MUESTREO PROBABILÍSTICO Y TÉCNICAS DE MUESTREO ALEATORIO

VERA RICALDEZ JHOSSELYN
MGR. JOSERAMIRO ZAPATA BARRIENTOS
INVESTIGACION DEMERCADOSII
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18. MUESTREO O ANALISIS MUESTRAL
“La verdadera ignorancia no es la ausencia de conocimientos, sino el hecho de negarse a
adquirirlos.” (KARL POPPER)
1.1.INTRODUCCION
El muestreo es un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de una
población finita o infinita, con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis
sobre laforma de unadistribuciónde probabilidadesosobre el valorde unparámetrode unao
más poblaciones.5
El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar
que parte de una realidad en estudio (poblacióno universo) debe examinarse con la finalidad
de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido a hecho de que se
obtienenconclusionessobre ciertarealidadapartirde la observaciónde sólounaparte de ella,
se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión
simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.3
Es un SUBCONJUNTO FINITO y FACTIBLE de la Población, que debe cumplir características
ineludibles para lograr que las conclusiones de la inferencia estadística sean válidas. 4
 Aleatoria: garantiza que los elementos que componen la muestra fueron escogidos
completamente al azar, es decir no hay predilección alguna por incluir o excluir
determinada unidad de análisis (todos los sujetos de una población tienen la misma
probabilidad de integrar la muestra) 4
 El tamaño de la muestra, que es el número de unidades de análisis que se deben
escoger,debe serlosuficientementegrande paragarantizarla calidadde la estimación
de la característica poblacional que se desea conocer. 4
El muestreo además de ser una ciencia Estadística, es un arte, donde no solo loselementosse
seleccionan al azar con una medida de probabilidad, sino que, además, requiere pericia por
parte de investigador/a en el diseño de la muestra a la hora de determinar:
 La técnica de selección de elementos de investigación.
 La selección de los estimadores apropiados.
 La elecciónde untamañoadecuadode la muestracon precisión(margende error) yun
nivel de confianza aceptable.

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 Y el uso de marcos muéstrales actualizados. 5
1.2.DESARROLLO
1.2.1. TECNICAS DE MUESTREO
1.2.1.1. TECNICAS DE MUESTREO PROBABILISTICO
El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la
población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.3
1.2.1.1.1. ALEATORIO SIMPLE
Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma
oportunidadde serincluidosenlamuestra.Estasignificaque laprobabilidadde selecciónde un
sujetoa estudio"x"es independiente de laprobabilidadque tienenel restode lossujetosque
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.2
Forman parte de este tipode muestreotodosaquellosmétodosparalosque se puede calcular
la probabilidadde extracciónde cualquierade lasmuestrasposibles.Este conjuntode técnicas
de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él.1
Muestreoequiprobabilístico:Si se seleccionaunamuestrade tamaño n de una poblaciónde N
unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.3

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 VENTAJAS:
 Sencillo y de fácil comprensión.
 Cálculo rápido de medias y varianzas.
 Se basa enla teoría estadística,y por tanto existenpaquetesinformáticospara
analizar los datos. 3
 DESVENTAJAS:
 Requiere que se posea de antemanounlistadocompletode todalapoblación.
 Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la
población adecuadamente. 3
1.2.1.1.2. ALEATORIO ESTRATIFICADO
Se determinalosestratosqueconformanlapoblaciónblancoparaseleccionaryextraerde ellos
la muestra (se define como estrato a los subgruposde unidadesde análisis que difierenen las
características que van a ser analizadas).La base de la estratificaciónse basaen variable como
edad, sexo, nivel socioeconómico, etc. Entonces, se divide la población compuesta por "N"
individuos, en "x" subpoblaciones o estratos, con base a variables importantes para la
conducción del estudio, y de tamaños respectivos N1, N2, N3, N4 ..., Nk; y realizando en cada
una de estos estratos, muestreos aleatorios simples de tamaño ni; para finalmente definir
cuantoselementosde lamuestrase hande seleccionarde cadaunode losestratos;paralocual
se dispone de lassiguientesopciones:asignaciónproporcional(eltamañode lamuestrade cada
estratoes proporcional al tamañodel estrato que le dioorigen,respectoa la poblacióntotal) y
asignación óptima (el tamaño de la muestra de cada estrato, son definidos por quien hace el

