Este documento define y explica los conceptos de muestra, población y muestreo. Discute los tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, estratificado y de conglomerados. También cubre los muestreos no probabilísticos como el intencional y de bola de nieve. Explica cómo calcular el tamaño de una muestra estadística usando una fórmula matemática e identifica los parámetros clave en la fórmula. Concluye resaltando la importancia del muestreo estadístico para obtener

1. Tema: Muestra o análisis
Estudiante: Priscila Jemima Cáceres Laura
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Investigación de mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
Muestra o análisis muestral
Sino es entretenido, no estoy interesado
Jerry Seinfeld
1. INTRODUCCION
Muestra es una porción de la totalidad de un fenómeno, producto o actividad
que se considera representativa del total también llamada una muestra
representativa.
Muestra viene de mostrar siendo que da a conocer a los interesados o públicos
objetivos resultados, productos o servicios que ejemplifican o sirve como
demostración de un tipo de evento, calidad o la estandarización.
En estadísticas, la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos
que representan los resultados de una totalidad llamada población usando la
probabilidad como, por ejemplo, “la muestra estadística de 100 personas que se
someten a una encuesta para conocer la satisfacción de un producto”.
Una muestra de arte es una exposición de las obras de un o varios artistas para
que el público conozca el trabajo artístico de los profesionales.
La toma de muestras se usa en el ámbito de laboratorios de análisis médicos
donde se toma una muestra de sangre, orina, heces entre otras cosas para que
sean sometidos a análisis cuyos resultados serán interpretados por un profesional
del área para determinar la salud del paciente.
Una muestra también es un modelo a seguir, por ejemplo, una muestra de un
diseño que se debe imitar o copiar.1
2. DESARROLLO
Los conceptos básicos que uno debe aprender y diferenciar:

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a) Población. Es el conjunto de personas u objetos de los que se
desea conocer algo en una investigación. "El universo o población puede
estar constituido por personas, animales, registros médicos, los
nacimientos, las muestras de laboratorio, los accidentes viales entre otros".
(PINEDA et al 1994:108) En nuestro campo pueden ser artículos de prensa,
editoriales, películas, videos, novelas, series de televisión, programas
radiales y por supuesto personas.
b) Muestra. Es un subconjunto o parte del universo o población en que se
llevará a cabo la investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad
de los componentes de la muestra como fórmulas, lógica y otros que se
vera más adelante. La muestra es una parte representativa de la población.
c) Muestreo. Es el método utilizado para seleccionar a los componentes
de la muestra del total de la población. "Consiste en un conjunto de reglas,
procedimientos y criterios mediante los cuales se selecciona un conjunto de
elementos de una población que representan lo que sucede en toda esa
población".(MATA et al, 1997:19)
El realizar el diseño muestral es importante porque: a) Permite que el estudio se
realice en menor tiempo. b) Se incurre en menos gastos. c) Posibilita profundizar
en el análisis de las variables. d) Permite tener mayor control de las variables a
estudiar.2
Para calcular una muestra es requisito hacer uso de una fórmula
matemática, que puede ser compleja cuando no se tiene experiencia con estos
métodos operacionales. Sin embargo, hoy en día existen una serie de opciones
on-line que facilitan enormemente el cálculo de la muestra y alivian muchos
dolores de cabeza.

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Si vamos a utilizar una calculadora de muestra en línea o si por el
contrario decidimos realizar el procedimiento nosotros mismos, debemos conocer
ciertos puntos o conceptos que se manejan dentro de la fórmula. Estos son:
o La población es el número completo de individuos con características afines
que conforman los posibles participantes de nuestro estudio. En la fórmula la
población es representada con la letra N
o La muestra es la cantidad representativa de esa población y se indica con la
letra n.
o El margen o posibilidad de error es la diferencia que pueda darse entre los
resultados obtenidos con la muestra y los que se hubieses obtenido si la
encuesta se aplicara a toda la población. Lo ideal es que el margen de error
ronde el 5 %. Este es representado con la letra e.
o El porcentaje de confianza es el nivel de certeza que ofrecen los resultados
expuestos. Se simboliza con la letra Z∝
o Como se puede notar el margen de error y el porcentaje de confianza son
dependientes. Si el nivel de certeza deseado por el investigador es de 97 %,
su margen de error será de 3 %. Esto también influye en el tamaño de la
muestra, pues a mayor confianza, el número de la muestra será más elevado
y viceversa.3

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Cuando vamos a calcular, el valor de Z∝ se coloca según los siguientes niveles:
97,5 % = 2,24
85 % = 1,44
80 % = 1,28
75 % = 1,15
Es decir que el la fórmula vamos a colocar en el lugar de Z∝ el valor del nivel y no
el numero del porcentaje.
Finalmente, existen dos cantidades estables en la fórmula que son:
o La cantidad de sujetos de la población que tienen en común la variable que
buscamos medir, se indica con la letra p. El número de individuaos que no
comparten esa variable, se marca con q. En estos casos se coloca 0,5 para
ambos, es decir p= 0,5 y q= 1-p (1-0,5).
Ahora si estamos listos para comprender la fórmula
n=(〖Z∝〗^2 Npq)/(e^2 (N-1)+Z^2 pq)

