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Diana Aguilar Alvarez
Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
Grupo:09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL
“La inteligencia del planeta es constante, y la población sigue aumentando.”
ARTHURCHARLES CLARKE
1. Introducción
Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos.
Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que
representenadecuadamente el total de losdatos.
La estadística,comoramade lasmatemáticas,se encargade recogerdatos,ordenarlosyanalizarlos.
Es decir,cuandoqueremosestudiarundeterminadofenómenorecurrimosalaestadística.Unbuen
ejemplode fenómenoque estudialaestadística,esel salariomediode losciudadanosde unpaís
En este sentido,porcuestionesdetiempoycoste,nopodemosrecogerlatotalidadde losdatos.Esta
totalidadde losdatoseslo que se conoce como poblaciónde datoso, simplemente,población.1
2. Desarrollo
¿Por qué se trabaja con muestras estadísticas?
Para explicar porque se utiliza una muestra estadística en lugar de la población total, vamos
a recurrir al ejemplo planteado anteriormente.
Supongamos que queremos estudiar un fenómeno cualquiera. En nuestro caso, ese
fenómeno es el salario medio de los ciudadanos de un país. La población de datos está
formada por todos y cada uno de los trabajadores del país. Claro que por razones de tiempo
y coste sería imposible ir preguntando a cada trabajador cual es su salario anual.
Tardaríamos mucho tiempo o necesitaríamos muchos recursos.
En este punto aparece el concepto de muestra estadística. En lugar de preguntar a los
millones de trabajadores de un país o región, tan solo recogemos una pequeña cantidad de
datos. Por ejemplo, preguntamos a 100.000 personas. Esta tarea sigue siendo complicada,
pero es mucho más asequible preguntar a 100.000 personas que preguntar a 30 millones.
Esta pequeña cantidad de datos ha de ser representativa. Es decir, debe representar
adecuadamente a la población. Si las 100.000 personas a las que preguntamos se
concentran en barrios ricos, obtendremos datos que no son representativos. El salario medio
nos saldría mucho más alto de lo que es en realidad.
Características de una muestra estadística representativa
Diana Aguilar Alvarez
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Materia: Investigación de Mercados II
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
Si se quiere hacer una buena investigación, la calidad de la muestra estadística es esencial.
De nada sirve realizar las métricas estadísticas más complejas con los modelos más
sofisticados si la muestra estadística está sesgada. Es decir, si la muestra no es
representativa.
A la hora de obtener una muestrarepresentativa existen ciertos aspectos que el investigador
debe conocer de antemano. Entre esos aspectos se encuentran las características de una
muestra representativa. Las características de una muestra representativa son las
siguientes:
 Tamaño suficientemente grande: Cuando trabajamos con muestras estamos,
normalmente, trabajando con una cantidad de datos inferior a la población. Ahora
bien, para que una muestra estadística sea representativa deberá ser lo
suficientemente grande como para considerarse representativa. Por ejemplo, si
nuestra población está formada por 10 millones de datos y escogemos 10, es difícil
que sea representativa. Eso sí, no siempre a mayor tamaño la muestra es más
representativa.
 Aleatoriedad: La selección de los datos de una muestra estadística debe ser
aleatoria. Es decir, debe ser totalmente al azar. Si en lugar de realizarlo al azar,
realizamos un proceso de selección de datos planificado, estamos introduciendo un
sesgo a la obtención de datos. Por tanto, para evitar que la muestra sea sesgada y,
por tanto, conseguir que sea una muestra representativa, debemos hacer una
selección aleatoria.2
Inferencia estadística
Una vez obtenidos tenemos la muestra representativa, entonces toca inferir ciertas métricas.
A menudo, lo que nos interesa es saber cierta medida de una variable. En el ejemplo inicial,
la variable sería el salario de los ciudadanos de un país. En este sentido, la métrica que
queremos analizar es la media del salario de los ciudadanos de un país.
Diana Aguilar Alvarez
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Materia: Investigación de Mercados II
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
Esquema Inferencia Estadística
Es decir, tenemos una población de datos formada por todos los trabajadores de México.
De dicha población obtenemos una variable, es decir, el salario anual. Utilizando las técnicas
adecuadas obtenemos una muestra representativa. Y, por último, una vez tenemos un
conjunto de datos con el que podemos trabajar utilizamos técnicas de inferencia estadística
para calcular el salario medio.
Por supuesto, una vez tenemos el conjunto de datos, podríamos inferir otras medidas. Por
ejemplo, cómo se distribuye el salario, qué porcentaje de trabajadores se encuentra por
debajo de cierto salario o de qué tamaño es la brecha salarial.