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muestreo) (Bai et al., 2013). Por ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la muestra necesaria para
establecerlaprevalenciade cambiosinflamatoriosenbiopsiashepáticasde pacientesconCA?
Un muestreoaleatorioestratificadoaplicaríade la siguiente forma:entre todoslossujetoscon
CA,agrupar enforma aleatoriaporcaracterísticasde interéscomo:gravedadde laenfermedad
(leve,moderado,grave);intensidadde lafiebre (febril,afebril,hipotérmico);leucocitosis(cony
sin leucocitosis); nivel de bilirrubina total (hasta 2,0; 2,1 a 4,0; 4,1 a 6,9; 7,0 o más), etc. 2
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen
homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de
estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo
que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo
sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.1
Segúnlacantidadde elementosde lamuestraque se hande elegirde cadauno de losestratos,
existen dos técnicas de muestreo estratificado:
 Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es
proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
 Asignaciónóptima:lamuestrarecogerámásindividuosde aquellosestratosquetengan
más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población. 1
El azar no es una garantía de representatividad. Este muestreo pretende asegurar la
representaciónde cada grupo en la muestra. Cuanto más homogéneos seanlos estratos, más
precisas resultarán las estimaciones. 3
 VENTAJAS:
 Tiende aasegurarque la muestrarepresenteadecuadamentealapoblaciónen
función de unas variables seleccionadas.
 Se obtienen estimaciones más precisas. 3
 DESVENTAJAS:
 Se ha de conocerla distribuciónenlapoblaciónde las variablesutilizadaspara
la estratificación.
 Los análisissoncomplicados,enmuchoscasoslamuestratieneque ponderarse
(asignar pesos a cada elemento).3

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1.2.1.1.3. ALEATORIO SISTEMATICO
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 poblaciónde forma más uniforme.De esta modo, se
seleccionará cada hésimo caso (Arias-Gómez et al.). Por ejemplo: ante la pregunta ¿Cuál es la
muestranecesariaparaestablecerlaprevalenciade cambiosinflamatoriosenbiopsiashepáticas
de pacientes con CA? Un muestreo aleatorio sistemático aplicaría de la siguiente forma: entre
todoslossujetosconCA,seleccionaraquellosque ingresanlosdíasimparesdel mes,oaquellos
cuya primer dígito del RUT sea par, hasta completar la muestra estimada.2
 PROCEDIMIENTO:
 Conseguir un listado de N elementos.
 Determinar un tamaño de muestra n.
 Definir un intervalo de salto k; K=N/n.
 Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y k (r=arranque aleatorio).
 Seleccionar los elementos de la lista. 3
 VENTAJAS:
 Fácil de aplicar.
 No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
 Cuandola poblaciónestáordenadasiguiendounatendenciaconocida,asegura
una cobertura de unidades de todos los tipos. 3
 DESVENTAJAS:

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 Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se
pueden hallar estimaciones sesgadas. 3
1.2.1.1.4. 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 escomplejoyde altocosto, ya que estudiaruna muestrade tamaño "n", supone enviar
encuestadores a "x" puntos diferentes de la misma; de tal forma que en cada uno de estos
puntos,sólose aplicará una encuesta(Hundetal.,2015). Por ello,esque eneste tipode casos
se sugiere aplicarmuestreoporconglomerados,puessonmáseconómicosyeficientes.Eneste
tipode muestreo,lossujetosaestudio,se encuentranincluidosenlugaresfísicosogeográficos
(conglomerados);porende,resultaimprescindible diferenciarentre sujetosaestudio(quiénes
va a ser medidos) y unidad muestral (conglomeradoa través del cual se logra acceder a los
sujetos a estudio). 2
Se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se
supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente
respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o
conglomeradosparala realizacióndel estudio. Dentrode losgrupos seleccionadosse ubicarán

