Bases teoricas del muestreo expo

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

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.