Este documento presenta información sobre el muestreo probabilístico y no probabilístico, incluyendo definiciones de términos clave como unidad de análisis, población objetivo y muestra. Explica diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio, sistemático, estratificado y por conglomerado. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra para variables cuantitativas y cualitativas usando fórmulas estadísticas e incluye consejos sobre la estimación de valores como el nivel

1. SESIÓN 2: Introducción al muestreo.
Muestreo Probabilístico. Tamaño de muestra para
estudio cuantitativo y cualitativo.
2 Docente: Mg. Jenny Alva Morales
VICERRECTORADO ACADÉMICO
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONÓMICAS
2022

2. Facultad de CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONÓMICAS
UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO

3. MUESTREO
DEFINICIONES PRELIMINARES:
UNIDAD DE ANÁLISIS:
POBLACION OBJETIVO:
MUESTRA
MUESTREO: Ventajas y
Desventajas
TÉCNICAS DE MUESTREO:
(Probabilístico y No probabilístico)
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UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO

5. TÉCNICAS
PROBABILISTICAS
1. MUESTREO ALEATORIO:
Escoge al azar los miembros de la población hasta
completar el tamaño muestral previsto.
En teoría se enumeran previamente todos los elementos y
de acuerdo con una tabla de números aleatorios se van
escogiendo.
a) Con reposición:
Cuando un elemento es seleccionado y puede volver a ser seleccionado, se
dice que hacemos un muestreo aleatorio con reemplazamiento o con
reposición. Generalmente recibe el nombre de muestreo aleatorio
simple. (m.a.s.)
b) Sin reposición:
Recibe también el nombre de muestreo irrestrictamente
aleatorio.
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6. 2. MUESTREO SISTEMATICO:
En la población (N) se elige el primer elemento al azar.
Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar
el tamaño muestral (n).
El tamaño del intervalo (k) se calcula así: k = N/n
3. MUESTREO ESTRATIFICADO:
Considera que al interior del universo existen estratos (subgrupos
internamente homogéneos pero cualitativa y cuantitativamente
diferentes entre sí), y que no se cumple la condición de selección
aleatoria pues los miembros del grupo mayoritario tienen una
mayor probabilidad de ser seleccionados en la muestra.
4. MUESTREO POR CONGLOMERADO:
En el muestreo por conglomerados, la población se divide en unidades
o grupos, llamados conglomerados (generalmente son unidades o
áreas en los que se ha dividido la población), que deben ser lo más
representativas posible de la población, es decir, deben
representar la heterogeneidad de la población objeto del estudio y
ser entre sí homogéneos.

7. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
DISEÑO DE LA MUESTRA
Se quiere saber cómo se
comporta una cierta
característica en una Población
particular
La población
está bien
definida
?
Definir
La
población
Es posible
observar toda la
población?
Observar
una Muestra
Hacer
un Censo
NO
NO
Sí
Sí
De que naturaleza
es el parámetro
que se
quiere estimar
?
Las observaciones
pueden atribuirse
a los miembros la
población
Muestreo
Representativo
para estimar una
Proporción
Variable
Cualitativa
Variable
Cuantitativa
Muestreo
Representativo
para estimar una
Media

8. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
TAMAÑO DE LA MUESTRA
• PARA UNA VARIABLE
CUANTITATIVA:
Un nivel de confianza: Que es adoptado
por el investigador, el cual puede ser
90%, 95% o 99% y que origina el valor
de Z.
El error de estimación (E): Que también
es fijado por el investigador
La desviación estándar ó varianza: que
son valores que se obtienen por
estudios anteriores, por la muestra
piloto o por la distribución de la
población.
El Tamaño de la población (N): Que
generalmente no se conoce.
VARIABLE
Cuantitativa
(Promedio Poblacional)
POBLACION INFINITA
(Cuando no se conoce N)
POBLACION FINITA
(Cuando se conoce N)
2
2
2
0 =
E
S
Z
n
2
2
2
2
2
+
)
1
-
(
=
S
Z
N
E
N
S
Z
n

9. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
Donde:
Z= es el valor de la distribución normal estandarizada para un nivel de
confianza fijado por el investigador.
S= Desviación estándar de la variable fundamental del estudio o de interés para
el investigador. Obtenida por estudios anteriores, muestra piloto, criterio de
experto o distribución de la variable de interés.
P= es la proporción de la población que cumple con la característica de interés.
E= % del estimador o en valor absoluto (unidades). Fijada por el investigador.
N= Tamaño de la población.
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10. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
ESTIMACIÓN DE LOS VALORES A
APLICAR EN LAS FÓRMULAS
A ) Valor de Z: VALORES DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
ESTANDARIZADA(Z)
Nivel de confianza
(1-)
Nivel de significancia
()
Valor Z
Bilateral Unilateral
90% = 0.90
95% = 0.95
98% = 0.98
99% = 0.99
10% = 0.10
5% = 0.05
2% = 0.02
1% = 0.01
1.64
1.96
2.33
2.58
1.28
1.64
2.05
2.32
B. Cálculo del Valor de P: (Se calcula este valor cuando la variable es CUALITATIVA)
C. Cálculo del Valor de la varianza (Si la variable es CUANTITATIVA)
D. Cálculo del error de estimación: Si E=±0.35 se denomina error absoluto. Si consideramos un error del 10%
de la media, es decir, E=10%( )= 0.10(3.5)= 0.35 se denomina error relativo

11. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
TAMAÑO DE LA MUESTRA
• PARA UNA VARIABLE
CUALITATIVA:
• Un nivel de confianza: Que es adoptado
por el investigador, el cual puede ser 90%,
95% o 99% y que origina el valor de Z.
• El error de estimación (E): Que también es
fijado por el investigador
• La proporción poblacional (P): que son
valores que se obtienen por estudios
anteriores, por la muestra piloto y si no se
conoce asumir p=0.5.
• El Tamaño de la población (N): Que
generalmente no se conoce.
2
2
0
)
-
1
(
=
E
P
P
Z
n
)
-
1
(
+
)
1
-
(
)
-
1
(
= 2
2
2
P
P
Z
N
E
N
P
P
Z
n
VARIABLE
Cuantitativa
(Promedio Poblacional)
POBLACION INFINITA
(Cuando no se conoce N)
POBLACION FINITA
(Cuando se conoce N)

12. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
Donde:
Z= es el valor de la distribución normal estandarizada para un nivel de
confianza fijado por el investigador.
S= Desviación estándar de la variable fundamental del estudio o de interés para
el investigador. Obtenida por estudios anteriores, muestra piloto, criterio de
experto o distribución de la variable de interés.
P= es la proporción de la población que cumple con la característica de interés.
E= % del estimador o en valor absoluto (unidades). Fijada por el investigador.
N= Tamaño de la población.
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13. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO – BENEDICTO XVI
ESTIMACIÓN DE LOS VALORES A
APLICAR EN LAS FÓRMULAS
A ) Valor de Z: VALORES DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
ESTANDARIZADA(Z)
Nivel de confianza
(1-)
Nivel de significancia
()
Valor Z
Bilateral Unilateral
90% = 0.90
95% = 0.95
98% = 0.98
99% = 0.99
10% = 0.10
5% = 0.05
2% = 0.02
1% = 0.01
1.64
1.96
2.33
2.58
1.28
1.64
2.05
2.32
B. Cálculo del Valor de P: (Se calcula este valor cuando la variable es CUALITATIVA)
C. Cálculo del Valor de la varianza (Si la variable es CUANTITATIVA)
D. Cálculo del error de estimación: Si E=±0.35 se denomina error absoluto. Si consideramos un error del 10%
de la media, es decir, E=10%( )= 0.10(3.5)= 0.35 se denomina error relativo
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14. AFIJACIÓN MUESTRAL, consiste en reducir el tamaño de
muestra inicialmente encontrado. Esto se trabaja bajo dos
condiciones, así:
Si el resultado de
dividir:
𝑛𝑜
𝑁
Es menor a 0.05, entonces la muestra
encontrada es ÓPTIMA. Se procede a
interpretar.
Si el resultado de
dividir:
𝑛𝑜
𝑁
Es MAYOR a 0.05, entonces la muestra
encontrada se debe reducir un poco más.

15. Facultad de CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONÓMICAS
UNIVERSIDAD CATÓLICA DE TRUJILLO
Estimados estudiantes, que Dios
y la Virgen protejan su camino
día a día, no solo de uds, sino
también de sus familiares.

16. Formamos líderes con Alma y Valores