Cuando no es posible o conveniente realizar un censo , se trabajar con una muestra, o sea una parte representativa y adecuada de la población

1. MATERIA: INVESTIGACIÓN DEMERCADOSII
TEMA: MUESTRA O ANÁLISISMUESTRAL
ALUMNO:JERSON CUSI CANAVIRI
DOCENTE: MGR. JOSÉ RAMIRO ZAPATA BARRIENTOS
LIBEREMOS BOLIVIA
MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL
"Si hiciésemos todas las cosas de las que somos capaces, nos asombraríamos´´
(Thomas Edison)
1. CONCEPTO
 Cuando no es posible o conveniente realizar un censo1, se trabajar con una
muestra, o sea una parte representativa y adecuada de la población. Se
selecciona de la población
de estudio.
 Para que sea representativa
y útil, debe de reflejar las
semejanzas y diferencias
encontradas en la
población, ejemplificar las
características y tendencias
de la misma.
 Una muestra representativa indica que reúne aproximadamente las
características de la población que son importantes para la investigación.

2. MATERIA: INVESTIGACIÓN DEMERCADOSII
TEMA: MUESTRA O ANÁLISISMUESTRAL
ALUMNO:JERSON CUSI CANAVIRI
DOCENTE: MGR. JOSÉ RAMIRO ZAPATA BARRIENTOS
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2. DESARROLLO
2.1. CRITERIOS PARA ESTIMAR AL TAMAÑO DE LA MUESTRA
2.2. CARÁCTERÍSTICAS
 Tamaño suficientemente grande: Cuando trabajamos con muestras
estamos2, 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.

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2.3. TIPOS DE MUESTRAS
a) La muestra probabilística o aleatoria.- Las muestras probabilísticas3 son
aquellas en las que todos los elementos de la población tienen las mismas
posibilidades de ser escogidos. Estas muestras se realizan mediante
herramientas estadísticas; las cuales llevamos a cabo en We are testers. En
principio, si la muestra es aleatoria, habrá más seguridad de que las
características más representativas de la población se encuentren
representadas.
b) Las muestras no probabilísticas.- son aquellas en las que la elección de los
elementos de lamuestra no depende de laprobabilidad; sino de quien realiza
la muestra o de los criterios de la investigación. Esta técnica es adecuada
cuando la persona encargada de realizar el estudio conoce las características
de la población y sabe cuál o cuáles son los perfiles que le interesan para su
muestra, en función de los objetivos de la investigación.
2.4. VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE UNA MUESTRA
a) Si la población es muy grande (en ocasiones, infinita, como ocurre en
determinados experimentos aleatorios) y, por tanto, imposible de analizar
en su totalidad.
b) Las características de la población varían si el estudio se prolonga demasiado
tiempo.
c) Reducción de costos: al estudiar una pequeña parte de la población, los
gastos de recogida y tratamiento de los datos serán menores que si se
obtienen del total de la población.
d) Rapidez: al reducir el tiempo de recogida y tratamiento de los datos, se
consigue mayor rapidez.
e) Viabilidad: la elección de una muestra permite la realización de estudios que
serían imposible hacerlo sobre el total de la población.
f) La población es suficientemente homogénea respecto a la característica
medida, con lo cual resultaría inútil malgastar recursos en un análisis
exhaustivo (por ejemplo, muestras sanguíneas).

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g) El proceso de estudio es destructivo o es necesario consumir un artículo para
extraer la muestra (ejemplos: vida media de una bombilla, carga soportada
por una cuerda, precisión de un proyectil y otros).
2.5. VARIABLES DE LAS QUE DEPENDE EL TAMAÑO DE LA MUESTRA
1º El nivel de confianza (confidence level) o riesgo que aceptamos de
equivocarnos.
2º La varianza o diversidad de opiniones estimada en la población (response
distribution):
Indica cómo de variadas se estima4 que serán las respuestas. Por norma
general, se suele partir de la hipótesis de que la varianza es igual a 50%; lo
cual significa que la población tiene la opinión más variada posible, es decir,
la mitad respondería que sí y la otra mitad que no.
3º El margen de error que estamos dispuestos a aceptar (margin of error).
4º El tamaño de la población (population size).
Una vez seleccionadas las variables del nivel de confianza, la varianza, el
margen de error y seleccionado también el tamaño de la población, se
procede a realizar un cálculo matemático para identificar la muestra más
óptima.
3. CONCLUSIÓN
La muestra es un método que facilita herramienta5 y que permite analizar datos,
teniendo ventajas de tiempo, recursos de fácil y rápido.
Resulta beneficioso para implementarlo en la realización de un estudio, debido
a que mediante este se pueden obtener probabilidades bajas o altas a través de
determinados beneficios que estas técnicas ofrecen. Se deben establecer
diferencia en el momento de realizar nuestras investigaciones por tanto que en
el no probabilística no toda la población forma parte de la muestra y en el
probabilística todos los individuos tienen probabilidad positiva de formar parte
de la muestra.

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BIBLIOGRAFÍA
1
http://www.bvs.hn/Honduras/UICFCM/SaludMental/UNIVERSO.MUESTRA.Y.MUESTR
EO.pdf
2 https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
3
https://core.ac.uk/download/pdf/80531608.pdf
4
https://www.wearetesters.com/investigacion-de-mercados/3-claves-para-calcular-la-
muestra-adecuada-en-tu-investigacion-de-mercado
5
https://economipedia.com/definiciones/muestra-
estadistica.html#:~:text=Las%20caracter%C3%ADsticas%20de%20una%20muestra%20
representativa%20son%20las%20siguientes%3A,datos%20inferior%20a%20la%20pobl
aci%C3%B3n.&text=Aleatoriedad%3A%20La%20selecci%C3%B3n%20de%20los,muestr
a%20estad%C3%ADstica%20debe%20ser%20aleatoria.