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Tipos de muestreo aleatorio o probabilístico
Hablamos de muestreo aleatorio en los casos en que todos los sujetos que
forman parte de una población tienen la misma probabilidad de ser
escogidos como 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.
1. Muestreo aleatorio simple
En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la misma
función de probabilidad y son independientes entre ellas. La población tiene que
ser infinita o bien finita con reposición de elementos. El muestreo aleatorio
simple es el que más se utiliza en la estadística inferencial, pero es menos
eficaz en muestras muy grandes.
2. Estratificado
El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en estratos; un
ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción vital y el
nivel socioeconómico. A continuación se extrae un número determinado de sujetos
de cada uno de los estratos por tal de mantener la proporción de la población de
referencia.
3. De conglomerados
En estadística inferencial los conglomerados son conjuntos de elementos
poblacionales, como pueden ser las escuelas o los centros hospitalarios públicos
de un municipio. Al llevar a cabo este tipo de muestreo se divide la población (en

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los ejemplos, una localidad concreta) en varios conglomerados y se
elige de forma aleatoria algunos de ellos para estudiarlos.
4. Sistemático
En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones
que conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra.
Posteriormente se escoge un número al azar de entre los primeros y se va
sumando de forma constante este mismo valor; los elementos seleccionados
pasarán a formar parte de la muestra.
Muestreos no aleatorios o no probabilísticos
Los muestreos no probabilísticos utilizan criterios con un bajo nivel de
sistematización que procuran asegurar que la muestra tenga un cierto grado de
representatividad. Este tipo de muestreos se emplean principalmente 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. Intencional, opinático o de conveniencia
En el muestreo intencional el investigador escoge de forma voluntaria los
elementos que conformarán la muestra, dando por supuesto que esta será
representativa de la población de referencia. Un ejemplo que resultará familiar a
los estudiantes de psicología es la utilización de alumnos como muestra opinática
por parte de profesores universitarios.

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2. Muestreo de bola de nieve o en cadena
En este tipo de muestreo los investigadores establecen contacto con sujetos
determinados; a continuación estos consiguen a nuevos participantes para la
muestra hasta completarla. El muestreo de bola de nieve se usa
generalmente cuando se trabaja con poblaciones de difícil acceso, como en el
caso de adictos a sustancias o de miembros de culturas minoritarias.
3. Muestreo por cuotas o accidental
Hablamos de muestreo por cuotas cuando los investigadores escogen un número
concreto de sujetos que cumplan unas características determinadas (p. e. mujeres
españolas de más de 65 años con deterioro cognitivo severo) a partir de su
conocimiento sobre los estratos de la población. El muestreo accidental se usa
con frecuencia en las encuestas.4
De acuerdo a sus características, existen los siguientes tipos de muestras
estadísticas:
De conveniencia: esta clase de muestra, también conocido bajo el nombre de
muestra por selección, es aquella en la que se eligen casos particulares
intentando que estos sean los más representativos posible del universo. El
problema es que la representatividad de cada caso es determinada por el propio
investigador de manera subjetiva, lo que dificulta la objetividad de la misma. Es
por esto que esta muestra estadística es poco recomendable, aunque hay casos
en los que es la única opción posible. Generalmente, estas muestras, también
conocidas como no probabilísticas, son las que se utilizan para estudios
exploratorios, cuando aún ni siquiera se conocen los rasgos del universo. Si bien
no permiten formular generalidades de dicho universo, permite tener un primer
contacto con el mismo, de manera menos costosa. De todas formas, para llevar
adelante una muestra de conveniencia resulta algo complejo efectuar

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estratificaciones para su confección, puesto que no se tiene un
conocimiento acertado del universo en cuestión.
Muestras casuales: en este caso, un encuestador se encarga de elegir al azar a
personas que encuentren en algún punto específico, como puede ser una esquina
o la puerta de un shopping, y allí hacerle una serie de preguntas. Lo que puede
ocurrir es que el encuestador se guíe por la apariencia física de las personas,
antes de acercársele a hacerle las preguntas correspondientes. Por ejemplo, si se
quiere hacer un estudio de mercado sobre un producto femenino que está a la
venta, orientado a mujeres de más de 40 años, el encuestador se va a limitar a
acercarse a aquellas mujeres que parezcan superar la edad en cuestión.5
3. CONCLUSIÓN
El muestreo Estadístico resulta beneficioso para implementarlo en la realización
de un estudio, debido a que mediante este se pueden obtener probabilidades
bajas o altas a través de determinados beneficios que estas técnicas ofrecen. En
los diferentes tipos de muestreo existen no probabilística en los cuales se deben
establecer diferencia en el momento de realizar nuestras investigaciones por tanto
que en el no probabilística no toda la población forma parte de la muestra y en el
probabilística todos los individuos tienen probabilidad positiva de formar parte de
la muestra.
El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea a extraer una
pequilla parte de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio
muestral dentro de un universo.
Es importante resaltar que el primer procedimiento al realizar una auditoria, es
iniciar las investigaciones de manera tal que esta arrojen conclusiones
provenientes de determinados estudios como puede ser el estadístico a través de
una muestra probabilística.

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4. REFERENCIAS
 1 https://www.significados.com/muestra/
 2http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S18
15-02762004000100012
 3 https://normasapa.net/formula-muestra-poblacion/
 4 https://psicologiaymente.com/miscelanea/tipos-de-
muestreo#:~:text=Existen%20dos%20tipos%20principales%20d
e%20muestreo%3A%20el%20aleatorio,el%20no%20aleatorio%2
C%20tambi%C3%A9n%20conocido%20como%20%E2%80%9Cn
o%20probabil%C3%ADstico%E2%80%9D.
 5 https://www.tipos.co/tipos-de-muestra-estadistica/
5. VIDEOS
 https://www.youtube.com/watch?v=oc8i9g144Y0
 https://www.youtube.com/watch?v=G1sI8HXGFEw

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