Ejemplo de muestra estadística
Supongamos que queremos realizar un estudio sobre el gasto medio de las familias de
Colombia en el mes de enero. Para ello tenemos dos opciones:
Entrar en las cuentas bancarias de todas las familias de Colombia
Preguntar a una cantidad de personas representativa
La primera opción no es viable por varias razones. Primero que las familias no van a ceder
sus datos y segundo que tampoco podíamos ir familia por familia mirando los datos.
Principalmente, porque la población de Colombia se encuentra cerca de los 50 millones.
Mientras, la segunda es la opción para recoger una muestra estadística.
Lo que haremos, siguiendo las características mencionadas anteriormente, será preguntar
a 100.000 familias. Es algo complicado pero mucho más fácil que preguntar a 50 millones
de colombianos. La diferencia es considerable. Así pues, a partir de esa muestrade 100.000
familias, intentaremos calcular el gasto medio de las familias en enero.3
Tipos de muestra estadística
La muestraestadísticapuede clasificarseenmuestraprobabilísticaynoprobabilística.
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Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
Grupo:09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
-Muestraprobabilística
El muestreo probabilístico es el tipo más utilizado durante las investigaciones. En este, todos los
elementosde lapoblaciónouniversotienenlaposibilidadde serparte de la muestra.
Dentrode la muestraprobabilísticapodemosencontrarlossiguientestiposde muestreo:
 Muestreoaleatorio simple:métodode selecciónmásbásico,enel que cadasujetoposeeun
númerode identificacióny,medianteunsorteoaleatorio,algunossonseleccionadosparala
muestra. Pararealizarlase debeconocerlacantidaddeindividuosque seránnecesariospara
completartodala muestra.
 Muestreo sistemático: con este método se enumera la población a trabajar y los
investigadores se encargan de listar a cada individuo en grupos de 10, de forma aleatoria.
Luego se elige a uno de los primeros de cada grupo al azar, formando de esta manera la
muestra.
 Muestreo estratificado: consiste en dividir a la población en estratos o grupos que
compartan características similares. Luego se seleccionan proporcionalmente algunos
individuosde cadagrupo.
 Muestreopor conglomerados:se dacuandolapoblaciónyase encuentradivididade forma
natural en grupos, por lo que se seleccionan individuos aleatoriamente de cada
conglomeradoparaconformarla muestra.4
-Muestrano probabilística
En lamuestrano probabilística,los elementosse seleccionanatravésde procesosque nobrindan,a
todoslosindividuosde lapoblación,lamismaposibilidadde serelegidosparalamuestra.
A su vez,este derivaenlossiguientestiposde muestreo:
 Muestreo por cuotas: los investigadores forman la muestra partiendo de determinadas
características,conel finde lograrlamismadistribuciónde característicasenlamuestraque
en la población. Por ejemplo, si en una población hay 70% hombres y 30% mujeres, los
individuosde lamuestradeberánestardistribuidosde lamismamanera.
 Muestreopor conveniencia:aquíel investigadorsuele elegiralosindividuosde sumuestra
solopor suproximidad. Generalmente,el investigadornoreconoce estamuestracomouna
representaciónde toda una población, sino que la realiza para conocer opiniones, datos e
informaciónde manerarápida.
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Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
 Muestreo por bola de nieve: se utiliza cuandoel investigador requiere que un sujeto de su
muestra ayude a identificar a otro con las mismas características y, a su vez, estos a otros,
para formar lamuestradeseada.
 Muestra discrecional: también conocida como muestreo por juicio o criterio,se da cuando
el investigadorseleccionalosindividuosde sumuestraenbase adeterminadoconocimiento
de la población. Porejemplo,si desearealizarunainvestigaciónde personasconproblemas
psicológicos en el embarazo, seleccionará aquellas mujeres que hayan pasado por la
experienciadel embarazo.5
3. Conclusiones
La muestra es una parte de la población con la que podremos ser capaces de hallar los datos que
necesitamosparaunainvestigaciónde mercado.Paraestoesmuyimportanteprimeramente definir
cuál esla poblaciónaestudiar, yde esapoblaciónnosotrospodremossacarlamuestra.
Las muestra pueden ser para una población finita o infinita, si la población es mayor a 500000 se
debe usarla poblacióninfinita,ysi esmenorse debe de utilizarlapoblaciónfinita.
