El documento describe diferentes tipos de muestreo. Explica que el muestreo implica seleccionar una muestra representativa de una población para estudiarla. Luego detalla los principales tipos de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, no probabilístico como bola de nieve, por conveniencia y cuotas.

1. Un muestreo es el procedimiento a través del cual es seleccionada una muestra (que es un
subconjunto de elementos de una población, es decir, una porción de elementos extraídos de
una población previamente definida) a partir de una población. El muestreo se refiere a
esa reducción de elementos que componen a un universo o población, para así poder
cumplir con la investigación correspondiente.
Para poder realizar el estudio que se desea a la población (a partir de la observación de
unos pocos de sus componentes), la muestra extraída debe ser representativa de ella, para
que las conclusiones a las que se llegue o los resultados que se obtengan del análisis sean
válidos e imparciales, esto es gracias a la técnica del muestreo.

2. ES EL PROTOTIPO DE MUESTRO PROBABILÍSTICO, Y EN REFERENCIA AL CUAL
LLEVAN A CABO LAS FÓRMULAS BÁSICAS DEL ERROR MUESTRAL Y EL
MUESTRAL.
A CADA UNIDAD DEL MARCO MUESTRAL SE LE ASIGNA UN NÚMERO Y SE
ELIGE DE FORMA ALEATORIA HASTA COMPLETAR LA MUESTRA.
 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
EJEMPLO
1. Una empresa industrial está interesada en el tiempo por semana que los científicos
emplean para ciertas tareas triviales. Las hojas de control del tiempo de una muestra
aleatoria simple de n = 50 empleados muestran que la cantidad promedio de tiempo
empleado en esas tareas es de 10.31 horas, con una cuasi-varianza muestral S 2 = 2,25. La
compañía emplea N = 750 científicos. Estimar el número total de horas por trabajador que
se pierden por semana en tareas triviales y establecer el error de estimación asociada a
dicha estimación.

3. SOLUCION:
La población se compone de N = 750 empleados, de los cuales se selecciona una
muestra aleatoria de n = 50 hojas de control del tiempo. La cantidad promedio de
tiempo que se pierde por los 50 empleados fue de 10,31 horas por semana. Luego la
estimación del total de horas de trabajador que se pierden por semanas en tareas
triviales X viene dada por
×
−= 𝑁 ×
−= 750 10,31 = 7732,5 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠
El error asociado a dicha estimación viene dada por
𝑉 𝑥 = (750)2 2,50
50
750−50
750
= 153,7 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠.

4. MUESTREO ALEATORIO SISTEMATICO
Es una derivación del Muestreo Aleatorio Simple.
Se calcula el coeficiente de elevación (k), que se calcula dividiendo el tamaño del universo (N)
por el tamaño de la muestra (n): k=N/n
En el universo (N) se elige el primer elemento al azar, con la condición de que el número
escogido sea inferior al coeficiente de elevación.
Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamaño muestral (n).
EJEMPLO
1. En una huerta de 600 manzanos de primer año de producción se desea estimar el total de
la producción, la muestra se realizó sistemáticamente muestreando 1 de cada 30 árboles,
además se desea conocer el intervalo de confianza del total al 95% de seguridad. Los datos
son en kilos (datos ficticios): 25 24 18 26 32 26 22 23 24 26 24 24 32 28 26 21 20 26 20 22

5. SOLUCIÓN

6. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
Busca asegurar la representación de la heterogeneidad de la población dentro de una muestra,
agrupando a las unidades por estratos homogéneos internamente y heterogéneos entre sí.
Para la definición de cada estrato se requiere elegir por parte del investigador el tipo de afijación,
esto es, cómo se distribuyen los sujetos en cada estrato. Los principales tipos de afijación son los
siguientes:
 Simple: se asigna el mismo tamaño de la muestra a cada estrato.
 Proporcional: el tamaño de la muestra asignado está en función del peso relativo de cada
estrato en el conjunto de la población.
 Óptima: Al peso relativo de cada estrato se añade la varianza del estrato respecto a la variable
considerada en la estratificación.
Procedimiento en el muestreo aleatorio estratificado:
1. Se establecen las variables para formar los estratos
2. Se divide a la población en estratos exclusivos.
3. Selección de la muestra a través del m.a.s.

7. EJEMPLO
El Centro de Estadística desea estimar el salario medio de los trabajadores de los
invernaderos de una región. Se decide clasificarlos en dos estratos, los que poseen
contrato fijo y los que tienen un contrato temporal. El salario de los contratos fijos está
comprendido entre los 1 200 y 2 200 euros mensuales el 2. Muestreo Aleatorio
Estratificado de los contratos fijos está comprendido entre los 1.200 y 2.200 euros
mensuales, el salario de los contratos temporales está comprendido entre 500 y 1.700
euros mensuales. ¿Cuál debe ser el tamaño muestral total y su asignación para que se
estime el salario medio de los contratos fijos con un error inferior a 100€ y el salario medio
de los contratos temporales con un error inferior a 120€?.
SOLUCIÓN:

