informacion basica de la muestra

1. Investigaciónde mercadosII
Tema:Muestra o Analisismuestral
Alumno:AyalaHerediaAndrea
Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
MUESTRA O ANALISIS MUESTRAL
“Lo maravilloso es que el ejercicio moderno de la enseñanza no haya ahogado por
completo la sagrada curiosidad por investigar, pues esta delicada plantita, además de
estímulo, necesita, esencialmente, de la libertad, sin la cual perece de modo
inevitable.”
ALBERT EINSTEIN
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 (véanse
las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).
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.
2. Desarrollo
El objetivo de este manuscrito, es entregar conocimientos generales
respecto de las técnicas de muestreo más utilizadas en investigación clínica.
Una muestra será o no representativa, si fue seleccionada al azar, es decir
todos los sujetos de la población blanco tienen la misma posibilidad de ser
seleccionados en la muestra. La población accesible es el conjunto de
sujetos que pertenecen a la población blanco, que están disponibles para la
investigación.

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Generalización de resultados. La representatividad de la muestra, permite
extrapolar los resultados a la población de accesible y de ésta a la población
general.
Criterios de elegibilidad. Los criterios de inclusión corresponden a aquellas
características clínicas, demográficas, temporales y geográficas de los
sujetos que componen la población en estudio. Por su parte, los criterios de
exclusión corresponden a las características de los sujetos que pueden
interferir con la calidad de los datos o la interpretación de los resultados.
2.1. Ventajas y Desventajas de la Aplicación de Técnicas de
Muestreo
Se puede comentar que cada técnica de muestreo tiene sus ventajas y
desventajas (Tabla I); sin embargo, en términos generales existen ventajas
y desventajas comunes para todas ellas:
VENTAJAS

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 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.
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.

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2.2. Definiciones relacionadas
2.2.1. Espacio muestral
El espacio muestral del que se toma una muestra concreta está
formado por el conjunto de todas las posibles muestras que se pueden
extraer de una población mediante una determinada técnica de
muestreo.
2.2.2. Parámetros estadísticos o estadísticos muestrales
Un parámetro estadístico o simplemente un estadístico muestral es
cualquier valor calculado a partir de la muestra. Por ejemplo, la media,
la varianza o una proporción que describe a una población y puede
estimarse a partir de una muestra. Un estadístico muestral es un tipo de
variable aleatoria y, como tal, tiene una distribución de probabilidad
concreta, frecuentemente caracterizada por un conjunto finito de
parámetros.
2.2.3. Estimación
Una estimación estadística es cualquier técnica para conocer un valor
aproximado de un parámetro referido a la población, a partir de los
estadísticos muestrales calculados a partir de los elementos de la
muestra. Si se estima el suficiente número de parámetros, puede
aproximarse de manera razonable la distribución de probabilidad de la
población para ciertas variables aleatorias.
2.2.4. Nivel de confianza
El nivel de confianza de una aseveración basada en la inferencia
estadística es una medida de la bondad de la estimación realizada a
partir de estadísticos muestrales. Generalmente, se usan niveles de
confianza para intervalos de confianza o bien p-valores que miden la
probabilidad de errores de tipo I (probabilidad de rechazar una cierta
hipótesis que se considera correcta).
2.2.5. Tipos de muestreo
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.
A. 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.
 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.

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 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 los ejemplos, una
localidad concreta) en varios conglomerados y se elige de forma
aleatoria algunos de ellos para estudiarlos.
 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.
B. Muestreos no aleatorios o no probabilísticos
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.
 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.
 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.
 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.
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

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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.
4. Referencias
 https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica#Introducci%C
3%B3n
 https://psicologiaymente.com/miscelanea/tipos-de-muestreo
 https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-
95022017000100037
 https://www.monografias.com/trabajos39/muestreo-
estadistico/muestreo-estadistico2.shtml#concl
5. Videos
https://www.youtube.com/watch?v=1jUBkgsoBzA
https://www.youtube.com/watch?v=tQh29_Noo9w