Diana Aguilar Alvarez
Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
Grupo:09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
4. Referencias
1. https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html
2. https://enciclopediaeconomica.com/muestra-estadistica/
3. https://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/
4. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
5. https://sites.google.com/site/estadisticadescriptivaenedu/home/unidad-1/poblaci-1
5. Videos
https://youtu.be/KEr3xAQ_hjk
https://youtu.be/G1sI8HXGFEw

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Muestra o análisis muestral

  • 1. Diana Aguilar Alvarez Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos Materia: Investigación de Mercados II Grupo:09 “LIBEREMOS BOLIVIA” MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL “La inteligencia del planeta es constante, y la población sigue aumentando.” ARTHURCHARLES CLARKE 1. Introducción Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que representenadecuadamente el total de losdatos. La estadística,comoramade lasmatemáticas,se encargade recogerdatos,ordenarlosyanalizarlos. Es decir,cuandoqueremosestudiarundeterminadofenómenorecurrimosalaestadística.Unbuen ejemplode fenómenoque estudialaestadística,esel salariomediode losciudadanosde unpaís En este sentido,porcuestionesdetiempoycoste,nopodemosrecogerlatotalidadde losdatos.Esta totalidadde losdatoseslo que se conoce como poblaciónde datoso, simplemente,población.1 2. Desarrollo ¿Por qué se trabaja con muestras estadísticas? Para explicar porque se utiliza una muestra estadística en lugar de la población total, vamos a recurrir al ejemplo planteado anteriormente. Supongamos que queremos estudiar un fenómeno cualquiera. En nuestro caso, ese fenómeno es el salario medio de los ciudadanos de un país. La población de datos está formada por todos y cada uno de los trabajadores del país. Claro que por razones de tiempo y coste sería imposible ir preguntando a cada trabajador cual es su salario anual. Tardaríamos mucho tiempo o necesitaríamos muchos recursos. En este punto aparece el concepto de muestra estadística. En lugar de preguntar a los millones de trabajadores de un país o región, tan solo recogemos una pequeña cantidad de datos. Por ejemplo, preguntamos a 100.000 personas. Esta tarea sigue siendo complicada, pero es mucho más asequible preguntar a 100.000 personas que preguntar a 30 millones. Esta pequeña cantidad de datos ha de ser representativa. Es decir, debe representar adecuadamente a la población. Si las 100.000 personas a las que preguntamos se concentran en barrios ricos, obtendremos datos que no son representativos. El salario medio nos saldría mucho más alto de lo que es en realidad. Características de una muestra estadística representativa
  • 2. Diana Aguilar Alvarez Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos Materia: Investigación de Mercados II Grupo:09 “LIBEREMOS BOLIVIA” Si se quiere hacer una buena investigación, la calidad de la muestra estadística es esencial. De nada sirve realizar las métricas estadísticas más complejas con los modelos más sofisticados si la muestra estadística está sesgada. Es decir, si la muestra no es representativa. A la hora de obtener una muestrarepresentativa existen ciertos aspectos que el investigador debe conocer de antemano. Entre esos aspectos se encuentran las características de una muestra representativa. Las características de una muestra representativa son las siguientes:  Tamaño suficientemente grande: Cuando trabajamos con muestras estamos, normalmente, trabajando con una cantidad de datos inferior a la población. Ahora bien, para que una muestra estadística sea representativa deberá ser lo suficientemente grande como para considerarse representativa. Por ejemplo, si nuestra población está formada por 10 millones de datos y escogemos 10, es difícil que sea representativa. Eso sí, no siempre a mayor tamaño la muestra es más representativa.  Aleatoriedad: La selección de los datos de una muestra estadística debe ser aleatoria. Es decir, debe ser totalmente al azar. Si en lugar de realizarlo al azar, realizamos un proceso de selección de datos planificado, estamos introduciendo un sesgo a la obtención de datos. Por tanto, para evitar que la muestra sea sesgada y, por tanto, conseguir que sea una muestra representativa, debemos hacer una selección aleatoria.2 Inferencia estadística Una vez obtenidos tenemos la muestra representativa, entonces toca inferir ciertas métricas. A menudo, lo que nos interesa es saber cierta medida de una variable. En el ejemplo inicial, la variable sería el salario de los ciudadanos de un país. En este sentido, la métrica que queremos analizar es la media del salario de los ciudadanos de un país.
  • 3. Diana Aguilar Alvarez Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos Materia: Investigación de Mercados II Grupo:09 “LIBEREMOS BOLIVIA” Esquema Inferencia Estadística Es decir, tenemos una población de datos formada por todos los trabajadores de México. De dicha población obtenemos una variable, es decir, el salario anual. Utilizando las técnicas adecuadas obtenemos una muestra representativa. Y, por último, una vez tenemos un conjunto de datos con el que podemos trabajar utilizamos técnicas de inferencia estadística para calcular el salario medio. Por supuesto, una vez tenemos el conjunto de datos, podríamos inferir otras medidas. Por ejemplo, cómo se distribuye el salario, qué porcentaje de trabajadores se encuentra por debajo de cierto salario o de qué tamaño es la brecha salarial. Ejemplo de muestra estadística Supongamos que queremos realizar un estudio sobre el gasto medio de las familias de Colombia en el mes de enero. Para ello tenemos dos opciones: Entrar en las cuentas bancarias de todas las familias de Colombia Preguntar a una cantidad de personas representativa La primera opción no es viable por varias razones. Primero que las familias no van a ceder sus datos y segundo que tampoco podíamos ir familia por familia mirando los datos. Principalmente, porque la población de Colombia se encuentra cerca de los 50 millones. Mientras, la segunda es la opción para recoger una muestra estadística. Lo que haremos, siguiendo las características mencionadas anteriormente, será preguntar a 100.000 familias. Es algo complicado pero mucho más fácil que preguntar a 50 millones de colombianos. La diferencia es considerable. Así pues, a partir de esa muestrade 100.000 familias, intentaremos calcular el gasto medio de las familias en enero.3 Tipos de muestra estadística La muestraestadísticapuede clasificarseenmuestraprobabilísticaynoprobabilística.
