Muestra o análisis muestral

Alumna:Mamani CabreraEmelin
Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
Investigaciónde MercadosII
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
1
MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL
“Una de lasmuchasexperienciasinteresantesysorprendentesdelprincipianteenelanálisisinfantil,
esencontrarinclusoenniñosmuypequeñosuna capacidadde compresiónqueamenudo esmucho
mayor que la de los adultos”.
Autor: Melanie Klein
1.-INTRODUCCION:
1.1.-Definición:
La unidad de análisis es cada uno de los elementos que constituyen la población y por lo tanto la
muestra. Ejemplos de unidad de análisis son alumnos, maestros, directivos, expertos, padres de
familia, empleadores, etc.1
Cada unidad de análisis cumple con los parámetros muestrales.1
Cuandonoes posible oconvenienterealizaruncenso, se trabajarconuna muestra, oseaunaparte
representativa y adecuada de la población. Se selecciona de la población de estudio. 2
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.2
Una muestrarepresentativaindicaque reúne aproximadamente lascaracterísticas de lapoblación
que son importantes para la investigación .2
1.2.-Tamaño de lamuestra
Calcular el tamaño de la muestra (o tamaño muestral) es fundamental. Una muestra más grande
supone un desperdicio de recursos; una muestra más pequeña produce una pérdida en la calidad
de los resultados.
La ecuacióna empleardependedel objetivoque se persiga(p.ej.una proporción,una media,etc.)
y también depende del tamaño de la población, de si ésta es N es finita o infinita o muy grande.
La elección de los parámetros intervinientes para el cálculo han de ser determinados con base
experta y, en todo caso, “pecar de conservadores”.

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Tamaño de una muestra para estimar una proporción
Se halla con esta fórmula:
Para aplicarla, debemos saber:
 El nivel de confianza (1-α) o nivel de seguridad.
 Una estimación de la proporción (p) que se quiere medir.
 El margen de error (e) deseado.
 El nivel de confianza (1-α) se refiere ala probabilidadde que el dato deseadoesté dentro
del margen establecido. Este parámetro lo decide el investigador. Suele ser del 95%,
(α = 0,05) al que se corresponde un coeficiente de confianzaZ=1,96, que esel que se pone
en la fórmula. Es la semidistancia estandarizada en términos de desviaciones típicas que
definen ambos extremos del intervalo.
Al hacer variosexperimentossemejantesconel mismotipode muestra,el 95% de los parámetros
se encontrarían dentro del margen, mientras que el 5% se encontrarían fuera de él.
Suelen emplearse el 95% y el 99%. En la siguiente tabla se ve la correspondencia entre el nivel de
confianza y el coeficiente de confianza:
La estimaciónde laproporciónquese quieremedireseltemaclave.Se quiere estimarlaproporción
de losque cumplenlacondición.El valordeesaestimación p laobtendremosde estudiosanteriores.

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En casocontrario,se consideraquelacondiciónlacumplanun50% y,portanto,que nolacumplan
(1 – p) el otro 50%. En ese caso, pondremos en la fórmula:
 El margen de error deseado, o precisión, o margen de error admisible, se refiere a la
diferenciaentrelamediamuestralylamediapoblacional.Desdeluego,que nose pretende
cometer errores. Se trata de un margen de error que estemos dispuestos a tolerar.
Suele adoptarse e = 3% (0,03), aunque está entre:
En la fórmula pondremos el tanto por uno, por ejemplo, 0,03.
Cuando el tamaño de la población sea muy grande (suele considerarse cuando N > 100.000), la
fórmula para hallar la muestra para obtener una proporción se simplifica:
Tamaño de unamuestra para estimar unamedia
Se halla con esta fórmula:
Para aplicarla, debemos saber:
A parte del nivel de confianza (1-α) y el margen de error (e) admitido, de los que se ha hablado
arriba, ahora debemos tener una idea de la varianza (σ2
) de la distribución de la variable a
considerar.
Si no tuviésemos datos de esa varianza, recurriríamos a:
 Estudios anteriores sobre el mismo asunto.
 Realizar una prueba piloto con una muestra pequeña.
 Tomarunaestimaciónconservadorade lavarianza, conel cuadradode lamitaddeladiferencia
entre el valor máximo y el mínimo que consideramos puede tomar la variable.

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1.3.- Tipos de Muestreo
Probabilístico:5
 Aleatorio Simple
 Estratificado
 Sistemático
 Por Conglomerado
No Probabilístico:5
 Por conveniencia
 Por cuotas
Probabilístico: Es requisito que todos y c/u de los elementos de la población tengan la misma
probabilidad de ser seleccionados (azar).5
Se debe tenerdisponible unlistadocompletode todosloselementos de lapoblación, a estose le
llama MARCO DE MUESTREO.5
Técnicas de Muestreo:
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
serincluido enlamuestraa travésde una selección al azar. En cambio, enlas técnicasde muestreo
de tipono probabilísticas, laselección de lossujetos aestudiodependeráde ciertascaracterísticas,
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
1.3.1.- Técnicas de muestreo probabilístico.
 Aleatorio simple: Garantiza que todos los individuos que componen la población blanca
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. Por
ejemplo: ante la siguiente pregunta de investigación ¿Cuál es la muestra necesaria para
establecer la prevalencia de cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con
colangitis aguda (CA)? Un muestreo aleatorio simple aplicaría de la siguiente forma: entre
todos los sujetos con CA, seleccionar al azar un subgrupo que los represente.3

