SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 17
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS 
PROFESOR: JAIRO ALBERTO SANTOYO 
PAOLA LOPEZ ACUÑA 
COD: 36121008 
UNIVERSIDAD LIBRE DE COLOMBIA
MUESTREO 
Una muestra ahorra dinero 
Una muestra ahorra tiempo 
Una muestra puede ser más exacta 
Un censo incluye errores no muestrales 
Los errores no muestrales aumentan a mayor 
tamaño de la muestra 
Una muestra es mejor si el estudio conlleva 
la “destrucción” del elemento muestreado
Conceptos 
Elemento: 
Unidad sobre la que se necesita información 
Ej. Personas, productos, tiendas, empresas 
Población: 
Conjunto de todos los elementos definidos antes 
de la selección de la muestra
Conceptos 
Marco muestral: lista de 
todas las unidades de 
muestreo disponibles para su 
selección en alguna etapa 
del proceso de muestreo. 
Población del estudio: 
normalmente difiere del 
universo porque no toda la 
población está en el marco 
muestral
Proceso de muestreo 
POBLACIÓN 
-Elementos 
-Unidades muestreo 
-Alcance 
-tiempo 
MARCO MUESTRAL 
TAMAÑO DE 
LA MUESTRA 
SELECCIÓN DE LA 
MUESTRA 
Procedimiento 
de selección de la 
muestra
Procedimiento de muestreo 
Todos los procedimientos de muestreo 
No Probabilísticos Probabilísticos 
Por Juicio o deliberado Aleatorio Simple 
•Sistemático 
•Estratificado 
•Por Conglomerados 
Por conveniencia
Muestreo no probabilístico 
Muestra por conveniencia 
Voluntarios 
Pedir opinión a personas en un supermercado 
Usar estudiantes y/o conocidos 
Entrevista a personas de la calle 
La unidad de muestreo se selecciona por su 
disponibilidad 
Se desconoce la probabilidad de ser 
seleccionado. 
Se desconoce el error muestral
Muestreo no probabilístico 
Muestra por juicios 
Seleccionar ciudades para sondear la 
aceptación de un producto 
Entrevistar a gerentes de marketing acerca de 
un producto. 
Puede dar mejores resultados que la muestra por 
conveniencia.
MUESTREO PROBABILÍSTICO 
Se conoce la probabilidad de ser elegido 
No existe garantía de que los resultados sean 
mejores que con la muestra no probabilística 
Con el muestreo probabilístico se puede conocer el 
error muestral.
Muestra formulada de manera que cada integrante 
de la población tenga la misma probabilidad de 
quedar incluido.
Muestreo sistemático 
Se tiene una lista de los individuos de la población 
de estudio. Si queremos una muestra de un tamaño 
dado, elegimos individuos igualmente espaciados 
de la lista, donde el primero ha sido elegido al azar.
Los integrantes de la población se ordenan de acuerdo 
algún método y se selecciona al azar un punto de inicio y 
después se elige cada “k” elemento de la población para 
la muestra de manera sistemática. 
Población ordenada 
1 2 3 4 5 6 
7 8 9 10 11 12 
13 14 15 16 17 18 
19 20 21 22 23 24 
25 26 27 28 29 30 
31 32 33 34 35 36 
Muestra sistemática 
1 5 9 
13 17 21 
25 29 36
Muestreo estratificado 
Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores 
(variables, subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el 
estudio y queremos asegurarnos de tener cierta cantidad 
mínima de individuos de cada tipo: 
Hombres y mujeres, 
Jóvenes, adultos y ancianos… 
Se realiza entonces una M.A.S. de los 
individuos de cada uno de los estratos. 
Al extrapolar los resultados a la población hay 
que tener en cuenta el tamaño relativo del 
estrato con respecto al total de la población.
Una población se divide en subgrupos denominados estratos, 
los cuales son lo más homogéneo posible, y de cada estrato 
se seleccionan de manera proporcional los integrantes de la 
muestra estratificada. 
Población estratificada 
Muestra estratificada 
Aleatorización
Muestreo por grupos o conglomerados 
Se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos 
que forman parte de la población de estudio, pero sin embargo 
sabemos que se encuentran agrupados naturalmente en 
grupos. 
Se realiza eligiendo varios de esos 
grupos al azar, y ya elegidos 
algunos podemos estudiar a todos 
los individuos de los grupos 
elegidos o bien seguir aplicando 
dentro de ellos más muestreos por 
grupos, por estratos, aleatorios 
simple…
La población se agrupa en conglomerados, los cuales poseen la 
característica de ser dispersos dentro de ellos, esto son elegido 
por ubicación geográfica. 
Población por 
conglomerado 
Muestra por 
conglomerado
Muestreo

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Fundamentos De Muestreo
Fundamentos De MuestreoFundamentos De Muestreo
Fundamentos De Muestreo
Ana kristell
 
Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
Francisco
 
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.
maryanbalmaceda
 
Tiposmuestra
TiposmuestraTiposmuestra
Tiposmuestra
idoiag
 
Tipos de muestras
Tipos de muestrasTipos de muestras
Tipos de muestras
hdogonzalez
 
