El presente trabajo contiene información respecto a lo que conocemos como muestra o análisis muestral dentro de la investigación de mercados.

1. Investigación de Mercados II
Tema: Muestra o análisis muestral
Alumno: Branco Saravia Morales
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL
‘’La ventaja competitiva de una sociedad no vendrá de lo bien que se enseñe en sus escuelas la
multiplicación y las tablas periódicas, sino de lo bien que se sepa estimular la imaginación y la
creatividad.’’
WALTER ISAACSON
1. INTRODUCCIÓN
Al realizar un trabajo de investigación, si utilizamos poblaciones numerosas podemos encontrar
problemas para poder responder a la pregunta que hayamos formulado. En estos casos es preciso
efectuar la selección de un subconjunto de la población, a la que denominamos «muestra». Las
técnicas que utilizamos para seleccionar la muestra entre la población de estudio se denominan
«muestreo». De esta forma podremos ahorrar recursos y obtener en la muestra unos resultados
similares a los de la población de referencia.1
2. DESARROLLO
2.1.Definición de Muestra
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas
aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica
de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada. También es un subconjunto
de la población, y para ser representativa, debe tener las mismas características de la población. Si
se obtiene una muestra sesgada, su interés y utilidad son más limitados, en función del grado de
sesgos que presente.2
La muestra permite trabajar de una forma más eficiente, ahorrando costes económicos y tiempo.
También puede suponer ventajas éticas, al evitar que un número innecesario de personas se
expongan a factores de riesgo. Así pues, las ventajas de la muestra son científicas y éticas. El tamaño
de la muestra es el número de elementos que determinan la muestra, y hay que determinarlos antes
de realizar el muestreo.1
2.2.Tamaño de la muestra
El cálculo del tamaño de la muestra y las técnicas de muestreo se relacionan con la estimación.
Debemos considerar dos situaciones, los dos problemas fundamentales que estudia la inferencia
estadística que nos permitirá extraer conclusiones válidas de la población a partir de los resultados
de las muestras:
La estimación de parámetros (por ejemplo, estimar el nivel de glucemia promedio).
El contraste de hipótesis (por ejemplo, estudiar si el nivel de glucemia promedio es igual en hombres
que en mujeres).5
2.3.Técnicas de Muestreo

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Alumno: Branco Saravia Morales
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Una muestra puede ser obtenida de dos tipos: probabilística y no probabilística. Las técnicas de
muestreo probabilísticas, permiten conocer la probabilidad que cada individuo a estudio tiene de
ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. En cambio, en las técnicas de muestreo
de tipo no probabilísticas, la selección de los sujetos a estudio dependerá de ciertas características,
criterios, etc. que él (los) investigador (es) considere (n) en ese momento; por lo que pueden ser
poco válidos y confiables o reproducibles; debido a que este tipo de muestras no se ajustan a un
fundamento probabilístico, es decir, no dan certeza que cada sujeto a estudio represente a la
población blanco.3
2.4.El muestreo probabilístico
En este tipo de muestreo, la probabilidad de aparición de cualquier elemento de la población en la
muestra es conocida. Se considera el único científicamente válido. Dentro de este tipo de muestreo
distinguimos diversos tipos:
2.4.1. Muestreo aleatorio simple
Es aquel en que a priori todos los elementos de la muestra tienen la misma probabilidad de
aparición. Partimos de un listado de las unidades de muestreo, las numeramos y seleccionamos un
conjunto de números al azar. Este método puede ser reemplazado por una tabla de números
aleatorios o por un programa que nos permita aleatorizar. Es un método sencillo que permite
estimar parámetros y errores de muestreo, pero necesitamos disponer de un listado completo de
la población.4
2.4.2. Muestreo sistemático
En este caso seleccionamos los elementos de una manera ordenada, basándonos en una regla
sistemática. La forma de seleccionar los individuos dependerá del número de elementos de la
población y del tamaño de la muestra. Supongamos una lista de N elementos; si queremos una
muestra de n sujetos, ordenamos los elementos de la población y obtenemos el coeficiente de
elevación k= N/n. Después se elige al azar un elemento, denominado origen, comprendido entre 1
y k, que nos indica el punto de arranque de la selección. Luego, de forma sistemática tomamos el
que esté k lugares después del primero, y así sucesivamente. Como el primer elemento de la
muestra es seleccionado al azar, una muestra sistemática permite obtener estimaciones y errores
de muestreo. El muestreo sistemático es fácil de aplicar y no siempre es necesario disponer de un
listado de los elementos poblacionales. Cuando la población está ordenada según cierta tendencia
conocida, cubrimos todos los tipos de unidades. En cambio, si la constante de muestreo está
asociada al fenómeno de interés, las estimaciones pueden estar sesgadas.4
2.4.3. Muestreo estratificado
Puede ocurrir que se conozca previamente el comportamiento de la característica que se está
analizando en la población de referencia; es decir, la población se reparte en subconjuntos tales que
la característica considerada en los elementos de cada subconjunto se comporta de forma
homogénea. En este caso se puede establecer un tipo de muestreo que utilice este conocimiento.
Se estudiará una serie de subpoblaciones o estratos de la población; por tanto, la muestra debe

