1. UNIVERSO Y MUESTRA
Definición
Tipos de Muestras
Procedimientos de Selección
Dr. Gino Giorgianni

2. UNIVERSO O POBLACIÓN
Grupos de estudio: Universo - muestra
Universo o población:
Son todas las unidades de observación, individuos ó
conglomerados que tienen características susceptibles de ser
estudiadas.
Tipos de universo de acuerdo a su extensión:
1. Finito: número limitado de individuos.
2. Infinito: número ilimitado de individuos.
3. Hipotético: número hipotético de individuos.

3. TIPOS DE UNIVERSOS SEGÚN ESTRUCTURA
Homogéneos:
Componentes con características similares parecidas Ej el volumen
sanguíneo de una persona.
Heterogéneos:
Formado por unidades diferentes, que forman estratos por
cada tipo de unidad Niños jóvenes adultos y ancianos.

4. Muestra:
Parte cualquiera del universo, desde una unidad de
observación, hasta una unidad menos que el total.
Ventajas
Permite ahorrar:
• Tiempo
• Recursos humanos
• Materiales
• Económicos.
• Disminuye los errores debido a:
Observador, método de
observación, sujeto observado
observado.

5. Características que debe reunir una Buena Muestra
Debe ser adecuada en cantidad y calidad.
• Cantidad: ni más de lo necesario ni menos de lo suficiente.
Depende de: Frecuencia del fenómeno
que se estudia.
Variabilidad del Universo.
• Calidad.: la muestra debe reflejar todas las características del universo
del cual procede.
Muestras según su Calidad:
• Representativas.
• No Representativas o seleccionadas.
• Selección voluntaria.
• Selección involuntaria.

6. Factores que conducen a una selección Involuntaria
• Se toma la muestra de sólo un sector del universo.
• Los individuos a estudiar no se escogen al azar.
• Tomada la muestra hay circunstancias que impiden estudiar la
totalidad de los individuos incluidos.

7. Desventaja:
Error por muestreo:
Verdadero valor N – valor dado n
No es otro que la diferencia entre el valor dado por la muestra y el
verdadero valor del universo.
Se disminuye aumentando el Tamaño Muestra y se mide utilizando el
error estándar.

8. Clasificación:
Según interrelación:
• Independientes
• No independientes.
Según su validez:
– Representativa: Reproduce todas las características
estructurales del universo (muestra probabilística).
– No representativa: (seleccionada) solo reproduce en pequeño
una o varias, pero no todas las características del universo.
Puede ser:
– Voluntaria o de conveniencia.
– Involuntaria.

9. Características de las muestras
Cualitativas (representabilidad y selección)
Representabllidad: Buena cualidad, el procedimiento de obtención
de la nuestra, es mediante un procedimiento probabilístico o de
azar, las muestras representativas son muestras probabilísticas.
Selección: Cualidad negativa de la muestra respecto a
representabilidad, que se produce al no usar el azar en su obtención o
usarlo en forma inadecuada.
Son muestras de selección:
Opinática, de voluntarios, de criterio, disponibilidad.

10. Muestras de Conveniencia
En la selección de los individuos a estudiar no interviene el azar.
Casos en los cuales esta justificado su uso
• Investigaciones donde los recursos son limitados.
• No se conoce la lista detallada de la población a estudiar.
• El interés del estudio está centrado en individuos con
determinadas características.

11. Son muestras de selección involuntaria:
– Parcializadas (se toma. un sector o estrato confundido con
el universo)
– Sesgadas ( obtenidas por azar incompleto o inadecuado)
Cuantitativas :
1. Muestras grandes (son las que tienen mas del 1 0% de los
individuos)
2. Muestras pequeñas (son las que tienen menos del 1 0% de los
individuos)
3. Tamaño mínimo ( menor número permisible fijado por criterios de
precisión, seguridad o certeza)

12. Cuantitativas :
 Tamaño deseable (determinado por criterios)
 Variación del universo (a mayor variación mayor tamaño de la
muestra)
 Magnitud del universo (a mayor magnitud mayor tamaño de la
muestra)
 Medida de resumen a usar (promedio y porcentaje)
 Frecuencia del fenómeno (a menor frecuencia,mayor tamaño de
la muestra)
 Complejidad del estudio (a mayor complejidad, mayor tamaño
de la muestra)
 Tamaño posible (determinado por los recursos disponibles)

13. Muestras Probabilísticas
Cada individuo del Universo o Población tiene una probabilidad
conocida, diferente de cero de ser incluido en la muestra.
Condiciones que requieren la elección de una
Muestra Probabilística.
• La probabilidad de elegir cada individuo debe ser conocida.
• La elección de los individuos debe ser al azar.
• El procedimiento para la elección al Azar debe ser un método
perfectamente estudiado en tal forma que la voluntad no
interviene.

