El documento proporciona información sobre el concepto de muestreo y las técnicas de muestreo. Explica que la muestra es un subconjunto de la población que se selecciona para estudiar y hacer inferencias sobre la población completa. Describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio, estratificado y sistemático, y cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra.

1. MUESTRA y MUESTREOMUESTRA y MUESTREO

2. Generalidades
La función del muestreo es determinar que
parte de población o universo debe
examinarse, con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha población. El error
que se comete debido al hecho de que se
obtienen conclusiones sobre cierta realidad
a partir de la observación de sólo una parte
de ella, se denomina error de muestreo.

3. Generalidades
En la mayoría de ocasiones en las que se
desarrolla una investigación en una población, es
necesario recoger información en el conjunto de
esa población de organismos que queremos
estudiar, algo que en muchos casos resulta
complejo sino imposible por motivos económicos,
de organización o simplemente por la dificultad que
conlleva el posterior análisis de una gran cantidad
de información obtenida de la totalidad de la
población, razón por lo que, se suele recurrir a
estudiar solo una parte de la misma, esta parte se
denomina "MUESTRA".

4. ¿QUÉ ES LA MUESTRA?
Es un grupo de unidades
seleccionadas de la población,
sobre las que se realizará toda la
investigación propuesta.
La muestra es un subconjunto de
la población, por lo que tiene que
ser representativa. Para ello, se
han de definir con claridad los
criterios de inclusión y exclusión
y, sobre todo, se ha de utilizar las
técnicas de muestreo apropiadas
para garantizar dicha
representatividad.

5. Condiciones
 Para que el resultado sea extrapolable a la población en
estudio, no sirve cualquier muestra, ya que ese carácter
extrapolable del resultado dependerá del tamaño que presente
la muestra y del modo en que se selecciona cada unidad, lo
que a su vez dependerá, en gran medida, del objetivo que se
persiga en la investigación, de la información de que se dispone
en el momento de realizar la selección, de la muestra y de la
población a muestrear.
 Estas situaciones hacen necesario que el especialista
disponga de la información adecuada para poder realizar la
selección de una muestra en una población de forma adecuada,
para reducir el error por muestreo.
 Hacer representativa una muestra tomada en una población
supone, por un lado, que posea un tamaño adecuado y por otro
que el método de selección sea el correcto, de manera que
todas las subpoblaciones posibles sean representadas de forma
adecuada.

6. Hagamos este ejercicio …
¿Qué representa la figura?
Casi imposible de descubrir,…
¿verdad?

7. Ahora, está más fácil, pues tenemos
muchos puntos de referencia del TODO
¿Todos saben de que se trata?
¿verdad?

8. Efectivamente, es una ORCA
De eso se trata, un buen muestreo.

9. TECNICAS DE MUESTREOTECNICAS DE MUESTREO

10. Muestreo al azar
Una muestra de objetos de una población se dice
que es tomada al azar cuando todos los
componentes de ella, tienen igual oportunidad de
ser seleccionados para constituir la muestra. Se
seleccionan mediante el sistema de lotería.
El uso de números aleatorios es un procedimiento
muy útil y de amplia aplicación para tomar muestras
al azar, a cada elemento de la población se le
atribuye un número, y los que se tomen como
muestra estarán determinados por la tabla de
números aleatorios.

11. Muestreo estratificado
Es la división de la población en
subpoblaciones o estratos, de tal manera que la
muestra esté constituida por elementos de cada
una de ellas, es el procedimiento que se
denomina estratificación. Si además, la
selección de las unidades muestrales en cada
estrato, es por muestreo aleatorio simple,
entonces el procedimiento se denomina
muestreo estratificado al azar.

12. Muestreo sistemático
Se utiliza cuando no se conoce la identidad (número
correspondiente) de cada animal. En ese caso se
establece entre los mismos un orden (por ejemplo,
orden de paso de los animales por una cinta de
clasificación). Se selecciona, mediante lotería o
números aleatorios, un primer número, que
corresponde a aquel del orden establecido que
constituirá la primera muestra, posteriormente se
selecciona (con el mismo sistema) un segundo
número que corresponderá al intervalo de muestreo.

13. Tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra depende de tres
aspectos:
1. Error permitido.
2. Nivel de confianza estimado.
3. Carácter finito o infinito de la población.

14. Cálculo del tamaño de una Muestra
1. Cuando las mediciones requieren promedios: Como es
el caso de las variables peso, talla, etc., se emplea la
fórmula adjunta:
2. Cuando las mediciones requieren proporciones, como
es el caso de las variables sociales y de salud:
natalidad, mortalidad, enfermedad, migraciones, etc., se
emplea la fórmula adjunta:
n: tamaño de muestra.
σ: desviación estándar de la muestra.
Z: número de unidades de error estándar, para 95 % de confiabilidad (Z = 1,96)
p: probabilidad de éxito.
q = 1 – p: probabilidad de fracaso.
E: error de la muestra aceptado.
“p” se calcula en base a trabajos anteriores, pero si no se conoce se
coloca el valor máximo que es 0,5.
Donde:

15. Tamaño de una Muestra
Obtenido el valor de “n” con cualquiera de
las formulas anteriores, se aplica la fórmula
de la “fracción muestral”, con el fin de
determinar si la muestra necesita ser
reajustada o no. Es correcto si f ≤ 5 %.
Si el resultado de “f” es > 5 %, se reajusta
la muestra.
La muestra reajustada (na) se calcula con la
fórmula:
Donde:
f = fracción muestral
n = tamaño de la muestra
N = tamaño de la población
Donde:
na = muestra reajustada
n = muestra
N = población

16. La tabla adjunta sirve para calcular el tamaño de muestra en poblaciones finitas

17. EJEMPLO:
En un estudio de relación de edad-fecundidad en peces de
Puerto Pizarro, enero a junio-2007, se contó con un universo
muestral N = 297. Se desea conocer cuál será el tamaño de
muestra para realizar el estudio respectivo, si:
Z : 1,96 (según tabla a un nivel del 95 % de confianza).
E : el error de muestra aceptada es 0,43 (trabajos anteriores).
σ : desviación estándar 1,65.

18. Si f > 5 %, como en este caso, se reajusta el tamaño de
la muestra
Reajustado del tamaño de la muestra :

19. Ejemplo:
En un estudio sobre influencia del peso de los alevinos en peces de
los Centros Acuícolas “Punta Hermosa”, “El Algarrobo” y “Villa Rica”
de Zarumilla enero a Junio del 2006 se encontró la siguiente
información:
Fuente: DIREPRO-Tumbes

20. Se desea estimar cual sería el tamaño de la muestra
sabiendo que Z a un nivel de confianza al 95 % es 1,96. La
proporción estimada asumida p = 0,5. El error de precisión
en la estimación es el 5% (E = 0,05)
Reajustado la muestra, se tiene:
Como f > 5 %, se debe reajustar la muestra

21. MUESTREO ESTRATIFICADO
El tamaño de la muestra nj será grande cuando:
1. El estrato es grande, y
2. La desviación estándar σ(j) es grande
En estos casos podemos utilizar la ecuación de muestreo
óptimo para determinar el número de ejemplares por
estrato:
Donde:
nj = tamaño de muestra para el estrato “j”
n = tamaño de muestra
Nj = población del estrato “j”
σj = desviación estándar del estrato “j”

22. Ejemplo:
Supongamos que tenemos financiamiento disponibles para
colectar 120 = n ejemplares y que hay dos estratos, el
tamaño de los estratos y sus desviaciones estándar son:
Estrato 1 (ni) Estrato 2 (nj)
N(i)
σ(j)
1000
50
2000
10
Asignar el número de ejemplares de cada estrato. Se
debe tener presente que a mayor varianza, mayor tamaño
de muestra.

24. HOMOGENIZAR LA MUESTRA
Se busca que el Coeficiente de Variación (C.V.)
sea ≤ 30 %, lo que indica que la muestra es
homogénea. Si el resultado es > 30 %, demuestra
que los valores son muy dispersos o difieren
mucho entre si. En este caso se recomienda
estratificar la población, la formula que se utiliza
para hallar el C.V. se agrega adjunto.