  • 4. Diana Aguilar Alvarez Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos Materia: Investigación de Mercados II Grupo:09 “LIBEREMOS BOLIVIA” -Muestraprobabilística El muestreo probabilístico es el tipo más utilizado durante las investigaciones. En este, todos los elementosde lapoblaciónouniversotienenlaposibilidadde serparte de la muestra. Dentrode la muestraprobabilísticapodemosencontrarlossiguientestiposde muestreo:  Muestreoaleatorio simple:métodode selecciónmásbásico,enel que cadasujetoposeeun númerode identificacióny,medianteunsorteoaleatorio,algunossonseleccionadosparala muestra. Pararealizarlase debeconocerlacantidaddeindividuosque seránnecesariospara completartodala muestra.  Muestreo sistemático: con este método se enumera la población a trabajar y los investigadores se encargan de listar a cada individuo en grupos de 10, de forma aleatoria. Luego se elige a uno de los primeros de cada grupo al azar, formando de esta manera la muestra.  Muestreo estratificado: consiste en dividir a la población en estratos o grupos que compartan características similares. Luego se seleccionan proporcionalmente algunos individuosde cadagrupo.  Muestreopor conglomerados:se dacuandolapoblaciónyase encuentradivididade forma natural en grupos, por lo que se seleccionan individuos aleatoriamente de cada conglomeradoparaconformarla muestra.4 -Muestrano probabilística En lamuestrano probabilística,los elementosse seleccionanatravésde procesosque nobrindan,a todoslosindividuosde lapoblación,lamismaposibilidadde serelegidosparalamuestra. A su vez,este derivaenlossiguientestiposde muestreo:  Muestreo por cuotas: los investigadores forman la muestra partiendo de determinadas características,conel finde lograrlamismadistribuciónde característicasenlamuestraque en la población. Por ejemplo, si en una población hay 70% hombres y 30% mujeres, los individuosde lamuestradeberánestardistribuidosde lamismamanera.  Muestreopor conveniencia:aquíel investigadorsuele elegiralosindividuosde sumuestra solopor suproximidad. Generalmente,el investigadornoreconoce estamuestracomouna representaciónde toda una población, sino que la realiza para conocer opiniones, datos e informaciónde manerarápida.
  • 5. Diana Aguilar Alvarez Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos Materia: Investigación de Mercados II Grupo:09 “LIBEREMOS BOLIVIA”  Muestreo por bola de nieve: se utiliza cuandoel investigador requiere que un sujeto de su muestra ayude a identificar a otro con las mismas características y, a su vez, estos a otros, para formar lamuestradeseada.  Muestra discrecional: también conocida como muestreo por juicio o criterio,se da cuando el investigadorseleccionalosindividuosde sumuestraenbase adeterminadoconocimiento de la población. Porejemplo,si desearealizarunainvestigaciónde personasconproblemas psicológicos en el embarazo, seleccionará aquellas mujeres que hayan pasado por la experienciadel embarazo.5 3. Conclusiones La muestra es una parte de la población con la que podremos ser capaces de hallar los datos que necesitamosparaunainvestigaciónde mercado.Paraestoesmuyimportanteprimeramente definir cuál esla poblaciónaestudiar, yde esapoblaciónnosotrospodremossacarlamuestra. Las muestra pueden ser para una población finita o infinita, si la población es mayor a 500000 se debe usarla poblacióninfinita,ysi esmenorse debe de utilizarlapoblaciónfinita.
  • 6. Diana Aguilar Alvarez Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos Materia: Investigación de Mercados II Grupo:09 “LIBEREMOS BOLIVIA” 4. Referencias 1. https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html 2. https://enciclopediaeconomica.com/muestra-estadistica/ 3. https://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/ 4. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012 5. https://sites.google.com/site/estadisticadescriptivaenedu/home/unidad-1/poblaci-1 5. Videos https://youtu.be/KEr3xAQ_hjk https://youtu.be/G1sI8HXGFEw