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Pasos:
 Determinar el tamaño de la muestra
 Numerar los individuos de 1 a n
 Tirar unidades al azar (probabilidad igual) 5
Ejemplo:
Cobertura de la vacuna anti- sarampión entre 1200 niños de una escuela X:
Muestra = 60
Hacer una lista de todos los niños
Numerarlos de 1 a 1200
Selección aleatoria de 60 números
 Aleatorioestratificado: Se determinalosestratosque conforman lapoblación blancopara
seleccionar y extraer de ellos la muestra (se define como estrato a los subgrupos de
unidades de análisisque difieren enlascaracterísticas que vana seranalizadas).Labase de
laestratificación se basaenvariable comoedad, sexo,nivel socioeconómico, etc. Entonces,
se divide lapoblación compuestapor"N"individuos, en"x"subpoblaciones oestratos, con
base a variables importantes parala conducción del estudio, yde tamaños respectivosN1,
N2, N3, N4 ..., Nk;y realizando encadaunade estosestratos, muestreos aleatorios simples
de tamaño ni; para finalmente definir cuantos elementos de la muestra se han de
seleccionarde cada unode losestratos;para lo cual se dispone de lassiguientes opciones:

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asignación proporcional(el tamañode lamuestrade cadaestratoesproporcional al tamaño
del estratoque le dioorigen, respectoala población total) yasignación óptima(el tamaño
de la muestra de cada estrato, son definidos por quien hace el muestreo).
Por ejemplo:ante lapregunta¿Cuál eslamuestranecesariaparaestablecerlaprevalencia
de cambiosinflamatorios enbiopsias hepáticasdepacientesconCA?Unmuestreoaleatorio
estratificado aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, agrupar en
forma aleatoria por características de interés como: gravedad de la enfermedad (leve,
moderado, grave); intensidad de la fiebre (febril, afebril, hipotérmico); leucocitosis (con y
sin leucocitosis); nivel de bilirrubina total (hasta 2,0; 2,1 a 4,0; 4,1 a 6,9; 7,0 o más), etc.3
Ejemplo: 5
Estudiantes de la Carrera de Medicina 20055
I año =20% II año=18%
III año =15% IV año=30%
 Aleatorio sistemático: Cuando el criterio de distribución de los sujetos a estudio en una
serie estal, que losmássimilarestiendenaestarmáscercanos.Este tipode muestreosuele
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.). Por
ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para establecer la prevalencia de
cambios inflamatorios en biopsias hepáticas de pacientes con CA? Un muestreo aleatorio
sistemático aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA, seleccionar
aquellos que ingresan losdías impares del mes, o aquellos cuya primer dígito del RUT sea
par, hasta completar la muestra estimada.3
Se toman todoslosindividuos de lalistayse seleccionac/3, c/7, o cualquier otro número.
Para comenzar se utiliza un número al azar.5
Ejemplo:

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 Población (N): 12,000
 Muestra requerida (n): 600
 Calcular el intervalo de muestreo (k) = 12,000 / 600 = 20
 Escoger el 1er numero al azar [1 - 20]  1era unidad
 Añadirk para escogerlasiguiente unidadyasí sucesivamente hasta completar n.5
 Por conglomerados: Consiste enelegirde formaaleatoriaciertosbarrios oconglomerados
dentrode unaregión, ciudad, comuna,etc., paraluegoelegirunidades máspequeñas como
cuadras, calles, etc. yfinalmenteotrasmáspequeñas, comoescuelas,consultorios, hogares
(unavezelegidoestaunidad,se aplicael instrumentode mediciónatodossusintegrantes).
Si se desearealizarunestudiode prevalenciaounaencuestaenhabitantes de unalocalidad,
el muestreo aleatorio simple es complejo y de alto costo, ya que estudiar una muestra de
tamaño"n", supone enviarencuestadoresa"x"puntos diferentes de lamisma;de tal forma
que encadaunode estospuntos, sólose aplicaráunaencuesta.Porello, esque enestetipo
de casos se sugiere aplicar muestreo por conglomerados, pues son más económicos y
eficientes. En este tipo de muestreo, los sujetos a estudio, se encuentran incluidos en
lugaresfísicoso geográficos (conglomerados); porende, resultaimprescindible diferenciar
entre sujetos a estudio (quiénes va a ser medidos) y unidad muestral (conglomerado a
través del cual se logra acceder a los sujetos a estudio).3
Por ejemplo:ante lapregunta¿Cuál esla muestranecesariapara establecerlaprevalencia
de cambiosinflamatorios enbiopsias hepáticasdepacientesconCA?Unmuestreoaleatorio
por conglomerados aplicaría de la siguiente forma: entre todos los sujetos con CA de la
Región de la Araucanía, seleccionar en forma aleatoria aquellos provenientes de los

