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1. BASES TEÓRICAS DEL MUESTREO

2. POBLACIÓN
• En estadística, población es el conjunto de cosas, personas, animales o situaciones
que tiene una o varias características o atributos comunes
•"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca
de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
•"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común".
Cadenas (1974).
•El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce
como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u
objetos que presentan características comunes.

3. EJEMPLO DE POBLACIÓN
•Jóvenes de 18 años de España
•Personas fallecidas en accidente de tráfico

4. TIPOS DE POBLACIÓN
•Población finita: cuando el número de elementos que la forman es finito, por
ejemplo el número de alumnos de un centro de enseñanza, o grupo clase.
•Población infinita: cuando el número de elementos que la forman es infinito, o tan
grande que pudiesen considerarse infinitos. Como por ejemplo si se realizase un
estudio sobre los productos que hay en el mercado. Hay tantos y de tantas calidades
que esta población podría considerarse infinita.
•Población Real: es todo el grupo de elementos concretos, como las personas que en
Europa se dedican a actividades artísticas.

5. POBLACIÓN OBJETIVO
•Conformada por los elementos que cumplan con determinadas características en un
tiempo y espacio
•Ejemplo:
•Estudiantes inscritos durante el presente ciclo escolar que le gusta la música clásica
•Personas del país de México que tuvieron hepatitis en el 2014

6. MUESTRA
•Una muestra estadística es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
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 es una porción representativa de una determinada población
•Parte de una población que se considera representativa de la misma.
• Es tomar información de una parte, generalmente pequeña, pero representativa de la
población de estudio
•Requisitos de una muestra: aleatoria, de un tamaño mínimo y representativa de la población.

7. EJEMPLO DE MUESTRA
Libros impresos en Madrid, en la población de libros de la Biblioteca Nacional
Alumnos del primer semestre de la BUAP que les gusta las ciencias sociales.

8. CENSO
•Es tomar información de todos y cada uno de los elementos de la población de
interés.
•Se entiende por censo aquella numeración que se efectúa a todos y cada uno de los
caracteres componentes de una población.
•Se denomina censo al recuento de individuos que conforman una población
estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se
realizan las observaciones

9. EJEMPLO DE CENSO
•Población de México
•Especies de aves que existen en Brasil
•Alumnos universitarios que hay en el Estado de Chihuahua

10. MUESTREO
•Herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que
parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias
sobre dicha población.
•Es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población
•Procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el
muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población.

11. MUESTREO PROBABÍLISTICO
•Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de
equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y,
consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma
probabilidad de ser seleccionadas.
•El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las
muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la
población las mismas oportunidades de ser seleccionados.
TIPOS DE MUESTREO

12. EJEMPLO
Muestreo aleatorio simple
Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se
seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.
Muestreo aleatorio estratificado
Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número
de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada
estrato.

13. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
•La representatividad de la muestra depende de criterios no probabilísticos, es decir,
la inclusión o no de un elemento en la muestra se determina en gran medida por el
criterio de los investigadores.
• En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando,
en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.
•El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se
recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales
oportunidades de ser seleccionados.

14. EJEMPLO
El muestreo por conveniencia
Es probablemente la técnica de muestreo más común. En el muestreo por conveniencia, las muestras son
seleccionadas porque son accesibles para el investigador. Los sujetos son elegidos simplemente porque son
fáciles de recluta
Muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico en donde el investigador asegura una
representación equitativa y proporcionada de los sujetos, en función de qué rasgo es considerado base de la
cuota.
Por ejemplo, si la base de la cuota es de nivel de año en la universidad y el investigador necesita una
representación igual, con un tamaño de muestra de 100, debe seleccionar 25 estudiantes de 1º año, 25 de 2°
año, 25 de 3º año y 25 de 4º año.
Muestreo de bola de nieve
El muestreo de bola de nieve se lleva a cabo generalmente cuando hay una población muy pequeña. En este
tipo de muestreo, el investigador le pide al primer sujeto que identifique a otro sujeto potencial que también
cumpla con los criterios de la investigación.