Plantilla

2. Introducción.
Debemos tener en cuenta que el muestreo es el proceso de selección de un conjunto de
elementos, individuos de una población en donde consiste en elegir o seleccionar a un grupo de
individuos que consideren representativos así con el fin de facilitar el estudio o bien determinar las
características de la población, por lo tanto, la forma en que se eligió a la población se le conoce
como muestreo.
El tipo de muestreo probabilístico es más eficiente y preciso por lo que lo recomiendan para las
investigaciones comparado con el no probabilístico.
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. Uno de los requisitos
más importante del muestreo probabilístico es que todos en una población tengan la misma
oportunidad de ser seleccionados para formar parte de una muestra (azar).
Existen 4 tipos de muestreo probabilístico que son.
● Muestreo aleatorio simple
● Muestreo sistémico
● Muestreo estratificado
● Muestreo por conglomerados

3. TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO.
DEFINICIÓN METODOLOGÍA VENTAJAS DESVENTAJAS EJEMPLOS
Muestreo aleatorio simple.
son técnicas que se usan en la
estadística y que permiten
determinar cómo se
seleccionará a los individuos
que conformarán una muestra,
es decir, una parte
representativa de una
población que se utilizará para
hacer un estudio o un análisis.
 Muestreo aleatorio simple
con reposición de
elementos. Es el
procedimiento en el que se
extrae un número y
posteriormente se lo devuelve,
por lo tanto, podrá volver a ser
seleccionado para conformar
la muestra. Se suele emplear
cuando se realizan estudios
sobre poblaciones muy
numerosas.
 Muestreo aleatorio simple
sin reposición de elementos.
Es el procedimiento en el que
se extrae un número, pero no
se lo devuelve y, por lo tanto,
 Seleccionar la población. Se
debe definir la población que se
analizará. Por ejemplo: Todos los
habitantes de una ciudad.
 Calcular la cantidad de
elementos de la muestra. Se
debe determinar cuántos
individuos tendrán que ser
seleccionados para que la
muestra sea representativa. Por
ejemplo: En una población de
10.000 habitantes, se elegirán
100.
 Elaborar un marco muestral.
Se debe elaborar un listado que
incluya a todos los individuos de
la población seleccionada.
 Asignar un número a cada
elemento. Se debe asignar un
número a cada elemento del
marco muestral comenzando por
el 1.
 Seleccionar a los individuos.
Se deben elegir los números
necesarios al azar para realizar
la muestra.
Gran facilidad para armar
la muestra de estudio
• Se seleccionan a los
elementos de la población
de una manera equitativa,
puesto que todos
elementos tienen la misma
probabilidad de selección
• Cada selección de
elemento es independiente
de otras selecciones
• Los procedimientos
estadísticos requeridos
para analizar los datos y
calcular los errores son
más fáciles que los
requeridos en otros
procedimientos de
muestreo probabilístico.
• tiende a producir
muestras representativas
La necesidad de siempre
contar con una lista de
todos los elementos de
la población, en caso de
que este método se
aplique a una población
que es muy grande sería
muy tardado en realizar
dicha lista, al igual que
mantenerla actualizada
en todo momento.
• No se aplica a una
población grande.
1. Una empresa de
consultoría realizará una
encuesta sobre la
preferencia de los
candidatos a presidente.
Para realizar la muestra
representativa, se siguen
los pasos del muestreo
aleatorio simple:
● Se selecciona como
población objetivo a todos
los habitantes del país.
● Se determina que de los
31.938.382 habitantes se
necesitarán 5.000
individuos para elaborar la
muestra.
● Se realiza una lista de
todos los habitantes del
país.
● A cada uno se le asigna un
número.
● Se escogen 5.000 números
al azar con un programa
estadístico, por ejemplo,
1.245.873, 12.457 y
924.455.

4. no podrá volver a ser
seleccionado. Se suele
emplear cuando se realizan
estudios sobre poblaciones
con pocos individuos.
• Calculo rápido de medias
y varianzas.