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra
Blanca Tapia
 

La actualidad más candente (20)

Fundamentos De Muestreo
Fundamentos De MuestreoFundamentos De Muestreo
Fundamentos De Muestreo
 
Fundamentos de muestreo
Fundamentos de muestreoFundamentos de muestreo
Fundamentos de muestreo
 
2. Muestreo, Tipos de muestreo 2014
2. Muestreo, Tipos de muestreo 20142. Muestreo, Tipos de muestreo 2014
2. Muestreo, Tipos de muestreo 2014
 
Diseños muestrales
Diseños muestralesDiseños muestrales
Diseños muestrales
 
Muestreo probabilístico
Muestreo probabilísticoMuestreo probabilístico
Muestreo probabilístico
 
Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
 
Tipos de Muestreo
Tipos de MuestreoTipos de Muestreo
Tipos de Muestreo
 
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.
Tipos de muestreo probabilìsticos.enero 2012.
 
Im 3
Im 3Im 3
Im 3
 
Poblaciön y muestra1
Poblaciön y muestra1Poblaciön y muestra1
Poblaciön y muestra1
 
Tiposmuestra
TiposmuestraTiposmuestra
Tiposmuestra
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Introducion al muestreo y tipos de muestreo
Introducion al muestreo y tipos de muestreoIntroducion al muestreo y tipos de muestreo
Introducion al muestreo y tipos de muestreo
 
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales FusterSocioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
Socioestadistica - 17. probabilísticos - Jorge Canales Fuster
 
Grupo 1 Estadistica
Grupo 1 EstadisticaGrupo 1 Estadistica
Grupo 1 Estadistica
 
Muestreo y técnicas de muestreo - Dr. Javier Gonzalo Rocabado Laguna
Muestreo y técnicas de muestreo - Dr. Javier Gonzalo Rocabado LagunaMuestreo y técnicas de muestreo - Dr. Javier Gonzalo Rocabado Laguna
Muestreo y técnicas de muestreo - Dr. Javier Gonzalo Rocabado Laguna
 
Tipos de muestras
Tipos de muestrasTipos de muestras
Tipos de muestras
 
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra
Determinación de muestreo y determinación del tamaño del tamaño de la muestra
 
7.5 tipos y tecnicas de muestreo
7.5 tipos y tecnicas de muestreo7.5 tipos y tecnicas de muestreo
7.5 tipos y tecnicas de muestreo
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
 

Destacado (10)

Procedimiento de muestreo
Procedimiento de muestreoProcedimiento de muestreo
Procedimiento de muestreo
 
Muestreo por conglomerados
Muestreo por conglomeradosMuestreo por conglomerados
Muestreo por conglomerados
 
Distribucion normal por wallter lopez
Distribucion normal por wallter lopezDistribucion normal por wallter lopez
Distribucion normal por wallter lopez
 
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
MéTodo De  Muestreo  Por  ConglomeradosMéTodo De  Muestreo  Por  Conglomerados
MéTodo De Muestreo Por Conglomerados
 
Factibilidad Económica y Financiera
Factibilidad Económica y FinancieraFactibilidad Económica y Financiera
Factibilidad Económica y Financiera
 
Muestreo por conglomerados
Muestreo por conglomeradosMuestreo por conglomerados
Muestreo por conglomerados
 
Factibilidad Técnica y Económica
Factibilidad Técnica y EconómicaFactibilidad Técnica y Económica
Factibilidad Técnica y Económica
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
 
Tipos de Muestras
Tipos de MuestrasTipos de Muestras
Tipos de Muestras
 
Muestreo Estratificado.
Muestreo Estratificado.Muestreo Estratificado.
Muestreo Estratificado.
 

Similar a Muestreo

Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
AGENCIAS2
 

Similar a Muestreo (20)

Universo y construcción de muestras
Universo y construcción de muestrasUniverso y construcción de muestras
Universo y construcción de muestras
 
SEMANA 03 MUESTREO.pdf
SEMANA 03 MUESTREO.pdfSEMANA 03 MUESTREO.pdf
SEMANA 03 MUESTREO.pdf
 
METODOS DE MUESTREO
METODOS DE MUESTREOMETODOS DE MUESTREO
METODOS DE MUESTREO
 
10° Población y Muestra.pptx
10° Población y Muestra.pptx10° Población y Muestra.pptx
10° Población y Muestra.pptx
 
MUESTREO ESTADÍSTICO.pptx
MUESTREO ESTADÍSTICO.pptxMUESTREO ESTADÍSTICO.pptx
MUESTREO ESTADÍSTICO.pptx
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
modelo-tamañodemuestra I PARTE.pptx
modelo-tamañodemuestra I PARTE.pptxmodelo-tamañodemuestra I PARTE.pptx
modelo-tamañodemuestra I PARTE.pptx
 
Exposición # 3
Exposición # 3Exposición # 3
Exposición # 3
 
Analisis de muestreo
Analisis de muestreoAnalisis de muestreo
Analisis de muestreo
 
Diapositivas estadistica
Diapositivas estadisticaDiapositivas estadistica
Diapositivas estadistica
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Pym
PymPym
Pym
 
