Muestra o Análisis muestral

“LIBEREMOS BOLIVIA” Página 1 de 7
Investigación de mercado II
Tema: Muestra o Análisis muestral
Alumno: Quispe Aiza Daniel Leonardo
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Grupo: 09 semestre II/2020
Muestra o Análisis muestral
¡Nunca te rindas! El fracaso y el rechazo son solo el primer escalón hacia el éxito
(Jim Valvano)
Introducción.-
Se denomina muestreo al proceso por el que generamos las muestras. Una
muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la
muestra sea lo más representativa posible de la población de la que procede.
Sin embargo, por muy cuidadosa que sea la selección de la muestra
difícilmente será una representación exacta de la población. Esto significa que
su tendencia central, variabilidad, etc., aproximarán las de la población, pero
habrá cierta diferencia, que interesa sea lo menor posible. Un concepto clave
de muestreo es el de representatividad: Los procedimientos de muestreo
tienen por objeto generar muestras lo más representativas posible de las
poblaciones dados los objetivos de la investigación y las circunstancias que afectan al muestreo.
Desde un punto de vista aplicado, se denomina muestreo el proceso de selección de la muestra o muestras a utilizar
para la investigación. Esto supone generar una o pocas muestras. Actualmente es de interés la selección de muestras
para la simulación informática de los procesos de muestreo, particularmente para la obtención de distribuciones
muestrales. En estos casos el número de muestras generadas puede ser muy grande (10.000, 80.000, o más) y el
procedimiento de muestreo se realiza informáticamente y con procedimientos específicos.
Desde un punto de vista teórico, el concepto de muestreo es fundamental para la Inferencia Estadística. El hecho de
que las muestras no sean exactamente representativas de las poblaciones significa que las inferencias presentan
cierto margen de incertidumbre. Para cuantificarlo y definir técnicas inferenciales es necesario conocer cómo se
comportan los estadísticos obtenidos en las muestras, esto es, cómo son las distribuciones muestrales de los
estadísticos habitualmente utilizados para la inferencia.
Las muestras singulares generadas para investigación con sujetos suelen utilizarse para obtener algunos estadísticos
(Media, proporción, cuasivarianza, etc.) con los que se realiza el proceso de inferencia. En cambio, las muestras
simuladas por ordenador suelen ser utilizadas para obtener distribuciones muestrales y realizar inferencia. Esto es
de interés cuando se dan circunstancias especiales que no aconsejan utilizar los procedimientos habituales. Las

distribuciones muestrales son las distribuciones de estadísticos de muestras que pertenecen a la misma población.
Por ejemplo, la distribución muestral de la Media es la distribución de las Medias de muestras de un mismo tamaño
extraídas de la misma población.
Desarrollo.-
Concepto
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.
El muestreo es una técnica matemática en la que se revisa un subconjunto de un universo, y tiene como principal
propiedad que es representativo del total, o sea del conjunto universo considerado. El muestreo es sencillamente
el procedimiento que se emplea al extraer una pequeña parte de una población dentro de un universo, a esta se
le llama espacio muestral.
En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas, sino a todos los elementos que han
sido escogidos para su estudio, y el término muestra se usa para describir una porción escogida de la población.
La muestra debe lograr una representación adecuada del universo, en la que se reproduzcan de la mejor manera
los rasgos esenciales del mismo y que son importantes para el trabajo. Para que una muestra sea representativa,
y por lo tanto útil, debe reflejar las similitudes y diferencias encontradas en el universo, es decir ejemplificar las
características de este.
Es importante resaltar que el primer procedimiento al realizar un encargo de auditoría es iniciar las investigaciones
de manera que arrojen conclusiones de determinados estudios, como puede ser el estadístico a través de una
muestra probabilística.
Dos términos fundamentales
1) Universo o población: Es el total de individuos que deseo estudiar o caracterizar. En el ejemplo anterior, el
universo lo forman los habitantes de México, pero podemos pensar en todo tipo de universos, más generales o más
concretos. Por ejemplo, si quiero saber cuánto fuman de media los fumadores de México, el universo en este caso
serían "los fumadores de México".

2) Muestra: Es el conjunto de individuos del universo que selecciono para estudiarlos, por ejemplo a través de una
encuesta.
¿Por qué funciona el muestreo?
El muestreo es útil gracias a que podemos acompañarlo de un proceso inverso, que llamamos generalización de
resultados. Es decir, para conocer un universo lo que hacemos es:
1) Extraer una muestra del mismo.
2) Medir un dato u opinión.
3) Proyectar en el universo el resultado observado en la muestra.
Los conceptos básicos que uno debe aprender y diferenciar:
a) Población. Es el conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación. "El
universo o población puede estar constituido por personas, animales, registros médicos, los nacimientos, las
muestras de laboratorio, los accidentes viales entre otros". (PINEDA et al 1994:108) En nuestro campo pueden ser
artículos de prensa, editoriales, películas, videos, novelas, series de televisión, programas radiales y por supuesto
personas.
b) Muestra. Es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación. Hay
procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la muestra como fórmulas, lógica y otros que se
vera más adelante. La muestra es una parte representativa de la población.
c) Muestreo. Es el método utilizado para seleccionar a los componentes de la muestra del total de la población.
"Consiste en un conjunto de reglas, procedimientos y criterios mediante los cuales se selecciona un conjunto de
elementos de una población que representan lo que sucede en toda esa población".(MATA et al, 1997:19)
El realizar el diseño muestral es importante porque: a) Permite que el estudio se realice en menor tiempo. b) Se
incurre en menos gastos. c) Posibilita profundizar en el análisis de las variables. d) Permite tener mayor control de las
variables a estudiar.

