Recurso 1.2 "MUESTREO" De la unidad 1. Procesos Estadísticos 1. Lic. En Psicología Facultad De Estudios Superiores

1. UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES IZTACALA
Procesos Estadísticos 1 Unidad 1
Material creado por Dra. Rocio
Tron Álvarez y Miguel Angel
Mendoza Espinoza
Muestreo

2. POBLACIÓN
Conjunto de los elementos, casos o individuos que
cumplen las especificaciones acordes a la unidad
de análisis ya definida.
La población hace explícita la característica o
características de las unidades de análisis que la
componen.
Las poblaciones deben situarse claramente en
tiempo y lugar.

3. POBLACIÓN
Finita
Cuando se conoce el número exacto
de todos los elementos que compo-
nen el conjunto de elementos.
Infinita
Cuando no se pueden conocer todos los elementos que
componen el conjunto de unidades de análisis o
elementos.

4. Muestra
Subconjunto de la
población.
Se extrae de la
población.
Para seleccionarla
adecuadamente es
necesario especificar
las características de
la población y por
consiguiente las de
la muestra.

5. Ventajas de emplear una
muestra
Reducción
de los
costos
Ahorro de
tiempo
Mayor
control de
la
información

6. Para que el estudio, a partir de la muestra,
sea confiable y permita deducir información,
es necesario que la muestra sea no sesgada
y representativa de la población
Es importante tener bien delimitar la pobla-
ción de la que se tomará la muestra.

7. TAMAÑO DE LA MUESTRA
Se pueden considerar cuatro criterios:
1. Consultar la literatura científica especializada y explorar la cantidad de
participantes que se han empleado en las investigaciones relacionadas con el
tema de investigación.
2. Variabilidad de los datos. Cuando se decide un tamaño específico de la
muestra, se observan los datos, y dependiendo de su variabilidad se puede
llegar a decidir aumentar el tamaño de la muestra. Si existe una gran
variabilidad será necesario incrementar el tamaño de la muestra, en caso de
que la variabilidad sea pequeña, entonces será suficiente el tamaño de la
muestra empleada en la investigación.
3. Representatividad de la muestra y la consideración de los análisis
estadísticos de los datos a realizar, paramétricos y no paramétricos, es decir,
los primeros requieren muestras de mayor tamaño que los no paramétricos.
4. Estadísticamente hay procedimientos numéricos para determinar el tamaño
de la muestra.

8. TABLA DE LO QUE
SUGIERE LA
LITERATURA
A medida que el tamaño de la
población aumenta, el tamaño de
la muestra se incrementa, pero en
menor medida.
Se llega a un punto en el que
independientemente de cuanto
crezca la población, el tamaño de
la muestra se estabiliza.
Tamaño de la población Tamaño de la
muestra +/- 5%
10 10
20 19
50 44
100 79
200 131
500 216
1000 275
2000 319
5000 353
10000 366
100,000 378
1,000,000 380
50,000,000 380
* Fuente Galindo Cáceres 1998
TAMAÑOS DE MUESTRAS PARA
DISTINTOS TAMAÑOS DE
POBLACIONES

9. Población Muestra
La totalidad de los individuos que comparten
las características de interés
Un subconjunto de elementos de la población
en estudio
N=tamaño de la población n=tamaño de la muestra
Parámetros Estadísticos
μ = media de la población = media de la muestra
= desviación estándar de la población S = = desviación estándar de la muestra
2 = varianza de la población S2 = varianza de la muestra

10. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
Muestreo
Probabilístico
Todos los elementos de la población
tienen la misma probabilidad de ser
elegidos
No Probabilístico
La selección de los elementos de la
población obedece a criterios arbitrarios
establecidos por el investigador.

11. Tipos de muestreo
probabilístico
Muestreo
aleatorio
simple
Muestreo
aleatorio
sistemático
Muestreo
estratificado
Muestreo por
conglomerados

12. MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
Con este tipo de muestreo los datos encontrados en la
muestra se pueden generalizar a la población
estudiada.
El proceso inicia asignando un número a cada
individuo de la población.
Mediante algún medio (sorteo, tablas de números
aleatorios, números aleatorios generados
computadora) se eligen tantos individuos como sea
necesario para completar el tamaño de muestra
requerido.
Tanto mayor sea la población se hace difícil
identificar a todos sus miembros.

13. MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
Este procedimiento se realiza a partir de una extracción sistemática en función de un
intervalo fijo.
Se inicia elaborando una lista de los N elementos poblacionales numerados de 1 a N
(tamaño de la población), se determina el tamaño de la muestra que se desea obtener
(n=tamaño de la muestra) y se obtiene el tamaño del intervalo “c”.
𝒄 =
𝑵
𝒏
1ª elección. Se selecciona un valor al azar comprendido entre 1 y c (ese constituye el valor a).
(Posteriormente se seleccionan los sujetos con base en el intervalo fijo).
2ª elección. Está determinada por a + c.
3ª elección. Determinada por a + 2c.
De este modo se sigue el procedimiento hasta alcanzar el número de personas de la muestra.

