Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el proceso de obtención de la muestra, puede ser probabilístico y no probabilístico.

1. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
MUESTRA O ANALISIS MUESTRAL
Pensamiento: “Todo es editable”. Auror: Mgr. Jose Ramiro Zapata Barrientos.
1. Introducción
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la
población, para lo cual deben ser representativas de la misma una muestra
representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria. Para cumplir esta
característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de
muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio
exhaustivo con mayor rapidez y menor coste.
Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda
la población porque el manejo de un menor número de datos genera también menos
errores en su manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra
son los sujetos realmente estudiados.
El número de sujetos que componen la muestra suele ser bastante inferior a la
población total, aunque suficiente grande como para que la estimación de los
parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamaño
de la muestra sea idóneo, es preciso recurrir a su cálculo. La muestra, desde el punto
de vista más genérico de la palabra, se trata de una representación a pequeña escala
de algo que tiene la misma calidad pero en mayor cantidad. Las muestras sirven para
demostrar que lo que se quiere obtener está bien sin necesidad de comprobar la
calidad del producto completo. La aplicación de esta palabra abarca muchos campos
en los que la escala de demostración es importante; sin embargo, los más frecuentes
son la química, la biología, la economía y el comercio. En la química, una muestra es
una pequeña parte de un organismo o de una sustancia que se someterá a estudios o
análisis y pruebas experimentales. Las muestras químicas se toman del organismo
con mucha precaución, con el fin de no dañar la especie que se busca estudiar y
conocer a pequeña escala aquello que, según se presume, tiene las mismas
características generalmente. Una muestra biológica, al igual que la muestra química,
se hace en las mismas condiciones y básicamente para el mismo fin.
2. Desarrollo
2.1 Muestreo
Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el
proceso de obtención de la muestra, puede ser probabilístico y no probabilístico.
Hablamos de un muestreo probabilístico cuando los integrantes de la muestra se
escogen al azar y por lo tanto, puede calcularse con antelación la probabilidad de
obtener cada una de las muestras que pueden formarse de esa población o la
probabilidad que tiene cada elemento de la población de ser incluido en la muestra.
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.
El realizar el diseño muestral es importante porque:
 Permite que el estudio se realice en menor tiempo.
 Se incurre en menos gastos.

2. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
 Posibilita profundizar en el análisis de las variables.
 Permite tener mayor control de las variables a estudiar.
2.2 Muestra
Es un subconjunto de la población. En muchas ocasiones, es importante trabajar con
una muestra representativa de la población, para ello, debemos trabajar con criterios y
técnicas de muestreo. Una muestra representativa debe reflejar las características de
la población.
En la práctica, para estudiar una población grande, debemos tomar una muestra.
Por ejemplo, si queremos saber cuál es el candidato preferido para las próximas
elecciones presidenciales de Colombia, tomaría mucho tiempo preguntarle a todos los
electores por su candidato preferido, además, sería muy caro contratar tantos
encuestadores, digitadores y estadísticos. Por ello, es mejor, analizar una muestra de
electores, aplicar una encuesta, y a partir de allí sacar conclusiones de la población.
Individuo: Es cada uno de los elementos que componen la población. También se le
conoce como unidad estadística.
Ejemplo 1:
Para estudiar cuál es el candidato presidencial por el cual votarán los peruanos en las
próximas elecciones, se toma una muestra de 3500 personas de todo el país. La
pregunta es la siguiente, ¿por quién votará en las próximas elecciones presidenciales?
Determine la población, muestra e individuos.
 En este caso, la población sería la población electoral del país, es decir,
peruanos con derecho a voto.
 La muestra sería el conjunto de 3500 peruanos que forman parte de la
población.
 Un individuo sería cada uno de los peruanos con derecho a voto.
Ejemplo 2
Un estudiante de estadística quiere conocer si los profesores de su universidad,
UNAM, prefieren dictar clases con ropa formal o con ropa informal. Para ello, realiza
una encuesta a 120 profesores de la UNAM elegidos de forma aleatoria. Identifique la
población, muestra e individuos.
 Población: conjunto de todos los profesores de la UNAM.
 Muestra: 120 profesores de la UNAM.
 Individuo: cada uno de los profesores de la UNAM.
Ejemplo 3
Un profesor desea realizar un análisis estadístico de las notas del examen final de
matemáticas de sus alumnos de último año. Por ello, coloca todas las notas obtenidas
en Excel y usa las funciones y herramientas estadísticas. La información obtenida,
¿pertenece a la muestra o a la población?

3. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
En este caso, la población, son todos los alumnos de último año. Se estudiarán sus
notas, pero todas las notas obtenidas. No se ha realizado ningún muestreo, por ello, la
información obtenida, pertenece a la población.
2.3 Tamaño de la muestra
La tendencia de los investigadores de la comunicación es querer aplicar una fórmula
que les indique cuál será el número de personas a encuestar o a entrevistar. Lo que se
hará en esta parte es ver algunas consideraciones para que el investigador tome en
cuenta:
Según Fisher citado por Pineda et al, el tamaño de la muestra debe definirse partiendo
de dos criterios:
 De los recursos disponibles y de los requerimientos que tenga el análisis de la
investigación. Por tanto, una recomendación es tomar la muestra mayor
posible, mientras más grande y representativa sea la muestra, menor será el
error de la muestra.
 Otro aspecto a considerar es la lógica que tiene el investigador para
seleccionar la muestra.
Otros elementos que se consideran también para el tamaño de la muestra son
fórmulas estadísticas de las cuales sólo se desarrollará una de las más fáciles de
aplicar en el estudio de la comunicación. Pero antes, se debe aclarar que las fórmulas
dependen básicamente del margen de error, confiabilidad y la probabilidad.
Por ejemplo, si se usa un margen de error del 5%, este margen representa el grado de
precisión que se tiene en la generalización. Quiere decir que los resultados obtenidos
en la muestra van a tener una precisión de +-5%. Si al procesar las encuestas se
advierte que el 65% de las personas encuestadas escucha una determinada radio, ese
dato en la generalización se puede interpretar que de toda la población, puede ser que
un 60% o un 70% de las personas escuchan esa emisora. A esa posibilidad de que la
afirmación sea correcta se llama confiabilidad. Y la probabilidad es que cualquier
elemento de la población tenga la misma posibilidad de ser elegido para integrar la
muestra que se elaborara.
La fórmula es:
m= muestra
N= Población o universo
K= margen de error (puede ser 10%, 5%, 2%) para la fórmula, el porcentaje a usar
debe ser expresado en decimales.
El hecho de que una muestra sea grande no necesariamente cumple con el requisito
de representatividad pues esta cualidad depende de muchos factores y no sólo del
tamaño, sino del diseño del muestreo de cómo se seleccionará a los componentes de
la muestra.
2.4 Tipos de muestreo
Se dividen en dos grupos, el probabilístico y el no probabilístico.

4. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
2.4.1 Muestreo probabilístico
Es el método más recomendable si se está haciendo una investigación cuantitativa
porque todos los componentes de la población tienen la misma posibilidad de ser
seleccionados para la muestra. "Cada uno de los elementos de la población tengan la
misma probabilidad de ser seleccionados".
Se divide en:
2.4.1.1 Muestreo probabilístico aleatorio simple
Este método es uno de los más sencillos de aplicar, se caracteriza porque cada unidad
que compone la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado. Este
método también se lo conoce como sorteo, rifa o la tómbola. Para proceder con la
selección de los componentes de la muestra se siguen los siguientes pasos:
 Indentificar y definir la población.
 Realizar el listado de cada una de las unidades de la población.
 Proceder a calcular la muestra.
 Asignar un número a cada uno de los componentes de la población anotando
en una ficha, cartón o bolillo; luego colóquelos en una bolsa o cajón.
 Extraiga una por una las unidades correspondientes de acuerdo a la cantidad
total del tamaño de la muestra. Cada ficha, cartón o bolillo extraído será
componente de la muestra.
 Siga con el mismo procedimiento hasta completar la cantidad que se
seleccionó en la muestra.
Una desventaja de este procedimiento es que no puede ser utilizado en una población
grande, solo es aplicable cuando la población es pequeña.
2.4.1.2 Muestreo probabilístico aleatorio mediante la tabla de números aleatorios
Otro método utilizado es la tabla de números aleatorios para seleccionar a los
componentes de la muestra. El procedimiento es el siguiente:
 Identifique y defina la población.
 Realice el listado de cada una de las unidades de la población.
 Proceda a calcular la muestra.
 Asegúrese que cada una de las unidades de la población esté enumerada.
 Determine el orden en que hará uso de la tabla, columna, la fila y la dirección
en que se iniciará el procedimiento de selección de los componentes de la
muestra.
 Proceda a la selección de las unidades de la población que formarán la
muestra., si hay repetición de números serán descartados y sustituidos por
otros.
 Si en la columna que se empezó no alcanza para completar el total de la
muestra se elegirá las siguientes columnas hasta lograr el total de
componentes de la muestra.

5. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
 Puede seleccionar un número mayor al total del tamaño de la muestra, esto
para los casos en que sea necesario la sustitución de unidades no accesible
en el momento de la recolección de datos.
2.4.1.3 Muestreo probabilístico sistemático
Este procedimiento se realiza a través del cálculo del intérvalo que regirá la selección
de los componentes de la muestra. "Algunos investigadores lo consideran como
técnica importante para realizar investigaciones sobre problemas sociales de gran
magnitud".
Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de la población es grande y la tabla
de números aleatorios no es suficiente para contar esa población. También es usado
en poblaciones pequeñas donde la selección sistemática facilita la identificación de los
componentes de la muestra.
El procedimiento es el siguiente:
 Identifique y defina la población.
 Realice el cálculo de la muestra
 Asegurese de que cada uno de los componentes de la población esté
enumerada.
 Proceda al cálculo del intérvalo numérico que servirá de base para la
selección de la muestra. Este se calcula dividiendo (N/m) el total de la
población (N) por la muestra (m).
Este tipo de muestreo es menos costoso y requiere de menos tiempo que los otros.
Por ejemplo si la población son 500 personas(N), la muestra 100(m): N/m realizamos
la división reemplazando la fórmula 500/100 es igual a 5; este número será el intérvalo
para la selección de cada unidad muestral.
 Sortee un número del uno al cinco (intérvalo) por la que se iniciará la selección
de los componentes de la muestra.
 Proceda a conformar la muestra. Si sorteo del uno al cinco resultara el número
4 y dado que el número de intérvalo es 5, la primera unidad seleccionada será
4 y el siguiente sumando 5, será 9,14,19 y así sucesivamente hasta completar
los 100 elementos que componen la muestra.
2.4.1.4 Muestreo probabilístico estratificado
Este tipo de muestreo se caracteriza por la división de la población en subgrupos o
estratos debido a que las variables que deben someterse a estudio en la población
presentan cierta variabilidad o distribución conocida que es necesario tomar en cuenta
para extraer la muestra. Por ejemplo, si se desea tomar una muestra de una población
que gusta de las novelas mexicanas donde el 15 % representa a los varones, el 85%
representa a las mujeres, se mantendrá la proporción, por cada 15 varones, se
incluirán 85 mujeres.
El muestreo estratificado busca respetar para la muestra esa distribución de la
población.
Es proceso que se sigue es el siguiente:
 Identifique y defina la población.

6. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
 Calcule la muestra.
 Determine los subgrupos o estratos en que se dividirá la población, según la
variable que se está estudiando.
 Aseguresé de contar con las listas de los componentes de cada estratos
identificado.
 Calcule el porcentaje de la muestra de la población. Si se toma el ejemplo
anterior, usado en el sistemático, la población (500) será el 100% la muestra
(100) calculando por la regla de tres representará el 20%.
 Una vez que se calculó el porcentaje de la muestra, se calcula
proporcionalmente el mismo porcentaje en números de cada estrato
identificado, es decir, si el primer estrato tiene 180 personas, el 20% será 36
personas. De las 180 que compone el estrato se seleccionará 36 empleando
cualquier procedimiento descrito en el aleatorio y el sistemático. El mismo
procedimiento se realizará con los demás estratos.
2.4.1.5 Muestreo probabilístico 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 la población y resulta muy
complejo elaborarla. Se denomina conglomerado porque la población es agrupada en
conjuntos, manzanos, bloques, áreas, zonas, etc. No es lo mismo que el estratificado
porque en este procedimiento se agrupa según las variables a estudiar y se puede
identificar exactamente a la población.
El muestreo conglomerado es conocido también por racimos. El procedimiento es el
siguiente:
 El proceso se inicia definiendo los conglomerados que componen la población
Ej. Manzanos.
 Se selecciona los subconjuntos a estudiar y se realizan listados de los
componentes del conglomerado. Ej. Número de casas por manzano
 Se procede a calcular la muestra de las casas.
 Se procede a identificar a los componentes de la muestra que será tomada en
cuenta para el estudio, es decir, si el estudio son personas de 15 a 25 años,
se procede a identificar cuantas personas existirán entre esas edades en cada
casa seleccionada.
 Se procede con la recolección de datos hasta completar la muestra. 2.2
Muestro no probabilístico
2.4.2 Técnicas de muestreo no probabilístico
2.4.2.1 Intencional
Permite seleccionar casos característicos de una población limitando la muestra sólo a
estos casos. Se utiliza en escenarios en las que la población es muy variable y
consiguientemente la muestra es muy pequeña. Por ejemplo, entre todos los sujetos
con CA, seleccionar a aquellos que más convengan al equipo investigador, para
conducir la investigación.

7. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
2.4.2.2 Por conveniencia
Permite seleccionar aquellos casos accesibles que acepten ser incluidos. Esto,
fundamentado en la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el
investigador. Por ejemplo, entre todos los sujetos con CA, solamente aquellos que se
encuentren hospitalizados en el Hospital Regional de Temuco.
2.4.2.3 Accidental o consecutivo
Se fundamenta en reclutar casos hasta que se completa el número de sujetos
necesario para completar el tamaño de muestra deseado. Estos, se eligen de manera
casual, de tal modo que quienes realizan el estudio eligen un lugar, a partir del cual
reclutan los sujetos a estudio de la población que accidentalmente se encuentren a su
disposición. Es similar al muestreo por conveniencia, excepto que intenta incluir a
todos los sujetos accesibles como parte de la muestra. Por ejemplo, entre todos los
sujetos con CA, seleccionar los primeros 50 incluibles que lleguen al servicio de
urgencias del Hospital Regional de Temuco.
2.5 Ventajas y Desventajas de la aplicación de tecnicas de muestreo
2.5.1 Ventaja:
Reducción de costos: Los costes de un estudio serán menores si los datos de interés
se pueden obtener a partir de una muestra de la población blanco. Por ejemplo,
cuando se realizan estudios de prevalencia de un evento de interés, es más
económico medir una muestra representativa de 1500 sujetos de la población blanco,
que a los 250.000 individuos que la componen.
Eficiencia: Al trabajar con un número reducido de sujetos a estudio, representativos de
la población blanco; el tiempo necesario para conducir el estudio y obtener resultados
y conclusiones será ostensiblemente menor.
2.5.2 Desventaja:
Inadecuada representación de la población blanco: Esto puede ocurrir si se decide
trabajar con muestras pequeñas.
Por ejemplo, es muy común ver publicaciones en las que se comparan 50 sujetos
tratados con la intervención en estudio versus 50 con la intervención estándar. Este es
un número muy recurrente, pero posiblemente conlleva una mala representación de la
población a la que se desea inferir los resultados.
3. Conclusión
La muestra nos ayuda a identificar el grupo en el que en el que realizara el estudio es
decir es una parte o subconjunto de la población es también conocida como una
población muestral.
4. Referencia
 http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-
02762004000100012
 https://www.cgonzalez.cl/conceptos-universo-poblacion-y-muestra/
 https://www.diferenciador.com/poblacion-y-muestra/
 https://matemovil.com/poblacion-y-muestra-ejemplos-y-ejercicios/

8. Estudiante: Apaza Gonzales Sonia
Docente: M.Sc José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de mercados II
5. Video:
 https://m.youtube.com/watch?v=MlhwCDxtpqg