Este documento define universo y muestra en una investigación. Explica que el universo es el conjunto total de individuos u objetos a estudiar, mientras que la muestra es un subconjunto del universo. Describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico (aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado) y no probabilístico (por conveniencia y cuota).

1. UNIVERSO Y MUESTRA
DISERTANTES:
• ROBERTO SOLIZ C
• GLORIA ANGELA MELGAR
• JUANITA SLEYDE SUBIRANA NOE

2. UNIVERSO
Conjunto de individuos u objetos
de los que se desea conocer algo
en una investigación.

3. FAYAD CAMEL .Lo define como la totalidad de individuo o
elementos en los cuales puede presentarse determinada
característica susceptible de ser estudiada
El universo o población puede estar constituida por
personas, animales, registros médicos, los nacimientos,
las muestras de laboratorios, los accidentes vitales, entre
otros.

4.  EJEMPLO
 CUANTAS PERSONAS EN EL BENI
ENFERMARON DE COVID 19 DURANTE
LA GESTION 2020-2021

5. UNIVERSO
Universo finito. está constituido por un numero delimitado o
conocido de unidades o elementos
 EJEMPLO : NUMERO DE PERSONAS DIGNOSTICADAS CON COVID
19 EN EL HOSPITAL GERMAN BUSCH DE TRINIDAD DURANTE LA
GESTION 2020-2021

6. UNIVERSO INFINITO
cuando esta formado por una cantidad ilimitada de
unidades o elementos o que posee un numero
determinado de individuos que no se puede conocer con
exactitud
EJEMPLO : NUMERO DE PERSONAS QUE FALLECIERON
POR COVID 19 EN EL BENI DURANTE LA GESTION 2020-
2021

7. MUESTRA
. Es un subconjunto o parte del universo o
población en que se llevara a cabo la
investigación con el fin posterior de
generalizar los hallazgos al todo.

8. La muestra a estudiar debe ser representativa de la
población para poder hacer generalizaciones válidas para la
población.
Ejemplos: El SEDES BENI esta estudiando cuantas personas
tienen el esquema de vacunación completo contra el COVID
19
Población. – Todos los habitantes del dpto. BENI
Muestra. – Todo el personal de salud en el Beni

9. Personal de salud en el
Beni vacunados
contra COVID 19
Todos los habitantes en el
Beni con covid 19

10. TAMAÑO DE LA MUESTRA
 Según Fisher el tamaño de la muestra debe definirse
partiendo de dos criterios:
1. Recursos disponibles
2. Plan de análisis que fija el tamaño mínimo de la
muestra

11. RECURSO DISPONIBLE
la recomendación es siempre tomar la
muestra mayor posible, que entre mas grande
sea esta mayor posibilidad tendrá de ser mas
representativa y menor será el error de
muestreo.

12. EJEMPLO
 Si se tiene una población de 100 individuos habrá que tomar
por lo menos el 30 % para no tener menos de 30 casos, que
es lo mismo recomendado para no caer en la categoría de
una muestra pequeña.

13. Plan de análisis que fija el tamaño mínimo de la
muestra
platea que el tamaño de la muestra debera
ser suficiente para permitir un analisis
confiable

14. EJEMPLO
 Pero si la población fuese de 50.000 individuos, una muestra del 30
% representara 15.000. El 10 % serán 15.000; 1 % dará una muestra
de 500. En este caso es evidente que una muestra de 1% o menos
podrá ser adecuada para cualquier tipo de análisis que se desee
realizar.

15. MUESTREO
Procedimiento por el cual se extrae, un
subconjunto o una parte de la población con
criterios tales que permitan la generalización de
los resultados a toda la población.

16. TIPOS DE MUESTREO
PROBABILÍSTICO
1. ALEATORIO SIMPLE
2. SISTEMÁTICO
3. ESTRATIFICADO
4. CONGLOMERADO
NO PROBABILÍSTICO
1. POR CONVENIENCIA
2. POR CUOTA

17. MUESTREO PROBABILÍSTICO
Muestreo aleatorio simple: Se caracteriza porque
cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser
incluida en la muestra.
Este sistema funciona a través de un método de
“SORTEO” entre un universo de individuos en el que se
le asigna a cada integrante un numero para ser
escogido.

18. Ejemplo:
Si se necesita seleccionar una muestra de 50 personas entre un
universo de 1000 se le asignara a esas personas un numero y a
modo de SORTEO se seleccionarán 50 números al azar que
conformaran la muestra requerida

19. Muestreo sistemático: Este tipo de
muestreo es similar al aleatorio simple, en
donde cada unidad del universo tiene igual
igual probabilidad de ser seleccionada,
variando el proceso de selección de la
muestra.

20. Por ejemplo, si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios
de una población de 2500, puede seleccionar a una quinta persona de la
población (esto es básicamente de lo que se trata el muestreo sistemático).
El ejemplo mencionado anteriormente sugiere que el intervalo de muestra debe
5, que es el resultado de la división de 2500 (N= tamaño de la población) y 500 (N
= tamaño de la muestra) (i) = N/n = 2500/500 = 5

21.  Muestreo estratificado: Una muestra estratificada es aquella que
asegura que los subgrupos (estratos) de una población dada estén
representados adecuadamente dentro de la muestra que se usa en el
estudio.
EJEMPLO, uno podría dividir una muestra de los pacientes
diagnosticados con COVID 19 en subgrupos por edad:
como 10 a 19 años
20 a 29 años
30 a 39 años
40 a 49años
50 a 59 años

22. Muestreo por conglomerado: Este tipo de muestreo se usa en particular
cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una
de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo
elaborarla.
Este tipo de muestreo analiza a una población particular que se
compone de múltiples elementos, como por ejemplo, ciudad, familia,
escuela, industria, etc. Este tipo de muestreo por conglomerados se
utiliza cuando los grupos son similares pero son diversos internamente.
Básicamente estos grupos se seleccionan dividiendo la población
principal en varias secciones.

23. En primer lugar, el investigador selecciona grupos o conglomerados y de ca
da grupo selecciona a los sujetos individuales, ya sea por muestreo
aleatorio simple o muestreo aleatorio sistemático.
El investigador también puede optar por incluir a todo el conglomerado, no
sólo a un subconjunto
POR EJEMPLO, un investigador desea estudiar el rendimiento académico de
los estudiantes de bioquímica

24. MUESTREO NO-PROBABILÍSTICO
 Muestreo por conveniencia: Este tipo de muestreo, no es
aleatorio, razón por la que se desconoce la probabilidad de
selección de cada unidad o elemento del universo.
No se recomienda utilizar el muestreo no-probabilístico en las
investigaciones cuantitativas, debido a que por sus características no
permite calcular el error de muestreo.

25. Muestreo por cuota: Consiste en que el investigador
selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o
variables a estudiar, como sexo, raza, religión, área de trabajo,
etc.

27. GRACIAS