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las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el
instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le
podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de
simplificar la recolección de información muestral. Cuando, dentro de cada conglomerado
seleccionado, se extraen algunos individuos para integrar la muestra, el diseño se llama
muestreobietápico. Lasideasde estratosy conglomeradosson,encierto sentido,opuestas.El
primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato,
aunque másdiferentessonestosentresí.Enel segundo,ocurre locontrario.Losconglomerados
deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí. 1
Los conglomeradosse caracterizanporquelavariaciónencadagrupoesmenorque lavariación
entre grupos.Lanecesidadde listadosde lasunidadesde unaetapaselimitaaaquellasunidades
de muestreo seleccionadas en la etapa anterior. 3
 VENTAJAS:
 Es muy eficiente cuandolapoblaciónesmuygrande ydispersa.Reduce costes.
 No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades
primarias de muestreo. 3
 DESVENTAJAS:
 El error estándaresmayorque en el muestreoaleatoriosimple oestratificado.
 El cálculo del error estándar es complejo3

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1.2.1.1.5. MUESTREO POR ETAPAS MULTIPLES
Esta técnica es la única opción cuando no se dispone de lista completa de la población de
referenciaobiencuandopormediode latécnicade muestreosimple oestratificadose obtiene
unamuestraconunidadesdistribuidasdetal formaque resultande difícilacceso.Enelmuestreo
a estudios múltiples, se subdivide la población en varios niveles ordenados que se extraen
sucesivamente pormediode unprocedimientode embudo.El muestreose desarrollaenvarias
fases o extracciones sucesivas para cada nivel.1
Por ejemplo, si es necesario construir una muestra de profesores de primaria en un país
determinado, estos pueden subdividirse en unidades primarias representadas por
circunscripcionesdidácticasyunidadessecundariasque seríanlospropiosprofesores.Enprimer
lugar extraemos una muestra de las unidades primarias (para lo cual debemos tener la lista
completa de estas unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una muestra de
unidades secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera extracción. 1
1.2.1.1.6. HOMOGENEIDAD DE LAS POBLACIONES O SUB GRUPOS
Homogéneo significa, en el contexto de la estratificación, que no hay mucha variabilidad. Los
estratos funcionan mejor cuanto más homogéneos son cada uno de ellos respecto a la
característica a medir. Por ejemplo, si se estudia la estatura de una población, es bueno
distinguir entre los estratos mujeres y hombres porque se espera que, dentro de ellos, haya
menos variabilidad,es decir, sean menos heterogéneos. Dicho de otro modo, no hay tantas
diferencias entre unas estaturas y otras dentro del estrato que en la población total. 1
Por el contrario, la heterogeneidad hace inútil la división en estratos. Si se dan las mismas
diferencias dentro del estrato que en toda la población, no hay por qué usar este método de
muestreo. En los casos en los que existan grupos que contengan toda la variabilidad de la
población,loquese construyensonconglomerados,queahorranalgodeltrabajoque supondría
analizar toda la población. En resumen, los estratos y los conglomerados funcionan bajo
principiosopuestos:losprimerossonmejorescuantomáshomogéneoes el gruporespectoala
característica a estudiar y los conglomerados,si representan fielmente a la población, esto es,
contienen toda su variabilidad, o sea, son heterogéneos. 1
El espaciomuestral es:Conjuntoformadoportodos losresultadosposiblesde unexperimento
aleatorio.Ejemplo:Al lanzarun dado no cargado el espaciomuestral del dadoseria: 1-2-3-4-5-
6. 1

