3. MUESTREO
• Proceso utilizado para escoger y extraer una parte del universo o
población de estudio con el fin de que represente al total.
• Permite que, al escoger un grupo pequeño de una población se
pueda tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo
efectivamente posee las características del universo que estamos
estudiando.
4. Tipos de Muestreo
1- Muestreo Probabilístico. (aleatorio, randomizado, al azar)
2- Muestro No-Probabilístico. (intencionado)
5. Muestreo Probabilístico
• Es el método que consiste en extraer una parte o muestra de una población o
universo, de tal forma que todas las unidades muestrales tienen la misma posibilidad
de ser seleccionados.
• Para que el muestreo sea probabilístico o aleatorio es requisito que todos y cada
uno de los elementos de la población tenga la misma probabilidad de ser
seleccionado, además esa probabilidad es conocida.
7. Muestreo Aleatorio simple
• Más sencillo, más usado. Se caracteriza porque cada unidad tiene la misma probabilidad de
ser incluida en la muestra.
• Se coloca en un recipiente tarjetas o fichas que representen a cada unidad del universo
• Extraer una a una las unidades correspondientes hasta completar el número de unidades
según el cálculo muestral.
Desventaja: No se puede utilizar si el universo es muy grande.
8. Muestreo Sistemático
• Cada unidad tiene la misma probabilidad de ser incluida en la muestra. Las unidades
muestrales son seleccionadas de una manera ordenada.
• La manera de la selección depende del número de elementos incluidos en la población y el
tamaño de la muestra.
• El número de elementos en la población es, primero, dividido por el número deseado en la
muestra. El cociente indicará cada cuantos elementos en la población va a ser seleccionado.
• El primer elemento de la muestra es seleccionado al azar y los siguientes, se le suma el
cociente obtenido anteriormente hasta completar el número de muestra.
Desventaja: No se puede utilizar si el universo es muy grande.
9. Muestreo Estratificado
• Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se divide la población en grupos,
llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un todo.
• Los elementos de la muestra son seleccionados al azar o por un método sistemático de cada
estrato. Las estimaciones de la población, basadas en la muestra estratificada, usualmente
tienen mayor precisión (o menor error muestral) que si la población entera muestreada
mediante muestreo aleatorio simple.
• El número de elementos seleccionado de cada estrato puede ser proporcional o
desproporcional al tamaño del estrato en relación con la población.
10. Muestreo por Conglomerados
• Para obtener una muestra de conglomerados, se divide la población en grupos que son
convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una porción de los grupos al azar o por
un método sistemático. Finalmente, tomar todos los elementos o parte de ellos al azar o por un
método sistemático de los grupos seleccionados.
• Bajo este método, aunque no todos los grupos son muestreados, cada grupo tiene una igual
probabilidad de ser seleccionado. Por lo tanto la muestra es aleatoria.
• Este tipo de muestreo, usualmente produce un mayor error muestral (menor precisión) que una
muestra aleatoria simple. Los elementos individuales dentro de cada "conglomerado" tienden
usualmente a ser iguales. Por ejemplo la gente rica puede vivir en el mismo barrio, mientras
que la gente pobre puede vivir en otra área.
11. Muestreo No Probabilístico
• También conocido como “muestreo por conveniencia”, No es aleatorio, por ello se
desconoce la probabilidad de selección de cada unidad, esto hace que pierda
credibilidad. Su característica principal es que el investigador utiliza algunos criterios
para seleccionar la muestra, es decir, no se usa el azar, sino el criterio del
investigador.
• En general no se recomienda el uso de este tipo de muestreo para investigaciones
cuantitativas, debido a que no permite calcular el error del muestreo. Es de mayor
uso en investigaciones cualitativas.
12. Muestreo No Probabilístico
1.- Muestreo intencional o deliberado.
2.- Muestreo accidental o por comodidad.
3.- Muestreo por cuotas.
4.- Muestreo por bola de nieve.
13. MUESTREO INTENCIONAL O DELIBERADO
• El investigador decide, según los objetivos, los elementos que integrarán la muestra,
considerando aquellas unidades supuestamente “típicas” de la población que se
desea conocer.
• El investigador conoce la población y sus características que pueden ser utilizadas
para seleccionar la muestra. Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo
deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra
de grupos supuestamente típicos.
14. MUESTREO ACCIDENTAL O POR COMIDAD
• Se toman las unidades o casos que están disponibles en un momento dado;
consultas en un día, semana o mes, asistentes a un curso, etc.
• Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e
intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este
procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso.
15. MUESTREO POR CUOTAS
• En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de
individuos que reúnen unas determinadas condiciones. El investigador selecciona la
muestra de acuerdo a fenómenos a estudiar, solo interesa cumplir con la cuota
muestral.
16. MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
• Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así
hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente
cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas,
determinados tipos de enfermos, etc.
