Muestra o análisis muestral

“LIBEREMOS BOLIVIA”
Tema: Muestra o análisis muestral.
Alumna: Saravia Laura Daniela Paola.
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos.
Materia: Investigación de Mercados II.
“Conócete a ti mismo para mejorarte a ti mismo”
Auguste Comte.
1. INTRODUCCIÓN
Muestra.Es un subconjuntooparte del universoopoblaciónenque se llevaráacabola
investigación. Hay procedimientospara obtener la cantidad de los componentes de la
muestra como fórmulas, lógica y otros que se verá más adelante. La muestra es una
parte representativa de la población.1
La Muestra es una parte o subconjunto de la población.2
La muestraestadísticaesel subconjuntode losindividuosde unapoblaciónestadística.
Estas muestras permiten inferir las propiedades del total del conjunto.3
Muestra es una porción de la totalidad de un fenómeno, producto o actividad que se
considera representativa del total también llamada una muestra representativa.4
Según el autor Arias (2006), define muestra como “un subconjunto representativo y
finito que se extrae de la población accesible”.5
2. DESARROLLO
2.1 Definición de muestreo:
El muestreo es un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de
una poblaciónfinitaoinfinita,conel finde estimarvaloresde parámetrosocorroborar
hipótesis sobre la forma de una distribución de probabilidades o sobre el valor de un
parámetro de una o más poblaciones.7
6

Le llamamosmuestreoal conjuntode técnicasypasosadarparallevaracaboel proceso
de la selecciónde lamuestra.Para que el muestreoseacorrecto y la muestraobtenida
sea representativa de la población debemos de hacer que:
 Se conserve la independencia durante la selección de la muestra.
 Que todos los elementos de la población tengan igual probabilidad de
pertenecer a la muestra.
Existen diferentes métodos, pero los factores que van a decidir en su elección son el
tiempo,losrecursoseconómicosdel estudioylascaracterísticasde loselementosde la
población.8
2.2 Determinación del tamaño de la muestra
En la determinación de tamaño de la muestra a utilizar en una investigación
comercial intervienen 3 elementos:
 El error absoluto<<(e)>>, es la diferencia máxima que el investigador está
dispuesto a admitir, <<a priori>>, entre los valores que obtenga de la
muestra y los reales poblacionales.
 El intervalo de confianza, depende de la probabilidad con que el
investigadordeseaque se cumpla que efectivamente ladiferenciaentre la
estimaciónyel valorreal este comprendidaenlosmárgenesseñaladospor
el error absoluto.
 El error muestral, es la desviación típica del estimador, por lo que será
distinta según estemos estimando un valor medio o una proporción. En
ambos casos, sin embargo, la desviación típica del estimador disminuirá a
medida que el tamaño de la muestra se incremente.9
2.3 Métodos de muestreo
Dos grandes grupos de métodos existentes para la selección de muestras:
1. Método aleatorio o probabilístico, en estos métodos, la muestra
obtenida por un procedimiento de elección aleatoria,en el curso de

cual cada elemento del universo objeto de estudio tiene una
determinada y conocida probabilidad de aparecer en la muestra.
Clasificación:
 Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple selecciona muestras mediante
métodos que permiten que cada posible muestra tenga una
igual probabilidadde serseleccionadayque cadaelementode
la población tenga una oportunidad igual de ser incluido en la
muestra. Para ello es necesario que la población sea
homogénea.
Para fijar una muestra probabilística necesitamos 2 cosas:
1) Determinar el tamaño de la muestra n.
2) Seleccionar los elementos muestrales.
Escoge al azar los miembros del universo hasta completar el
tamañomuestral previsto.Enteoríase enumeranpreviamente
todos los elementos y de acuerdo con una tabla de números
aleatorios se van escogiendo. El procedimiento puede darse
con o sinreemplazosyestacondiciónafectaráposteriormente
el análisis.
¿Cómo hacer un muestreo aleatorio?
La forma más fácil de seleccionar una muestra de manera
aleatoria es mediante el uso de números aleatorios.
Los pasos a seguir:
 Obtener una lista de todos los integrantes de la
población.
 Numerar a todos los sujetos de la población (o
unidades de muestreo).
 Utilizar una tabla de números aleatorios o un
procedimientosimilarparaseleccionaralossujetosde
la muestra.
 Ubicar a los sujetos seleccionados y administrar los
instrumentos de recopilación de datos.