5. Muestreo aleatorio sistemático.
El muestreo sistemático es un
tipo de muestreo que es
aplicable cuando los
elementos de la población
sobre la que se realiza el
muestreo están ordenados.
Este procedimiento de
muestreo se basa en tomar
muestras de una manera
directa y ordenada a partir de
una regla determinística,
también llamada sistemática
Este procedimiento al igual que
el muestreo aleatorio simple se
enumera todos los elementos de
la población, pero a diferencia
del método anterior solamente
se extraerá un elemento de la
población el cual se hace al azar.
El punto de partida será el
elemento 𝑖 y los elementos que
integran la muestra son los que
ocupan los lugares 𝑖, 𝑖 + 𝑘, 𝑖 +
2𝑘, 𝑖 + 3𝑘, …, 𝑖 + (𝑛 − 1) 𝑘, es
decir, se toma los individuos de 𝑘
en 𝑘, donde 𝑘 es el resultado
que se obtiene al dividir el
tamaño.
de la población entre el tamaño
de la muestra (k = N/n). El
número 𝑖 que se emplea como
punto de partida es un número al
azar ente 1 𝑦 𝑘.
• Se recomienda cuando la
población en muy numerosa
• Amplifica la muestra a toda
la población
• No presenta problemas de
cálculo algebraico
• Este tipo de muestreo
requiere menos tiempo al
igual que es de bajo costo
• Presenta casos en los
que se dan periodicidades
en la población ya que al
elegir a los miembros de la
muestra con una
periodicidad constante
podemos introducir una
homogeneidad que no se
da en la población
• La posibilidad de
aumento de la varianza si
existe periodicidad en la
población
• No existe una
independencia de los
elementos en distintas
zonas, puesto que los
elementos seleccionados
en cada zona dependen de
la seleccionada en la
primera zona.
• Únicamente existe una
selección aleatoria que es
para el primer elemento de
la muestra
Por ejemplo, si tenemos una
población formada por 100
elementos y queremos extraer
una muestra de 25 elementos, en
primer lugar, debemos establecer
el intervalo de selección que será
igual a 100/25 = 4. A continuación
elegimos el elemento de
arranque, tomando
aleatoriamente un número entre
el 1 y el 4, y a partir de él
obtenemos los restantes
elementos de la muestra.
2, 6, 10, 14, 98

6. Muestreo aleatorio
estratificado.
El muestreo aleatorio
estratificado es una técnica de
muestreo que se utiliza cuando
en la población se pueden
distinguir subgrupos o
subpoblaciones claramente
identificables. Mediante este
método de muestreo, la
selección de los elementos
que van a formar parte de la
muestra se realiza por
separado dentro de cada
estrato, sin dejar ningún
estrato sin muestrear.
La técnica de muestreo
estratificado proporcional
implica determinar el tamaño
de la muestra en cada estrato
según la proporción que cada
estrato tenga en la población.
En el muestreo estratificado no
proporcional, por el contrario,
el número de sujetos
reclutados de cada estrato no
tiene que ser proporcional a la
porción que este tiene en la
población.
Primero: Divida la población en
subgrupos o estratos más
pequeños, según los atributos y
características compartidos por
los miembros.
Segundo: tome una muestra
aleatoria de cada estrato en un
número que sea proporcional al
tamaño del estrato en la
población.
Tercero: Agrupe los
subconjuntos de estratos para
formar una muestra aleatoria.
Cuarto: realiza tu análisis.
• Es recomendable utilizar
esta técnica de muestreo
cuando se tiene conocimiento
a priori de la población
• Se obtiene estimaciones
más precisas
• El objetivo de este tipo de
muestreo es asegurarse de
que cada estrato de interés se
encuentre representado
apropiadamente en cada
muestra. • Se puede utilizar
diferentes métodos de
muestreo a cada estrato
• Si los estratos suelen ser
homogéneos internamente y
heterogéneos entre sí, al
momento de utilizar esta
técnica de muestreo reducirá
el error muestral.
Es necesario contar con un
marco que tenga
información auxiliar
Suele ser difícil de formar
cada uno de los estratos.
La aplicación del muestreo
aleatorio estratificado
requiere el conocimiento
de la membresía de
estratos a priori.
El requisito de poder
distinguir fácilmente entre
estratos en el marco de la
muestra puede crear
dificultades en los niveles
prácticos.
El proceso de investigación
puede llevar más tiempo y
resultar más costoso
debido a la etapa adicional
en el procedimiento de
muestreo.
La elección del método de
muestreo estratificado
agrega cierta complejidad
al plan de análisis.
Centro escolar: 100 alumnos.
Asignatura A: 400 mujeres y 100
varones.
Asignatura B: 400 mujeres y 100
varones.
Proporción de varones del centro:
(100 + 100) / 1000 = 0,20
Muestra: 100 alumnos
Número total de varones: 100 *
0,20 = 20
Número de varones en cada
asignatura: 20 / 2 = 10