Técnicas de Muestreo
1. Técnicas de muestreo probabilístico.
a) Aleatorio simple: Garantiza que todos los individuos que componen
la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la
muestra. Esta significa que la probabilidad de selección de un sujeto a
estudio "x" es independiente de la probabilidad que tienen el resto de
los sujetos que integran forman parte de la población blanco.
b) Aleatorio estratificado: Se determina los estratos que conforman la
población blanco para seleccionar y extraer de ellos la muestra (se
define como estrato a los subgrupos de unidades de análisis que
difieren en las características que van a ser analizadas). La base de la
estratificación se basa en variable como edad, sexo, nivel
socioeconómico, etc.
c) Aleatorio sistemático: Cuando el criterio de distribución de los
sujetos a estudio en una serie es tal, que los más similares tienden a
estar más cercanos. Este tipo de muestreo suele ser más preciso que
el aleatorio simple, debido a que recorre la población de forma más
uniforme. De esta modo, se seleccionará cada hésimo caso (Arias-
Gómez et al.).

d) Por conglomerados: Consiste en elegir de forma aleatoria ciertos
barrios o conglomerados dentro de una región, ciudad, comuna, etc.,
para luego elegir unidades más pequeñas como cuadras, calles, etc. y
finalmente otras más pequeñas, como escuelas, consultorios, hogares
(una vez elegido esta unidad, se aplica el instrumento de medición a
todos sus integrantes). Si se desea realizar un estudio de prevalencia o
una encuesta en habitantes de una localidad, el muestreo aleatorio
simple es complejo y de alto costo, ya que estudiar una muestra de
tamaño "n", supone enviar encuestadores a "x" puntos diferentes de
la misma; de tal forma que en cada uno de estos puntos, sólo se aplicará una encuesta (Hund et al., 2015). Por ello,
es que en este tipo de casos se sugiere aplicar muestreo por conglomerados, pues son más económicos y eficientes.
2. Técnicas de muestreo no probabilístico
a) Intencional: Permite seleccionar casos característicos de una población limitando la muestra sólo a estos casos. Se
utiliza en escenarios en las que la población es muy variable y consiguientemente la muestra es muy pequeña. Por
ejemplo, entre todos los sujetos con CA, seleccionar a aquellos que más convengan al equipo investigador, para
conducir la investigación.
b) Por conveniencia: Permite seleccionar aquellos casos accesibles que acepten ser incluidos. Esto, fundamentado
en la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador. Por ejemplo, entre todos los sujetos
con CA, solamente aquellos que se encuentren hospitalizados en el Hospital Regional de Temuco.
c) Accidental o consecutivo: Se fundamenta en reclutar casos hasta que se completa el número de sujetos necesario
para completar el tamaño de muestra deseado. Estos, se eligen de manera casual, de tal modo que quienes realizan
el estudio eligen un lugar, a partir del cual reclutan los sujetos a estudio de la población que accidentalmente se
encuentren a su disposición. Es similar al muestreo por conveniencia, excepto que intenta incluir a todos los sujetos
accesibles como parte de la muestra. Por ejemplo, entre todos los sujetos con CA, seleccionar los primeros 50
incluibles que lleguen al servicio de urgencias del Hospital Regional de Temuco.
Ventajas y Desventajas de la Aplicación de Técnicas de Muestreo
Se puede comentar que cada técnica de muestreo tiene sus ventajas y desventajas; sin embargo, en términos
generales existen ventajas y desventajas comunes para todas ellas:

VENTAJAS
Reducción de costos: Los costes de un estudio serán menores si los datos de interés se pueden obtener a partir de
una muestra de la población blanco. Por ejemplo, cuando se realizan estudios de prevalencia de un evento de
interés, es más económico medir una muestra representativa de 1500 sujetos de la población blanco, que a los
250.000 individuos que la componen.
Eficiencia: Al trabajar con un número reducido de sujetos a estudio, representativos de la población blanco; el
tiempo necesario para conducir el estudio y obtener resultados y conclusiones será ostensiblemente menor.
DESVENTAJA
Inadecuada representación de la población blanco: Esto puede ocurrir si se decide trabajar con muestras pequeñas.
Por ejemplo, es muy común ver publicaciones en las que se comparan 50 sujetos tratados con la intervención en
estudio versus 50 con la intervención estándar. Este es un número muy recurrente, pero posiblemente conlleva una
mala representación de la población a la que se desea inferir los resultados.
Conclusiones.-
En conclusión, el muestreo en la auditoría es la técnica o el proceso de selección de una muestra entre un grupo
más grande de partidas (llamado población, campo o universo), y que utiliza las características de la muestra
para llegar a deducciones acerca de las características del campo completo de partidas.
Referencias.-
1. https://www.uv.es/webgid/Inferencial/21_introduccin.html
2. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-
02762004000100012
3. https://es.m.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
4. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-
95022017000100037
5. https://veritasonline.com.mx/muestreo-una-tecnica-
confiable/#:~:text=En%20conclusi%C3%B3n%2C%20el%20muestreo%20en,del%20ca
mpo%20completo%20de%20partidas.
6. https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-que-es-porque-funciona

Videos referencia.-
1. https://youtu.be/G1sI8HXGFEw
2. https://youtu.be/o3FlcVm6D_I

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