2. Muestreo Internacional o de conveniencia:
Se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras representativas mediante
la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. También puede ser que el
investigador selecciones directa e intencionadamente los individuos de la población.

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3. Bola de Nieve:
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y asi hasta
conseguir una muestra suficiente.
Características Ventajas Inconvenientes
Aleatorio
Simple
Selecciona una
muestra n de N
población, todas
tienen la misma
probabilidad de ser
elegidas.
Fácil y sencillo
Cálculos rápidos
Necesita lista completa
de toda la población.
Se recomienda trabajar
con poblaciones grandes.
Sistemático
Conseguir la lista de
N
Determinar n
Definir intervalo
K=N/n
Elegir un numero
aleatorio entre 1 u
k.
Fácil
No es necesario
tener la lista de
N
Si K de muestro está
asociada con el carácter
de interés las
estimaciones obtenidas a
partir de la muestra
pueden contener sesgo
de selección.
Estratificado
Algunas veces es
conveniente
estratificar la
muestra según
interés.
Se debe conocer la
composición
estratificada.
Conocido el tamaño
de la muestra este
se reparte de
manera proporcional
entre los estratos
Asegurar que la
muestra
represente
adecuadamente
la población
Se obtiene
estimaciones
precisas
Se ha de conocer la
distribución en la
población de las
variables utilizadas para
la estratificación.
Conglomerados
Varias fases de
muestreo sucesivas
La necesidad de
listados se limita a
Muy eficiente
cuando la
población es
muy grande
El error estándar es
mayor que en el
muestro aleatorio
simple o estratificado.

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aquellas unidades de
muestreo
seleccionadas.
No es preciso
tener listado de
la población
El cálculo del error
estándar es complejo.