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contar con una representación de todos y cada uno de los estratos considerados. En este tipo de
muestreo debemos dividir la población en grupos, en función de esa característica relevante, estos
grupos serán más homogéneos que la población como un todo. Entonces los elementos de la
muestra son seleccionados al azar o mediante un método sistemático dentro de cada estrato.4
2.4.4. Muestreo por conglomerados
En este tipo de muestreo se consideran «conglomerados de elementos» en lugar de seleccionar
elementos de la población, es decir, se toman al azar grupos de elementos, y la muestra estará
formada por todos los sujetos o por n individuos (seleccionados por muestreo aleatorio o
sistemático) de los conglomerados seleccionados. En este método, aunque no todos los grupos son
muestreados, cada grupo tiene la misma probabilidad de ser elegido, por lo que la muestra es
aleatoria. Es útil cuando la población es muy grande y dispersa; sin embargo, las estimaciones son
menos precisas, por lo que pueden implicar un mayor error muestral. Supongamos que
muestreamos por áreas de residencia. Seguramente los individuos que vivan en la misma área se
parecerán (por ejemplo, si consideramos el nivel económico); entonces, la variabilidad entre los
elementos obtenidos de las áreas seleccionadas es mayor que la variabilidad obtenida si hacemos
un muestreo aleatorio de toda la población. Así pues, utilizando una muestra de conglomerados
obtendremos la misma precisión en la estimación que si utilizamos una muestra aleatoria simple,
siempre que la variabilidad de los elementos dentro de cada conglomerado sea semejante a la
variabilidad poblacional.4
2.5.El muestreo no probabilístico
En este caso la selección de los elementos de la muestra no es por azar, sino que lo realiza el
investigador. Estas muestras son menos representativas de la población que las obtenidas por
muestreo probabilístico, pero se consiguen rápidamente y el coste es inferior. La principal
desventaja es el riesgo de obtener un sesgo excesivo, que puede hacer imposible generalizar los
resultados. Dentro de esta clase de muestreo existen dos tipos:
2.5.1. Muestreo de casos consecutivos
El investigador elige a los sujetos que cumplan los criterios de selección en un intervalo temporal o
hasta que se alcance un número de muestra suficiente.5
2.5.2. Muestreo de conveniencia
Consiste en seleccionar los elementos más fácilmente accesibles, por ser fáciles de recoger o
económico, como por ejemplo incluir voluntarios.5
2.6.Tipos de variables
Se entiende por variable estadística un símbolo que puede tomar cualquier valor dentro de un
conjunto determinado llamado rango o dominio de la variable. En función del tipo de dominio de la
variable, pueden clasificarse en variables cualitativas o cuantitativas.1

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2.6.1. Variables cualitativas
En este caso los valores posibles son de tipo nominal. Por ejemplo, el tipo de hepatitis: A, B, C, etc.
Estas variables se representan con diagramas de barras, sectores y pictogramas, y se expresan en
porcentajes.1
2.6.2. Variables ordinales
Estas variables tienen valores de tipo nominal, pero es posible establecer un orden entre ellos. Por
ejemplo, cuando clasificamos el grado de dolor percibido en leve, moderado, grave o muy grave. En
ocasiones se pueden clasificar estas variables como escalas numéricas, como en la escala visual
analógica del dolor (EVA), de 0 a 10. En estos casos no se aconseja realizar operaciones matemáticas
con estos valores. Se expresan en porcentajes. Su representación corresponde a diagramas de
barras y en escalera.1
2.6.3. Variables cuantitativas
Son las variables que toman por valores cantidades numéricas, con las que se pueden hacer
operaciones matemáticas. Se dividen en cuantitativas discretas, que son las que no admiten valores
intermedios, sólo valores enteros (por ejemplo, el número de hijos), y cuantitativas continuas,
cuando admiten valores intermedios entre dos de sus valores, es decir, valores reales que sólo
pueden estar limitados por el método de medida (por ejemplo, la altura de una persona, el peso o
las cifras de colesterol).
Las variables cuantitativas se representan con histogramas, polígonos de frecuencia y diagramas
acumulados. Se expresan con medidas de centralización (media) y dispersión (desviación estándar).1
3. CONCLUSIONES
La muestra permite estudiar sólo una parte de ella que va ser representativa al resto de la población,
al final poder generalizar los resultados a toda la población. Es un subconjunto o parte del universo
o población en que se llevará a cabo la investigación.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población,
para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina
técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la
muestra debe seguir una técnica de muestreo.
4. REFERENCIAS
1. https://www.sietediasmedicos.com/component/k2/item/3383-muestra-y-analisis-de-
variables#.X6XBPihKjDc
2. https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
3. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037
4. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
5. https://www.uandes.cl/wp-
content/uploads/2019/01/bioestadistica_investigacion_gcavada.pdf

5. Investigación de Mercados II
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5. VIDEOS
https://youtu.be/elTml6zLxy4
https://youtu.be/giaOVoyWS2c