Es la técnica básica de muestreo donde seleccionamos un grupo de sujetos (la muestra) para el estudio de un grupo más grande (la población) la técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo y que por lo tanto están descritos  en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra.

1. Muestreo Aleatorio
Simple,
Es la técnica básica de muestreo donde seleccionamos
un grupo de sujetos (la muestra) para el estudio de un
grupo más grande (la población)

2. El muestreo aleatorio simple (M.A.S.) es la técnica de muestreo en la
que todos los elementos que forman el universo y que por lo tanto
están descritos en el marco muestral, tienen idéntica probabilidad de
ser seleccionados para la muestra. Sería algo así como hacer un sorteo
justo entre los individuos del universo: asignamos a cada persona un
boleto con un número correlativo, introducimos los números en una
urna y empezamos a extraer al azar boletos. Todos los individuos que
tengan un número extraído de la urna formarían la muestra.
Obviamente, en la práctica, estos métodos pueden automatizarse
mediante el uso de ordenadores.

3. • Dependiendo de si los individuos del universo pueden ser seleccionados más de
una vez en la muestra, hablaremos de M.A.S. con reposición o sin reposición.
Si usamos reposición, el hecho de que seleccione un individuo al azar para la
muestra no impediría que este mismo individuo pudiese volver a ser
seleccionado en una siguiente selección. Sería equivalente a decir que cada vez
que se extrae un número al azar de la urna, volvemos a colocar el número antes
de la siguiente extracción. Si por el contrario no usamos reposición, un individuo
seleccionado para la muestra una vez ya no entraría nuevamente en el sorteo.

4. Ejemplo de muestreo aleatorio simple
Una empresa tiene 120 empleados. Se quiere extraer una muestra de
30 de ellos.
Enumera a los empleados del 1 al 120
Sortea 30 números entre los 120 trabajadores
La muestra estará formada por los 30 empleados que salieron
seleccionados de los números obtenidos.

5. Muestreo Aleatorio
Sistemático
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico
donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la
muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores
utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño
de la muestra deseado.

7. 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

10. Muestreo por
Conglomerado
Consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de
conglomerados e investigar después de todos loe elementos
perteneciente a los conglomerados elegidos.
Este tipo de muestreo se emplea a menudo, para reducir el costo
de muestrear una población diiispersa en ciertárea geográfica

11. Ejemplos
• En las encuestas durante las elecciones, los conglomerados pueden
ser las mesas electorales, y lo que se hace es escoger algunas mesas
al azar (de ahí se toman todos los votos de las mesas seleccionadas.
• Otro ejemplo: los conglomerados pueden ser los bloques de
viviendas, los municipios, etc.

13. Error de muestreo
En estadística, error muestral o error de estimación es el error que surge a causa
de observar una muestra de la población completa.
La estimación de un valor de interés, como la media o el porcentaje, estará
generalmente sujeta a una variación entre una muestra y otra.1 Estas variaciones
en las posibles muestras de una estadística pueden, teóricamente, ser expresadas
como errores muestrales, sin embargo, normalmente, en la práctica el error exacto
es desconocido. El error muestral se refiere en términos más generales al
fenómeno de la variación entre muestras. Cuando este no es mencionado se
considera que el margen de error base es el 0.02% (0.2 para muestreo paralelo y 2
para muestreo directo).

14. • Según los datos suministrados por el GAD Parroquial La Esperanza y el INEC en el 2010, la población es de 1208
viviendas de las familias consumidoras, se desea obtener el tamaño de la muestra que facilitara la recolección de
datos
• Fórmula para obtener el tamaño de la muestra:
• 𝑛 =
4∗𝑝∗𝑞∗𝑁
𝐸2∗ 𝑁−1 + 4∗𝑝∗𝑞
𝑛 =
4 ∗ 50 ∗ 50 ∗ 1208
102 ∗ 1208 − 1 + 4 ∗ 50 ∗ 50
𝑛 =
12,080.000
100 ∗ 1207 + 10.000
𝑛 =
12,080.000
130.700
𝑛 = 92
La muestra es de 92 encuestas que se realizarán a las familias consumidoras de la población
0,05

15. •
•𝑛 =
𝑍2𝑝𝑞𝑁
𝑁𝐸2+𝑍2𝑝𝑞
Dónde:
n= Tamaño de la muestra que deseamos calcular
z= 1,96 = valor cuando se trabaja con un nivel de
confianza de 95%
N= Población Objetivo a investigarse 11792
E= 0,05
p= probabilidad de ocurrencia
q= 1-p
Remplazando tenemos
𝑛 =
1.962
∗ 0.5 ∗ 0.5 ∗ 11.792
11.792 ∗ 0.052 + 1,962 ∗ 0.5 ∗ 0.5
𝑛
=
11.325,04
30,4404
= 372
Resultando que para el presente estudio se debió
encuestar a 372 personas dentro de la edad promedio
establecida.