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1.2.1.2. TECNICAS DE MUESTREO NO PROBABILISTICO
Es aquel para el que no se puede calcular la probabilidad de extracción de una determinada
muestrayaque notodoslossujetostienenlamismaprobabilidadde serelegidos.Portal motivo,
se busca seleccionaraindividuosque tienenunconocimientoprofundodel temabajoestudioy
se consideraque lainformaciónaportadaporesaspersonasesvitalparalatomade decisiones.1
1.2.1.2.1. 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. 2
1.2.1.2.2. POR CONVENIENCIA
Permite seleccionaraquelloscasosaccesiblesque aceptenserincluidos.Esto,fundamentadoen
laconvenienteaccesibilidadyproximidaddelossujetosparael investigador.Porejemplo,entre
todos los sujetos con CA, solamente aquellos que se encuentren hospitalizados en el Hospital
Regional de Temuco. 2
1.2.1.2.3. ACCIDENTAL O CONSECUTIVO
Se fundamenta en reclutar casos hasta que se completa el número de sujetos necesario para
completarel tamaño de muestradeseado.Estos,se eligende maneracasual, de tal modoque
quienesrealizanel estudioeligenunlugar,a partir del cual reclutanlossujetosa estudiode 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.Porejemplo,entre todoslossujetosconCA,seleccionarlosprimeros50incluiblesque
lleguen al servicio de urgencias del Hospital Regional de Temuco.2
1.2.1.2.4. MUESTREO POR CUOTAS
Es latécnicamás difundidasobretodoenestudiosde mercadoysondeosde opinión.Enprimer
lugar es necesario dividir la población de referencia en varios estratos definidospor algunas
variablesde distribuciónconocida(comoel géneroolaedad).Posteriormentese calculael peso
proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población que representan.
Finalmente se multiplicacada pesopor el tamaño de n de la muestrapara determinarlacuota
precisaencada estrato.Se diferenciadel muestreoestratificadoenque unavezdeterminadala
cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.1

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1.2.1.2.5. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE
Indicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en
contacto entre sí. Consiste en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los
propios entrevistados. Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los
requisitos necesarios, servirán como localizadores de otros con características análogas. 1
1.2.1.2.6. MUESTREO SUBJETIVO POR DECISION RAZONADA
En este casolasunidadesde lamuestrase eligenenfunciónde algunasde suscaracterísticasde
manera racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo compensado o
muestreo equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media de la
muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población, la cual funciona
sobre la base de referencias o por recomendación, después se reconoce por medio de la
estadística. 1
1.2.2. CALCULA EL TAMAÑO MUESTRAL
Cada estudiotieneuntamañomuestral idóneo,que permitecomprobarloque se pretendecon
una seguridad aceptable y el mínimoesfuerzoposible. Para el cálculo del tamaño muestral en
cada tipo de estudio existe una fórmula estadística apropiada. 3
Se basan en el error estándar, que mide el intervalo de confianza de cada parámetro que se
analiza (media aritmética, porcentaje, diferencia de medias, etc.). La precisión estadística
aumenta (el error estándar disminuye) cuando el tamaño muestral crece. 3
Para cada caso en concreto,seránecesarioconsultarunlibrode estadística,omás fácil,utilizar
algún programa como Epiinfo. 3
Se trata de una situación especial, en la que se va a determinar la presencia o ausencia de un
determinadodocumento,porejemplo (variable dicotómica).Eneste caso, hay que determinar
la proporción esperada de la variable de interés, la precisión deseada, y el nivel de confianza.
Podemosaplicarlassiguientesfórmulasparael cálculodel tamaño muestral (si el muestreoes
aleatorio). 3
1.2.2.1. TAMAÑO DE LA POBLACIÓN DESCONOCIDO
Tamaño muestral= z2 pq/i2
Donde:
z. Valor de z, 1,96 para a=0,05 y 2,58 para a=0,01.