14. EJEMPLO Una población de tamaño N=40.
Se numeran los participantes de 1 a 40.
Se pretende obtener una muestra de tamaño n=5
𝑐 =
𝑁
𝑛
=
40
5
= 8
Se obtiene el valor (a) al azar comprendido entre 1 y 8 (en este caso
que empelará el 4, a=4).
1ª Elección se elige al participante con el número 4
2ª Elección está determinada por a + c = 4 + 8 = 12
3ª Elección de la muestra determinada por a + 2c = 4 + 16 = 20
4ª Elección de la muestra determinada por a + 3c = 4 + 24 = 28
5ª Elección de la muestra determinada por a + 4c = 4 + 32 = 36
En este caso la muestra estaría constituida por los individuos a quienes
se les han asignado los números 4, 12, 20, 28 y 36 de la población.

15. MUESTREO ESTRATIFICADO
Se empela cuando la población se compone de estratos
(carreras en la FESI, nivel socioeconómico, nivel educativo,
estado civil, grupos etarios).
Es necesario que los estratos de la población que han
sido seleccionados para la investigación estén
debidamente representados en la muestra.
La muestra (estratos) debe de estar representada en la
misma proporción en la que se encuentra en la población.
Por ejemplo si el 50% de la población tiene estudios de
licenciatura, el 30% tiene estudios de maestría y 20%
con estudios de doctorado. La muestra debe contener los
mismos porcentajes.

16. PROCEDIMIENTO
1. Obtención de los porcentajes de estratificación.
2. Realizar dentro de cada estrato, un muestreo
aleatorio simple o sistemático.
El muestreo estratificado puede ser por afijación
proporcional o bien por afijación no proporcional.
Afijación proporcional. La muestra presenta los mismos
porcentajes de los estratos de la población (este es el
recomendable).
Afijación no proporcional. La muestra no mantiene los
porcentajes de la población, pero contiene elementos de
cada uno de los estratos de la misma.

17. EJEMPLO
Por ejemplo si el 50% de la población tiene estudios de licenciatura, el
30% tiene estudios de maestría y 20% con estudios de doctorado.
La muestra será de 80 participantes
n=80 % en la población Participantes en la
muestra
Licenciatura 50 50𝑥80
100
= 40 40
Maestría 30 30𝑥80
100
= 24 24
20 20𝑥80
100
= 16 16
Total = 80

18. MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
Cuando la población de la que se desea extraer la muestra se
encuentra dividida en agrupaciones naturales (conglomerados), la
selección se realiza sobre los conglomerados existentes y no sobre la
población como una unidad, el procedimiento a seguir es el siguiente:
1. Identificar los conglomerados (zonas, hospitales, aulas, grupos,
semestres, familias, profesiones).
2. Seleccionar al azar los conglomerados afines a la investigación.
La muestra estará formada por todos los elementos de los
conglomerados elegidos.
Por ejemplo:
Calidad de la atención en hospitales de tercer nivel.
Nivel de lectura en alumnos de tercer año en las primarias del
municipio de Tlalnepantla.

19. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
En el muestreo no probabilístico los elementos no tienen la misma
probabilidad de pertenecer a la muestra.
En este caso el investigador selecciona la muestra que en su
opinión considera representativa o a su alcance; por ejemplo,
personas voluntarias que aceptan ser encuestadas, pacientes que
acuden a un servicio médico, etc.
Difícil generalizar los datos obtenidos en la muestra a la población
investigada.
La estrategia metodológica que posibilita la generalización es la
replicación de los estudios y si los datos muestran consistencia a
través de los diversos estudios entonces se generalizarán los
descubrimientos.
Entre los tipos de muestreo no probabilístico se encuentran:

20. Tipos de muestreo no
probabilístico
Muestreo
intencional
o selectivo
Muestreo
por cuotas
Muestreo
por juicio

21. MUESTREO INTENCIONAL O SELECTIVO
Cuando la muestra está conformada por participantes
disponibles estamos hablando de una muestra por
conveniencia, es un proceso en el que el investigador
selecciona directa e intencionadamente los individuos
de la población.
El caso más frecuente de este procedimiento es el
utilizar como muestra los individuos a los que se tiene
fácil acceso, por ejemplo, los voluntarios.
Este muestreo tiene ventajas prácticas; sin embargo, los
resultados deben hacer referencia de quienes
participaron en la muestra y no generalizar los
resultados a la población total.

22. MUESTREO POR CUOTAS
El muestreo por cuotas se realiza sobre la base
del buen conocimiento de los individuos más
“Idóneos” para los fines de la investigación.
En este tipo de muestreo se fijan las “cuotas” que
consisten en un número de individuos que reúnen
determinadas condiciones afines a los objetivos
de la investigación. Una vez determinada la
cuota se eligen los primeros que se encuentren
que cumplan con las características que requiere
el investigador.

23. MUESTREO POR
JUICIO
La característica principal de este
muestreo es que tanto el tamaño de la
muestra como la elección de los elementos
están determinados por el juicio del
investigador.
La muestra seleccionada está en función
de una característica relevante, este tipo
de muestreo se caracteriza por un
esfuerzo deliberado de obtener muestras
“representativas” de acuerdo a los fines
de la investigación, por lo que se requiere
de conocimiento y experiencia por parte
del investigador.