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hospitales de Angol, Imperial y de la Clínica Alemana de Temuco (conglomerados que
representarán a todos los centros sanitarios de esta región).3
Muestreo por Racimos (Cluster o Conglomerado)5
Conglomerados: son unidades geográficas (distritos, pueblos, organizaciones, clínicas)
Se reducen costos, tiempoyenergíaal considerarque muchasveceslasunidades deanálisis
se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos:
Conglomerados.5
 Unidad de análisis: sujeto o sujetos
 UnidadMuestral eneste caso:conglomerado atravésdel cual se lograel accesoalaunidad
de análisis.5
Selección en 2 etapas:
 Los racimos o conglomerados
 En los racimos se seleccionan a los sujetos a ser medidos.
 Población, Localidades, Viviendas. Croquis.
1.3.2.- Muestreo NO PROBABILISTICO:
Nose conoce la probabilidad que tienenlosdiferentes elementos de lapoblación de estudiode ser
seleccionados.5
A. Muestreo por conveniencia
B. Muestreo por cuotas.
C. Accidental o bola de nieve
A. Muestreo por conveniencia:
Es la muestra que está disponible en el tiempo o periodo de investigación.
Ejemplo:Todos lospacientes que asistana una clínicaen particularciertodía, semana, pueden ser
requeridos para participar.
DESVENTAJA: la muestra puede ser poco representativa de la población que se desea estudiar5

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B. Muestreo por Cuotas:
Todos los elementos conocidos de la población tienen que aparecer en la muestra.5
Se debe asegurar que estos aparezcan en la misma proporción que en la población.
El investigador entrevista a todas las personas de cada categoría que pueda encontrar hasta que
haya llenado la cuota.5
C. Accidental o Bola de Nieve:
Se aprovecha o utiliza personas disponibles en un momento dado que se corresponda con el
propósito del estudio.5
De los tres tipos de muestreo no probabilístico resulta el más deficiente.
¿Cuál es el tamaño apropiado de la muestra?
Depende del paradigma o enfoque:
• Enfoque Cuantitativo o Cualitativo
• Muestreo probabilístico o no probabilístico.5

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1.3.- Ventajas de la elección de una muestra:
El estudio de muestras es preferible, en la mayoría de los casos, por las siguientes razones:
Si la población esmuy grande (enocasiones, infinita, comoocurre en determinados experimentos
aleatorios) y, por tanto, imposible de analizar en su totalidad.4
Las características de la población varían si el estudio se prolonga demasiado tiempo.
 Reducciónde costos: al estudiarunapequeñaparte de lapoblación, losgastosde recogida
y tratamiento de los datos serán menores que si se obtienen del total de la población.4
 Rapidez: al reducir el tiempo de recogida y tratamiento de los datos, se consigue mayor
rapidez.4
 Viabilidad: la elección de una muestra permite la realización de estudios que serían
imposible hacerlo sobre el total de la población.4
La población es suficientemente homogénea respecto a la característica medida, con lo cual
resultaríainútil malgastarrecursos enunanálisis exhaustivo(porejemplo, muestras sanguíneas).4
El proceso de estudio es destructivo o es necesario consumir un artículo para extraer la muestra
(ejemplos:vidamediade unabombilla, cargasoportadaporunacuerda, precisión de unproyectil y
otros).4

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2.- CONCLUSIONES:
Este tema entendí que la muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En
diversasaplicaciones,interesaque unamuestrasea representativa,yparaellodebe escogerse una
técnicade muestraadecuadaque produzca unamuestraaleatoriaadecuada.Los tiposde Muestreo
se dividen en 2 grupos: Probabilístico y no probabilístico dentro del probabilístico se encuentra el
Aleatorio Simple, Estratificado, Sistemáticoy Por Conglomerado y en el No Probabilístico esta Por
conveniencia y Por cuotas.
3.-REFERENCIA:
1.- https://core.ac.uk/download/pdf/80531608.pdf
2.- http://www.bvs.hn/Honduras/UICFCM/SaludMental/UNIVERSO.MUESTRA.Y.MUESTREO.pdf
3.- https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037
4.- https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
5.- http://www.bvs.hn/Honduras/Embarazo/Tipos.de.Muestreo.Marzo.2016.pdf
6.- https://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/
4.-VIDEOS:
1.-comentario:en este videoexplicaque lamuestraesunsubconjunto, representativo,
seleccionadode lapoblación.Paraque entiendamása detalle explicacondiferentesejemplos.
https://www.youtube.com/watch?v=o2KtmZAKbaA

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2.-comentario:la muestraesuna parte de la poblaciónsusdatosnoson exacto,necesitan
menostiempoparapoderrealizarypor lotanto menosrecursos(dinero).enel minuto1:34explica
la diferenciaconunejemploentre lamuestraylapoblación.
https://www.youtube.com/watch?v=G1sI8HXGFEw

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