1. UNA VEZ DEFINIDO EL PROBLEMA A
INVESTIGAR, FORMULADOS LOS
OBJETIVOS Y DELIMITADAS LAS
VARIABLES SE HACE NECESARIO
DETERMINAR LOS ELEMENTOS O
INDIVIDUOS CON QUIENES SE VA A
LLEVAR A CABO EL ESTUDIO O
INVESTIGACIÓN.
MUESTREO
Generalidades

2. Muestreo
Procedimiento por el cual se extrae, de
un conjunto de unidades que constituyen
el objeto de estudio (población), un
número de casos reducido (muestra)
elegidos con criterios tales que permitan
la generalización a toda la población de
los resultados obtenidos al estudiar la
muestra.

3. Conceptos Iniciales
Población: Conjunto de unidades de las
que se desea obtener cierta información.
 Unidades: Personas, Familias,
Viviendas, Escuelas, Organizaciones,
Artículos de Prensa
Muestra: Selección de unas unidades
concretas de la población que representen
la característica que se quiere medir.

4. Razones de Muestreo
Disminución de costos ( tiempo, personal,
material)
Al disminuir el número de casos disminuyen
también los errores asociados a la manipulación
de los datos.
Puede confiarse en la generalización de los
resultados si se ha tenido cuidado al seleccionar
la muestra.

5. Criterios importantes para la
selección de la muestra
Salvo en poblaciones muy pequeñas y accesibles
nunca se observan a todas las unidades de la
población.
Se debe diseñar una muestra que constituya una
representación a pequeña escala de la población a
la que pertenece.
Cualquier diseño muestral comienza con la
búsqueda de la información que ayude a la
identificación de las características de la población
bajo estudio.

6. Condiciones que debe cumplir una
“buena” muestra
Que comprendan parte de la población y no la
totalidad de ésta.
Aunque el sentido común pareciera indicar que
poblaciones más grandes deben producir
muestras mayores, esto no es siempre cierto ya
que:
 El tamaño de la población NO es el único factor
que influye en el tamaño de la muestra.!!!

7. Condiciones que debe cumplir una
“buena” muestra
La ausencia de distorsión en la elección de
los elementos de la muestra.
Si esta elección presenta alguna anomalía, la
muestra resultará por este mismo hecho
viciada.
Que sea representativa o reflejo fiel de la
población, de tal modo que reproduzca sus
características básicas en orden a la
investigación.

8. Condiciones que debe cumplir una
“buena” muestra
Si hay sectores diferenciados en la
población que se supone ofrecen
características especiales la muestra
también deberá comprenderlos en
la misma proporción.

9. Tamaño de la muestra
Es el número de unidades a incluir en la muestra.
Existen varios factores que influyen en el:
Tiempo y recursos disponibles
Modalidad de Muestreo
Tipo de Análisis Previsto
Varianza o heterogeneidad de la población
Margen de Error máximo admisible
Nivel de confianza de la estimación muestral

10. Modalidad de Muestreo Seleccionada
La selección de las modalidades de
muestreo (probabilísticos y no
probabilísticos) se halla determinada por la
confluencia de varios factores: los
objetivos, los recursos, la accesibilidad de
la población y el tiempo.
Los diseños no probabilísticos demandan
un tamaño muestral menor.

11. Tipos de Muestreos
PROBABILÍSTICOS NO PROBABILISTICOS
•Todas las unidades tienen
igual probabilidad de
participar en la muestra.
•La elección de cada unidad
muestral es independiente de
las demás.
•Se puede calcular el error
muestral.
•Cada unidad NO tiene
igual probabilidad de
participar en la muestra.
•No se puede calcular el
error muestral.
•Alto riesgo de invalidez
producido por la
introducción de sesgos.

12. Usos de cada tipo de muestreo
Muestreo Probabilísticos
Estimación de
Parámetros
Comprobación de
Hipótesis
Muestreos No
Probabilísticos
Estudios Pilotos
Estudios Cualitativos
Investigaciones en
poblaciones de difícil
registro o localización
(Ej. Marginales,
prostitutas, enfermos de
VIH, etc…)

13. Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?
Se realiza un muestreo entre los alumnos que
van a clases de la Materia Metodología,
eligiéndolos al azar a la entrada del salón.
Este diseño es NO probabilístico porque aquellos que
no van a clases NO PUEDEN ser elegidos

14. Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?
Se utiliza la lista de propietarios de líneas
telefónicas para elegir a aquellos que serán
encuestados.
Este diseño es NO Probabilístico porque aquellos que
no tienen teléfono NO PUEDEN ser elegidos

15. Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?
Un investigador toma muestras del carbón
extraído de una mina, tomando al azar trozos de
carbón de la parte superior de cada carro.
Este diseño es NO probabilístico
porque solo se toma carbón
de la parte superior

16. Factores que influyen en el tamaño de la
muestra: Tipo de análisis de datos previsto
La técnica de análisis influye en el tamaño
de la muestra:
Comparación de Medias
Estimación de Proporciones ( parámetros)
Análisis Univariables
Análisis Multivariables

17. Heterogeneidad poblacional
Cuanto mas heterogénea sea la población mayor
será su varianza poblacional lo que implicará
mayores tamaños muestrales.
Cuando se desconoce el valor de la varianza
poblacional se recurre al supuesto mas
desfavorable, asumiendo una varianza poblacional
igual a 0,5.
0,5 significa que una unidad seleccionada tiene 50
% de posibilidades de pertenecer o no a un grupo
específico dentro de la población