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p:Prevalenciaesperadadel parámetroaevaluar.Encasode desconocerse,aplicarla opciónmás
desfavorable (p=0,5), que hace mayor el tamaño muestral. 3
q=1-p
i= Error que se prevé cometer.Porejemplo,paraunerrordel 10%,introduciremosen lafórmula
el valor0,1. Así,conun errordel 10%,si el parámetroestimadoresultadel 80%,tendríamosuna
seguridaddel 95%(paraa=0,05) de que el parámetroreal se sitúaentre el70% yel 90%. Vemos,
por tanto, que la amplitud total del intervalo es el doble del error que introducimos en la
fórmula. 3
1.2.2.2. TAMAÑO DE LA POBLACIÓN CONOCIDO
Tamaño muestral=N z2pq/(i2(n-1) + z2pq)
Donde:
N: tamaño de la población, número total de historias.
z. Valor de z, 1,96 para a=0,05 y 2,58 para a=0,01.
p:Prevalenciaesperadadel parámetroaevaluar.Encasode desconocerse,aplicarla opciónmás
desfavorable (p=0,5), que hace mayor el tamaño muestral. 3
q=1-p3
i= Error que se prevé cometer. 3
Estas fórmulasestánintroducidasenlahojade cálculomuestral.xlsque se adjunta,realizadaen
Excel97.En ellabastacon introducirlos distintosparámetrosseñalados paraobtenerel tamaño
muestral correspondiente. 3
Recomendamos calcular tamaños muéstrales para a=0,05, y un error 0,1, o más precisas.3
1.2.3. VENTAJAS DE LA APLICACIÓN DE LAS TECNICAS DE MUESTREO
 REDUCCIÓNDE COSTOS: Loscostesde un estudioseránmenoressi losdatosde interés
se puedenobtenerapartirde unamuestrade lapoblaciónblanco.Porejemplo,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. 2

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 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.2
1.2.4. DESVENTAJAS DE LA APLICACIÓN DE LAS TECNICAS DE MUESTREO
 INADECUADA REPRESENTACIÓN DE LA POBLACIÓN BLANCA: Esto puede ocurrir si se
decide trabajarcon muestraspequeñas.Porejemplo,esmuycomúnver publicaciones
enlasque se comparan50 sujetostratadosconlaintervenciónenestudioversus50con
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.2

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1.3.CONCLUSIONES
En conclusión podemos decir que el muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de
individuosde unapoblaciónconel finde estudiarlos ypodercaracterizarel total delapoblación,
en estadística, muestra se utiliza para denominar a cualquier subconjunto posible de una
población determinada, cuando se habla de una muestra se está haciendo referencia a un
conjuntodeterminadode sujetosque partende ungrupomásgrande,el muestreoaleatorioen
los casos en que todos los sujetos que forman parte de una población tienen la misma
probabilidad de ser escogidoscomo parte de la muestra, los muestreos de esta clase son más
populares y útiles que los no aleatorios, principalmente porque tienen una elevada
representatividad y permiten calcular el error de la muestra; los muestreos no probabilísticos
utilizancriteriosconun bajonivel de sistematizaciónque se aseguranque la muestratenga un
cierto grado de representatividad, este tipo de muestreos se emplean cuando no es posible
llevar a cabo otros de tipo aleatorio, lo cual es muy habitual a causa del elevado coste de los
procedimientos de control.
1.4.REFERENCIAS
1.- https://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_(estad%C3%ADstica)
2.- https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037
3.- https://www.chospab.es/calidad/archivos/Metodos/Muestreo.pdf
4.-https://www.uandes.cl/wp-
content/uploads/2019/01/bioestadistica_investigacion_gcavada.pdf
5.- https://isdfundacion.org/2018/10/10/que-es-y-para-que-sirve-el-muestreo-estadistico/
1.5.VIDEOS
 https://www.youtube.com/watch?v=zGtk_Ii9VBs&feature=emb_logo

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 https://www.youtube.com/watch?v=oc8i9g144Y0

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