Puede utilizarse dos procedimientos:
1.- Empleo de números aleatorios o de un programa
computarizado de selección aleatoria.
Procedimiento:
• Listado de todos los elementos que conforman el
universo con un número clave que los identifique
individualmente.
• Selección de los sujetos a través del programa de
cómputo, o bien, con el apoyo de tablas de números
aleatorios.
2.- Empleo de papeletas.
Se anotan los nombres o el número clave que los
identifican.
• Se depositanen unrecipiente del que se iránsacando al
azar, hasta cubrir el número establecido para la muestra.
 Muestreo aleatorio sistemático

Se emplea cuando la población es numerosa y no están los
elementos del marco muestral codificados, si bien sí se
presentan ordenadamente en listados.
1 - En el universo (N) se elige el primer elemento al azar.
2 - Luegolos demásse escogencada ciertointervalo(k),hasta
completar el tamaño muestral (n). El tamaño del intervalo (k)
se calcula:k = N/nSe divide población entremuestra.Ejemplo:
500/100 = 5 El intervalo será de 5
 Muestreo aleatorio estratificado
Puede ser conveniente cuando la población se presentan
categorías o subconjuntos llamados estratos que representen
un interés particular de observar y compararlas con otras
categorías.
En este caso, su ventaja es lograr una muestra más
homogénea.
Los criteriospara establecerestratospuedenserlasvariables:
sexo, edad, profesión, nivel de educación, nivel
socioeconómico, nacionalidad, región, etc.
La investigación que requiera este tipo de muestra, deberá
definirlosestratoscorrespondientesyjustificarenel proyecto
sus bases de comparación.

Considera que al interior del universo existen estratos
(subgrupos internamente homogéneos pero cualitativa y
cuantitativamente diferentes entre sí), y que no se cumple la
condición de selección aleatoria pues los miembros del grupo
mayoritario tienen una mayor probabilidad de ser
seleccionados en la muestra. Esto garantiza que la muestra
contenga elementos de todos los estratos. El muestreo
estratificado puede ser proporcional o no proporcional.
Muestreo Estratificado Proporcional Así, se eligen
aleatoriamente los elementos al interior de cada estrato
muestral hasta ajustar su tamaño. Es mejor que el Muestreo
Aleatorio Simple pues disminuye el error estándar de la
medición muestral. Supone que los estratos contienen
diferentenúmerode elementos,unosmásgrandesyotrosmás
pequeños, por lo tanto, la cantidad de elementos de cada
estrato será diferente y proporcional a su tamaño.
MuestreoEstratificado NO Proporcional (Fracciónvariable de
muestreo) Para aplicar el muestreo estratificado no
proporcional, simplemente se divide el tamaño de la muestra

entre el número de estratos. Cada estrato aporta el mismo
númerode sujetos,independientementede sutamaño.Ajusta
convencionalmente los tamaños de los estratos muestrales
para aumentar la eficiencia de la selección de los grupos más
pequeños.
Muestreo por alocación óptima de los estratos Selecciona el
tamañode losestratosenfunciónde ladesviaciónestándarde
cada uno de ellos, de tal manera que los estratos más
heterogéneos (mayores varianzas) aporten más casos a la
muestra total.
 Muestreo por conglomerados
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un
grupo de elementos de la población que forma una unidad, a
la que llamamosconglomerado.Lasunidadeshospitalarias,los
departamentos universitarios, una caja de determinado
producto, etc., son conglomerados naturales.
En otras ocasiones se puede utilizar conglomerados no
naturalescomo,porejemplo,lasurnaselectorales.Cuandolos
conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de
“muestreo por áreas”.
El muestreo por conglomerado consiste en seleccionar
aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el
necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en
investigar después todos los elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
La clave está en elegir conglomerados que representen
internamenteconbastante fidelidadvariaciónde lapoblación.
De estaformase puede seleccionaraleatoriamenteunnúmero
de conglomeradosrealizandoenelloslassucesivas elecciones
de las unidades muestrales individuales.

Los miembros del grupo mayoritario tienen una mayor
probabilidadde serseleccionadosenlamuestra.Las unidades
de observación se eligen aleatoriamente al interior de los
conglomerados El error de la medición (error muestral) no se
dé al interiordel conglomeradosinoentre losconglomerados.