14. Importancia del Uso de Muestras Probabilísticas
• Los resultados dados por el azar siguen una Curva
Normal, modelo matemático perfectamente estudiado.
• La variación de los resultados, no es anárquica, sino
ordenada y previsible, lo que genera confianza.

15. Muestra probabilística:
Es aquella en que cada individuo de la
población tiene una probabilidad
perfectamente conocida y diferente a cero
de ser incluido en la muestra.
1 )Probabilidad de elegir cada individuo de la muestra conocida, para
poder calcular los errores.
2 )Individuos elegidos por azar.
Métodos para obtenerla:
1 )Sorteo o lotería ( con reposición, sin reposición)
2 )Tabla de números aleatorios.
Modelos probabilísticas:
1) Modelo por azar Simple:
Proceso aleatorio que da a todos y a cada una de las unidades del
universo o, estrato una probabilidad de elección conocida.
Se utiliza un lista completo del universo.
Se utilizan dos métodos, (lotería y números al azar)

16. 2 ) Modelo por azar sistemático: Se usa en universos
homogéneos, se obtiene de la siguiente manera:
– Se elabora una lista con los individuos que constituyen el universo por azar.
– Se calcula la constante que va a dar la separación en el sorteo.
– Sorteo (la primera unidad que va a formar parte de la muestra)
– La constante al mismo tiempo marca la escogencia de los individuos a
través de un sistema.
3) Modelo estratificado: El universo en estudio se divide en sectores
según alguna característica en común y de estos se eligen los individuos al
azar.
4) Modelo por conglomerados: El universo se subdivide en grupos o
conglomerados de individuos, se numeran los conglomerados y se eligen
al azar.
5) Modelo por procedimiento combinado: Se puede tomar dos o
más modelos y combinarlos. Ejemplo: Conglomerado + Estratificada.

17. Muestras por Azar Simple
Con el fin de señalar el procedimiento, ventajas y desventajas de los
diferentes métodos, consideremos el siguiente ejemplo:
Se tiene el país dividido en cuatro zonas geográficas, cada una de las
cuales tiene 100 Hospitales, con 50 pacientes cada uno, para un total de
400 hospitales y 20.000 pacientes, de los cuales se desea estudiar 2000.
100 Hospitales- c/u 50 pacientes 100 Hospitales- c/u 50 pacientes
100 Hospitales- c/u 50 pacientes 100 Hospitales- c/u 50 pacientes

18. Muestras por Azar Simple
1. Azar Simple:
• Se elabora lista del Universo.
• Por Azar se escogen los 2000 pacientes a estudiar.
Desventajas: Necesita lista.
Puede no haber representatividad.
Dispersión probable.
Ventajas: Fácil, y económico.

19. Azar Sistemático
• Necesita Fracción de Muestreo.
Muestra 2000
FM
Universo 20000
Que de cada 10 pacientes se estudiará uno.
• Se escoge al azar un número entre 1 y 10 que indicará, el primer
paciente de la muestra.
• Se completa la muestra tomando de la lista uno de cada 10.
Desventajas: Las mismas del procedimiento por Azar Simple.
Ventajas: Fácil de usar sobre todo en casos donde existen ficheros o
tarjeteros con los nombres de los individuos de la población que se
estudia.

20. Azar Estratificado
• El Universo o Población se divide en estratos.
• De cada estrato se escoge al azar los individuos que van a formar la
muestra. En el ejemplo citado de cada región se escogerán 500
pacientes utilizando el método de la lotería o tabla aleatoria.
Desventajas: Se necesita lista.
Ventajas: Hay adecuada representación.

21. Muestras por Conglomerados
Estudian grupos o conglomerados de individuos, en el ejemplo:
Utilizando el azar se escogen 40 hospitales y se estudian todos los
pacientes de cada hospital conformando así la muestra.
Desventajas:
Puede no haber representatividad.
Ventajas:
No necesita lista.
Evita dispersión.

22. Muestras por Procedimiento Combinado
Este procedimiento combina el muestreo estratificado con el
conglomerado, evitando la necesidad de lista y la dispersión y
asegurando la representatividad.
En el ejemplo:
Se obtiene esta muestra escogiendo al azar 10 hospitales de
cada una de las zonas geográficas, estudiando la totalidad de
sus pacientes.

23. Análisis de los Resultados de las Muestras
Obtenida la muestra y resumidos los hallazgos para poder
generalizar los resultados debe:
• Estimarse los valores del Universo.
• Determinar la precisión de tales valores.

24. Valores del Universo
La estimación de los valores del universo depende del tipo de
muestra utilizada.
• Muestras por Azar Simple o Muestras Sistemáticas.
Los resultados observados en ellas pueden aplicarse
directamente al universo.
• Muestras estratificadas o de conglomerados.
Deben resumirse en primer lugar los resultados de cada estrato
y luego estimar el valor global de todo el universo.

25. CRUCE DE SHIBUYA – TOKYO,
JAPÓN