Poblacion y Muestra
Poblacion y MuestraPoblacion y Muestra
Poblacion y Muestra
 
Estadística introducción
Estadística introducciónEstadística introducción
Estadística introducción
 
Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
 
POBLACION_MUESTRA.pptx
POBLACION_MUESTRA.pptxPOBLACION_MUESTRA.pptx
POBLACION_MUESTRA.pptx
 
Población y Muestra
Población y MuestraPoblación y Muestra
Población y Muestra
 
Clase 3 muestreo
Clase 3 muestreoClase 3 muestreo
Clase 3 muestreo
 
Tipos de muestreo
Tipos de muestreoTipos de muestreo
Tipos de muestreo
 
Clase 1 Muestreo
Clase 1 MuestreoClase 1 Muestreo
Clase 1 Muestreo
 

Último

6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
MiNeyi1
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
EliaHernndez7
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
lupitavic
 
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfProyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
patriciaines1993
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
RigoTito
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
El Fortí
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Francisco158360
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Fernando Solis
 

Último (20)

Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
 
Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024
 
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonablesPIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
 
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfProyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR MERC 2024-2.docx
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
 
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptxSEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 

Muestreo

  • 1. INVESTIGACIÓN DE MERCADOS PROFESOR: JAIRO ALBERTO SANTOYO PAOLA LOPEZ ACUÑA COD: 36121008 UNIVERSIDAD LIBRE DE COLOMBIA
  • 2. MUESTREO Una muestra ahorra dinero Una muestra ahorra tiempo Una muestra puede ser más exacta Un censo incluye errores no muestrales Los errores no muestrales aumentan a mayor tamaño de la muestra Una muestra es mejor si el estudio conlleva la “destrucción” del elemento muestreado
  • 3. Conceptos Elemento: Unidad sobre la que se necesita información Ej. Personas, productos, tiendas, empresas Población: Conjunto de todos los elementos definidos antes de la selección de la muestra
  • 4. Conceptos Marco muestral: lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. Población del estudio: normalmente difiere del universo porque no toda la población está en el marco muestral
  • 5. Proceso de muestreo POBLACIÓN -Elementos -Unidades muestreo -Alcance -tiempo MARCO MUESTRAL TAMAÑO DE LA MUESTRA SELECCIÓN DE LA MUESTRA Procedimiento de selección de la muestra
  • 6. Procedimiento de muestreo Todos los procedimientos de muestreo No Probabilísticos Probabilísticos Por Juicio o deliberado Aleatorio Simple •Sistemático •Estratificado •Por Conglomerados Por conveniencia
  • 7. Muestreo no probabilístico Muestra por conveniencia Voluntarios Pedir opinión a personas en un supermercado Usar estudiantes y/o conocidos Entrevista a personas de la calle La unidad de muestreo se selecciona por su disponibilidad Se desconoce la probabilidad de ser seleccionado. Se desconoce el error muestral
  • 8. Muestreo no probabilístico Muestra por juicios Seleccionar ciudades para sondear la aceptación de un producto Entrevistar a gerentes de marketing acerca de un producto. Puede dar mejores resultados que la muestra por conveniencia.
  • 9. MUESTREO PROBABILÍSTICO Se conoce la probabilidad de ser elegido No existe garantía de que los resultados sean mejores que con la muestra no probabilística Con el muestreo probabilístico se puede conocer el error muestral.
  • 10. Muestra formulada de manera que cada integrante de la población tenga la misma probabilidad de quedar incluido.
  • 11. Muestreo sistemático Se tiene una lista de los individuos de la población de estudio. Si queremos una muestra de un tamaño dado, elegimos individuos igualmente espaciados de la lista, donde el primero ha sido elegido al azar.
  • 12. Los integrantes de la población se ordenan de acuerdo algún método y se selecciona al azar un punto de inicio y después se elige cada “k” elemento de la población para la muestra de manera sistemática. Población ordenada 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Muestra sistemática 1 5 9 13 17 21 25 29 36
  • 13. Muestreo estratificado Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables, subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el estudio y queremos asegurarnos de tener cierta cantidad mínima de individuos de cada tipo: Hombres y mujeres, Jóvenes, adultos y ancianos… Se realiza entonces una M.A.S. de los individuos de cada uno de los estratos. Al extrapolar los resultados a la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo del estrato con respecto al total de la población.
  • 14. Una población se divide en subgrupos denominados estratos, los cuales son lo más homogéneo posible, y de cada estrato se seleccionan de manera proporcional los integrantes de la muestra estratificada. Población estratificada Muestra estratificada Aleatorización
  • 15. Muestreo por grupos o conglomerados Se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio, pero sin embargo sabemos que se encuentran agrupados naturalmente en grupos. Se realiza eligiendo varios de esos grupos al azar, y ya elegidos algunos podemos estudiar a todos los individuos de los grupos elegidos o bien seguir aplicando dentro de ellos más muestreos por grupos, por estratos, aleatorios simple…
  • 16. La población se agrupa en conglomerados, los cuales poseen la característica de ser dispersos dentro de ellos, esto son elegido por ubicación geográfica. Población por conglomerado Muestra por conglomerado