8. MUESTREO ALEATORIO CONGLOMERADOS
La unidad muestral ya no son los individuos, sino un conjunto de individuos que bajo determinados aspectos, se
considera que forman una unidad.
Busca, al contrario que el estratificado, heterogeneidad dentro de los estratos y homogeneidad entre estratos. En
pequeña escala, cada conglomerado es una representación del universo.
EJEMPLO
1. Un fabricante de sierras de cinta quiere estimar el costo medio mensual de reparación para las sierras que ha
vendido a ciertas industrias. El fabricante no puede obtener el costo de reparación para cada sierra, pero puede
obtener la cantidad total gastada en reparación y el número de sierras que tiene cada industria. Por tanto decide
usar muestreo por conglomerados, tomando cada industria como un conglomerado. El fabricante selecciona una
muestra aleatoria simple de nI  20 de NI  96 industrias a las que da servicio. Los datos muestrales sobre costo
total de reparaciones de todas las sierras por industria, en dólares, y el número de sierras por industria se
presentan en la tabla siguiente:
Industria: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Nº Sierras: 3 7 11 9 2 12 14 3 5 9 8 6 3 2 1 4 12 6 5
Coste Total: 50 110 230 140 60 280 240 45 60 230 140 130 70 50 10 60 280 150 1
a) Estimar el costo promedio de reparación por sierra para el mes pasado, y calcular un intervalo de confianza del 95%.
b) Estimar la cantidad total gastada por las 96 industrias en la reparación de sierras.
c) Después de verificar sus registros de ventas, el fabricante se percata de que ha vendido un total de 710 sierras a esas
industrias. Usando esta información adicional, estimar la cantidad total gastada en reparación de sierras por estas industrias y
calcular un intervalo de confianza del 95%.
d) El fabricante quiere ahora estimar el costo de reparación promedio por sierra para el mes siguiente. ¿Cuántos conglomerados
debe seleccionara en la muestra si quiere que el límite para el error de estimación sea menor que 10 $ (con una confianza del
95%)?.

9. SOLUCION: (datos sierras.mat)
Apartado a):
muc  19.7308
icmuc  17.9863, 21.4753
Apartado b):
tc  12312
ictc  1.0e004 *[ 0.9200, 1.5424]
Apartado c):
tc2  1.4009e004
ictc2  1.0e004 *[ 1.2770, 1.5247]
Apartado d):
nIest  24.2707

10. MUESTREO NO PROBABILISTICO
MUESTREO 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. La desventaja
de usar una muestra de bola de nieve es que difícilmente sea representativa de la población.
EJEMPLO
1. Un investigador quiere hacer un estudio sobre el comportamiento de los individuos de
una secta secreta. Empieza estudiando a tres integrantes de misma que conoce y ellos le
van presentando a otros sujetos para incluirlos en su estudio.
Un médico ha tratado a un paciente con una enfermedad rara y decide hacer un estudio
sobre ella. Para ello, recurre al paciente, que le va derivando a sus conocidos con dicha
enfermedad y a través del muestreo de bola de nieve entrevista al número de individuos
que precisa.

11. MUESTREO POR CONVIVENCIA
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 reclutar. Esta técnica es considerada la más fácil, la más barata y la
que menos tiempo lleva.
EJEMPLO
1. Uno de los ejemplos más comunes de muestreo de conveniencia se realiza
utilizando estudiantes voluntarios como sujetos de la investigación.
2. El uso de sujetos que se han seleccionado de una clínica, una clase o una
institución ya que para el investigador es de fácil el acceso a estas instituciones.
3. es la selección de cinco personas de una clase o incluso la selección de los cinco
primeros nombres de la lista de pacientes de una lista en una institución
médica.

12. 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. Las bases de la cuota generalmente son la edad,
el género, la educación, la etnia, la religión y el nivel socioeconómico.
EJEMPLO
1. En un estudio en donde el investigador quiere comparar el rendimiento académico de los
diferentes niveles de clases del secundario, su relación con el género y la situación
socioeconómica, el investigador identifica primero los subgrupos.
Por lo general, los subgrupos son las características o variables del estudio. El investigador
divide a toda la población en niveles de clase, cruzados con el género y el nivel
socioeconómico. Luego, toma nota de las proporciones de estos subgrupos en toda la
población y a continuación hace un muestreo de cada subgrupo.

13. MUESTREO CONCECUTIVO
El muestreo consecutivo es muy similar al muestreo por conveniencia, excepto
que intenta incluir a TODOS los sujetos accesibles como parte de la muestra. Esta
técnica de muestreo no probabilístico puede ser considerada la mejor muestra no
probabilística, ya que incluye a todos los sujetos que están disponibles, lo que
hace que la muestra represente mejor a toda la población.
EJEMPLO
1. Se elige a cada individuo que cumpla con los criterios de selección dentro de
un intervalo de tiempo específico o hasta alcanzar un N° definido de pacientes.
Es la mejor de las técnicas no probabilística y factible en muchas ocasiones.
El problema se plantea cuando la duración es muy corta para representar
adecuadamente todos los factores estacionales u otros cambios que pueden
producirse con el tiempo.

14. MUESTREO DISCRECIONAL
El muestreo discrecional es más comúnmente conocido como muestreo intencional. En este
tipo de toma de muestras, los sujetos son elegidos para formar parte de la muestra con un
objetivo específico. Con el muestreo discrecional, el investigador cree que algunos sujetos
son más adecuados para la investigación que otros. Por esta razón, aquellos son elegidos
deliberadamente como sujetos.
EJEMPLO
1. Supongamos que el investigador va a realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción del
profesorado de cierta universidad. El estudio se suele realizar cada dos años, por lo que el
responsable del estudio, gracias a su experiencia y sus antecedentes, sabe perfectamente
cuál puede ser la mejor muestra para el estudio.
A un jefe de estudios le encomiendan un estudio del nivel de satisfacción de los alumnos
con un determinado profesor. El investigador, que conoce a todos los alumnos de esa
clase, decide utilizar el muestreo discrecional seleccionando a los alumnos que cree que
serán los más representativos.