7. Muestreo aleatorio por
conglomerado.
El muestreo por
conglomerados, también
conocido como muestreo por
racimos, es un procedimiento
de muestreo probabilístico en
que los elementos de la
población son seleccionados al
azar en forma natural por
agrupaciones (clusters). Los
elementos del muestreo se
seleccionan de la población de
manera individual, uno a la
vez.
 Muestreo por
conglomerados de una
etapa. Tiene una sola etapa,
porque solo se seleccionan los
conglomerados y se incluyen
en la muestra todos los
elementos de los grupos
elegidos.
 Muestreo por
conglomerados de dos
etapas. Tiene dos etapas; en
una se seleccionan los
conglomerados y en la otra se
escogen elementos dentro de
cada grupo. Por eso, en la
muestra solo hay algunos de
los individuos de cada grupo.
El procedimiento para utilizar
este método es el siguiente:
• Seleccionar aleatoriamente los
conglomerados, los elementos
de cada conglomerado formaran
parte de la muestra. Estos
elementos formaran los grupos o
conglomerados.
• Posteriormente se hace la
elección al azar de los elementos
que serán de estudio dentro de
cada grupo o bien a la
observación de todos los
elementos que componen los
grupos elegidos
 Seleccionar y estudiar la
población. Se debe definir cuál
es la población objetivo y
analizarla para conocer cómo
está dividida y para poder indicar
cómo serán los grupos o
conglomerados.
 Calcular la cantidad de
elementos de la muestra. Se
debe determinar cuántos grupos
se necesitarán para elaborar la
muestra.
 Elaborar un marco muestral.
Se debe hacer una lista de todos
los conglomerados.
 Seleccionar los
conglomerados. Se debe
escoger al azar uno o más
grupos. La investigación se
1. Es el diseño
probabilístico más
rentable y eficiente en
términos de tiempo
para grandes áreas
geográficas.
2. Este método es fácil
de usar desde un
punto de vista
práctico.
3. Se pueden utilizar
muestras más grandes
debido al nivel de
accesibilidad de los
miembros del grupo de
la muestra.
1. Se necesita
conocer
información del
grupo.
2. Normalmente tiene
un índice de error
de muestreo más
alto que otras
técnicas.
3. El muestreo por
conglomerados
puede no reflejar la
diversidad en el
marco muestral.
1. Un grupo de investigadores
quiere conocer las
características de las
personas que trabajan en el
sector empresarial. Para
realizar la muestra
representativa, se siguen los
pasos del muestreo por
conglomerados:
● Se selecciona a todos los
empleados de empresas de
un mismo país como
población objetivo. Cada
empresa será un
conglomerado.
● Se calcula que de las 2457
empresas que hay en el país
se necesitarán 62
conglomerados para elaborar
la muestra.
● Se realiza una lista de las
empresas.
● Se seleccionan 62 empresas
al azar y con un muestreo
aleatorio simple se escoge a
30 empleados de cada una.

8. puede hacer sobre todo el
conglomerado o eligiendo
algunos de sus elementos con
otros tipos de muestreos.
Conclusión.
En pocas palabras los tipos de muestreo probabilístico es la forma de seleccionar una muestra representativa de una
población cuya información permita inferir las propiedades y característica de toda la población con un error medible.
En donde es una técnica de muestreo en donde los individuos de la población son elegidos aleatoriamente y cuentan
con la misma posibilidad de ser elegidos y poder formar parte de la muestra por lo que lo consideran como uno de los
muestreos más recomendables para realizar alguna investigación.