Requisitos del Procedimiento:
•Los conglomerados deben estar bien definidos de modo que
cada elemento pertenezca a uno y sólo a un conglomerado.
• El tamañode cadaconglomeradodebeserbienconocido(por
lo menos bien estimado)
• El número de conglomerados debe ser pequeño.
Muestreo polietápico
Selecciona los individuos por etapas, configurando
sucesivamente grupos(estratosoconglomerados) ysubgrupos
denominados Unidades de Muestreo.
 Combinación de varios métodos de muestreo.
 Para poblaciones complejas.
 Diferentespasos en la selección de muestra que usan
diferentes métodos.
Muestreo por áreas
Es un caso particulardel muestreo porconglomerados,enque
losconglomerados estánconstituidosporcélulasgeográficaso
áreas. 11

2. Método empírico o no probabilístico
El muestreono probabilísticoesunatécnica de muestreoenla cual el
investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en
lugar de hacer la selección al azar.
A diferenciaenel muestreoprobabilístico,donde cada miembrode la
población tiene una posibilidad conocida de ser seleccionado, en el
muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población
tienen la oportunidad de participar en el estudio
El muestreo no probabilístico es más útil para estudios exploratorios
como la encuesta piloto (una encuesta que se implementa en una
muestra más pequeña, en comparación con el tamaño de muestra
predeterminado).
El muestreonoprobabilísticose utilizadonde noesposible extraerun
muestreo de probabilidad aleatorio debido a consideraciones de
tiempo o costo.
El muestreo no probabilístico es un método menos estricto, este
métodode muestreodependeengranmedidade laexperienciade los
investigadores. El muestreo no probabilístico comúnmente se lleva a
cabo mediante métodosde observación,yse utilizaampliamente enla
investigación cualitativa.
Tipos de muestreo no probabilístico
 Muestreo por conveniencia
El muestreo por conveniencia es una técnica de muestreo no
probabilística donde las muestras de la población se
seleccionan solo porque están convenientemente disponibles
para el investigador.Estasmuestrasse seleccionansoloporque
son fáciles de reclutar y porque el investigador no consideró
seleccionar una muestra que represente a toda la población.
Idealmente, en la investigación, es bueno analizar muestras
que representen a la población. Pero, en algunas
investigaciones, la población es demasiado grande para
evaluar y considerar a toda la población.
Esta es una de las razones por las que los investigadores
confían en el muestreo por conveniencia, que es la técnica de

muestreonoprobabilísticamáscomún,debidoasu velocidad,
costo-efectividadyfacilidad de disponibilidad de la muestra.
 Muestreo consecutivo
Esta técnica de muestreo no probabilística es muy similar al
muestreo por conveniencia (con una ligera variación). En el
muestreoconsecutivoel investigadorelige unasolapersonao
un grupo de muestra, realiza una investigación durante un
periodo de tiempo, analiza los resultados y luego pasa a otra
asignatura o grupo de sujetos si es necesario.
Esta técnica de muestreo le da al investigador la oportunidad
de trabajar con muchos temas y afinar su investigación
mediante la recopilación de resultados que tienen
conocimientos vitales.
 Muestreo por cuotas
Hipotéticamente, supongamos que un investigador desea
estudiar los objetivos profesionales de los empleados de una
organización. En esta organización trabajan 500 empleados y
estos son conocidos en conjunto como “población”.
Para comprender mejor una población, el investigador solo
necesitará una muestra, no a toda la población. Además, el
investigadorestáinteresadoenestratosparticularesdentrode
la población. Es aquí donde el muestreo por cuotas ayuda a
dividir la población en estratos o grupos.
Para estudiar los objetivos de más de 500 empleados,
técnicamente la muestra seleccionada debe tener un número
proporcional de hombresymujeres.Loque significaque debe
haber 250 hombres y 250 mujeres. Como esto es improbable,
losgruposo estratosse seleccionanmediante el muestreopor
cuotas.
 Muestreo intencional o por juicio
En esta técnicade muestreonoprobabilístico,lasmuestrasse
seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la
credibilidad del investigador. En otras palabras, los
investigadores eligen solo a aquellosque estos creenque son
losadecuados(conrespectoalosatributosylarepresentación

de una población) para participar en un estudio de
investigación.
Este noes un métodocientíficode muestreoyladesventajade
esta técnica es que los resultados pueden estar influenciados
por nocionespercibidasdel investigador.Porlotanto,hay una
gran cantidad de ambigüedad involucrada en esta técnica de
investigación. Por ejemplo, este tipo de método de muestreo
se puede utilizar en estudios piloto.
Conoce más del tambiénllamadomuestreodeliberado,crítico
o por juicio.
 Muestreo de bola de nieve
Este tipo de técnica de muestreo ayuda a los investigadoresa
encontrar muestras cuando son difíciles de localizar. Los
investigadores utilizan esta técnica cuando el tamaño de la
muestra es pequeño y no está disponible fácilmente.
Este sistema de muestreo bola de nieve funciona como el
programa de referencia. Una vez que los investigadores
encuentransujetosadecuados,se lespide aestosayudaspara
buscar a sujetos similares y así poder formar una muestra de
buen tamaño.
Por ejemplo, este tipo de muestreo se puede utilizar para
realizar investigaciones que involucran una enfermedad
particularenpacientesotal vezunaenfermedadraratambién.
Los investigadores pueden buscar ayuda de las personas
enfermas para que estos refieran a otros que sufran de la
mismadolenciay con estoformar una muestra subjetivapara
llevar a cabo el estudio.
¿Cuándo usar el muestreo no probabilístico?
 Este tipo de muestreo se usa para indicar si existe un
rasgo o característica particular en una población.
 Esta técnica de muestreo es ampliamente utilizada
cuando los investigadores realizan investigaciones
cualitativas, estudios piloto o investigación
exploratoria.

 El muestreo no probabilístico se usa cuando los
investigadorestienenuntiempolimitadoparallevara
cabo la investigación o tienen limitaciones
presupuestarias.
 El muestreo no probabilístico se realiza para observar
si un tema en particular necesita un análisis en
profundidad. Mejora tu muestreo siguiendo estos
consejos.
Ventajas del muestreo no probabilístico
 El muestreo no probabilístico es un método práctico
para losinvestigadoresqueimplementanencuestasen
el mundo real. Aunque claro, cabe mencionar que los
estadistasprefierenel muestreoprobabilísticoporque
arroja datos en formade números.Perola realidades
que, si se hace correctamente, el muestreo no
probabilísticopuede arrojarresultadossimilares,si no
es que de la misma calidad.
 Obtener respuestas utilizando el muestreo no
probabilístico es más rápido y más rentable en
comparación al muestreo probabilístico ya que el
investigador conoce la muestra. Comúnmente los
participantes están motivados para responder
rápidamente en comparacióncon las personas que se
seleccionan al azar.
Desventajas del muestreo no probabilístico
 En el muestreo no probabilístico, el investigador
necesita pensar las posibles razones de los sesgos. Es
importante tener una muestra que represente de
cerca a la población. Conoce qué es una Muestra
Representativa de la Población Nacional.
 Al elegir una muestra en un muestreo no
probabilístico,losinvestigadoresdebentenercuidado
con los reclutas que puedan distorsionar los datos. Al

final del día, la investigación se lleva a cabo para
obtener información valiosa y datos útiles.12
2.4 Decisiones de muestreo
3. CONCLUSIÓN
En conclusión,tenemosque lamuestrao análisismuestral esunaparte representativa
de la población; El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea para
extraer una pequeña parte de una población dentro de un universo a esta se le llama
espaciomuestral o muestra.Para tenereste dato biendefinidoe idóneo tenemosque
basarnos en lo que es el procedimiento del muestreo, este sea probabilístico o no
probabilístico, paraasítenerlamuestraadecuadaa la situaciónde investigaciónque se
pueda presentar.
4. REFERENCIAS
1
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?pid=s1815-
02762004000100012&script=sci_arttext
2
http://ri.uaemex.mx/bitstream/handle/20.500.11799/63099/secme26877.pdf?seque
nce=1
3
https://definicion.de/muestra/
4
https://www.significados.com/muestra/#:~:text=En%20estad%C3%ADsticas%2C%20l
a%20muestra%20es,la%20satisfacci%C3%B3n%20de%20un%20producto%E2%80%9D.

5
http://virtual.urbe.edu/tesispub/0092660/cap03.pdf
6
https://blogs.ugto.mx/enfermeriaenlinea/unidad-didactica-5-tamano-de-muestra/
7
https://isdfundacion.org/2018/10/10/que-es-y-para-que-sirve-el-muestreo-
estadistico/
8
https://sites.google.com/site/wikinfermeria/trabajo-final-de-grado/4-recursos-para-
seleccion-de-muestra
9
https://docs.google.com/document/d/1SNJQNTi8XNNM5YOCerNpmceRK30ldAAKULK
UouUnhTw/edit
10
https://es.slideshare.net/MadelynSaidy/clase-poblacin-muestra-y-muestreo
11
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?pid=s1815-
02762004000100012&script=sci_arttext
12
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-no-probabilistico/
5. VIDEOS
https://www.youtube.com/watch?v=gl9EEbT7viM
https://www.youtube.com/watch?v=zGtk_Ii9VBs&feature=youtu.be
https://www.youtube.com/watch?v=Y0XLJnGbFQs&feature=youtu.be

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