Este documento presenta información sobre el muestreo como herramienta de investigación científica. Explica que el muestreo involucra la selección de una parte representativa de una población para hacer inferencias sobre la población completa. Luego describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por conveniencia y cuotas. Finalmente, presenta fórmulas para calcular el tamaño de una muestra.

1. INSTITUTO DE EDUCACIÓN SUPERIOR
SIMÓN BOLÍVAR
TEMA:
EL MUESTREO
PROFESOR:
MG. LINO BENNY DÁVILA FRANCIA
2013

2. EL MUESTREO
Es una herramienta de la investigación
científica, cuya función básica es determinar
que parte de una población debe
examinarse, con la finalidad de hacer
inferencias sobre ella.

3. LA POBLACIÓN O UNIVERSO
Es el conjunto de todos los individuos
(personas, empresas, cosas, animales, etc) que
concuerdan con determinadas características
requeridas para una investigación.

4. LA MUESTRA
Es un subgrupo de la población sobre el cual se
recolectarán datos.
La muestra debe lograr una representación adecuada
de la población.
Para que una muestra sea representativa, y por lo
tanto útil, debe ejemplificar las características de la
población.

5. RAZONES QUE NOS IMPIDEN ACCEDER A
LA POBLACIÓN
1.- La población es desconocida o se carece de un marco
muestral, lo que no permite definir su magnitud, así
tenemos el conjunto de mujeres “trabajadoras sexuales”.
2.- La población es inaccesible al investigador, así
tenemos que una persona tiene 5 litros de sangre pero
bastaran 5 cc para conocer el valor de la hemoglobina.
3.- La población es inalcanzable por su magnitud como
en los estudios de prevalencia donde debemos estudiar a
todos los elementos de la población.

6. RAZONES PARA UTILIZAR MUESTRAS
-
Ahorrar tiempo. Estudiar a menos individuos es
evidente que lleva menos tiempo.
-
Ahorro de costos.
-
Estudiar a la totalidad de la población puede ser
una tarea inaccesible o imposible de realizar.
- Aumentar la calidad del estudio. Al disponer de más
tiempo y recursos, las observaciones y mediciones
realizadas a un subgrupo pueden ser más exactas y
plurales que si las tuviésemos que realizar a una
población.

7. FACTORES DEL TAMAÑO DE LA
MUESTRA
1.- EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN.
2.- CONFIANZA O EL PORCENTAJE DE CONFIANZA .
2.- EL PORCENTAJE DE ERROR.
3.- EL NIVEL DE VARIABILIDAD

8. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE UNA MUESTRA
Supongamos que pretendemos realizar un estudio acerca de las empresas de una
ciudad y que estas sean 2 200.
Tamaño del universo o población: 2 200
Error máximo aceptable. Trabajamos con 5% (es aceptar 5 errores en 100) , donde la
proporcionalidad correspondiente es de 0,05
Porcentaje estimado de la muestra. Es la probabilidad de ocurrencia del fenómeno
(representatividad de la muestra versus la no representatividad de la muestra). La
certeza total siempre es igual a uno, las posibilidades a partir de eso son “p” de que
sí ocurra y “q” de que no ocurra (p + q= 1). Entonces el porcentaje estimado de “p”
es de 50% = 0,5
Nivel deseado de confianza: Si el error elegido fue de 5%, el nivel deseado de
confianza será de 95%; según el cálculo del área de la curva normal es 1,96

9. FÓRMULA DE LA MUESTRA
2
Z . p. q. N
n = --------------------------------------------=
2
2
( N - 1) . e + Z . p. q
2
(1,96) . (0,5). (0,5) . 2200
n = ________________________________
2
2
(2199). (0.05) + (1,96) . (0,5). (0,5)
n = tamaño de la muestra. ?
2
Z = nivel de confianza (95 % = 1,96)
p = variabilidad positiva = (0,5)
q = variabilidad negativa = (0, 5)
e= margen de error = (0,05)
N= población = 2200
=
2112,88
____________
6,4579
= 327, 17

10. TIPOS DE MUESTREO
1.- PROBABILÍSTICO
•Muestreo aleatorio simple
•Muestreo sistemático
•Muestreo estratificado
•Muestreo por conglomerados
2.- NO PROBABILÍSTICO
•Muestreo por conveniencia
•Muestreo por criterio
•Muestreo por cuotas
•Muestreo de bola de nieve

11. I. MUESTREO PROBABILÍSTICO
Es el subgrupo de la población en el que todos sus
elementos tienen la misma posibilidad de ser
elegidos para formar parte de la muestra.

12. 1.- Muestreo aleatorio simple
A) Se determina el tamaño de la muestra.
b) Se asigna un número a cada individuo de la
población
2) A través de algún medio mecánico (bolas dentro
de una bolsa, tablas de números aleatorios,
números aleatorios generados con una calculadora
u ordenador, etc.) se eligen a los sujetos de la
muestra.

13. Muestreo aleatorio sistemático
-
Se recoge un listado de todos los individuos.
Se asigna un número a cada individuo.
Se determina el tamaño de la muestra.
Se elige dentro de una población N un número n de
elementos a partir de un intervalo K; de manera que
tenemos:
K= N/ n,
en donde K= un intervalo de selección sistemática,
N= la población; n= la muestra.
- Luego se selecciona r que resulta de elegir al azar un
número que va de 1 a K.
- De tal manera que r es el primer número; le siguen r + k1,
r +K 1 + K2, r + K1 + K2+ K3,…

14. MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
Ejemplo:
Se quiere hacer un estudio que pretende medir la inteligencia emocional de los
alumnos de la I.E. Mariano Melgar de Breña. Son 1548 alumnos.
Se procede a determinar la muestra (308 alumnos, con un error máximo al 5%, a un
nivel de confianza de 95% y un porcentaje estimado de 50% para la muestra, p= 0,5)
K= N/ n = 1548 / 308 = 5, 0259, redondeado es = 5
El intervalo K=5 indica que cada quinto servicio se seleccionará un alumno hasta
completar n= 308.
Para empezar, se seleciona al azar r = 2
Entonces los números de la muestra serían: 2, 7,12,17,22, 27, 32, 37, 42, …..

15. Muestreo aleatorio estratificado
Muestreo en que la población se divide en
segmentos y se selecciona una muestra para
cada segmento.

16. PASOS DEL MUESTREO ESTRATIFICADO
-
Se recoge un listado de todos los individuos.
Se asigna un número a cada individuo.
Se divide a la población en estratos.
Se determina el tamaño de la muestra de la población.
El número de la muestra de cada estrato se determina por
afijación.
AFIJACIÒN SIMPLE:
Tamaño de la muestra de cada estrato =
n/ estrato
AFIJACIÒN PROPORCIONAL:
Tamaño de la muestra de c/estrato =
N subestrato/ N x n

17. Ejemplo: Autoestima en alumnos de I.E. del Callao.
El universo o población es 10 000 alumnos
El tamaño de la muestra necesaria para representar a la población sería n = 600
alumnos.
Pero supongamos que debemos estratificar esta n con la finalidad de que los
elementos muestrales posean un determinado atributo, que sean 600 alumnos
de Colegios Públicos, 3000 de Colegios Privados concertados y 1000 de
Colegios Privados no concertados.
Por AFIJACIÒN SIMPLE se procedería así: 600/ 3 = 200 alumnos por estrato.
Por AFIJACIÒN PROPORCIONAL:
COLEGIOS PÙBLICOS: 6000/ 10000 x 600 = 360
COLEGIOS PRIVADOS CONCERTADOS: 3000/ 10000 x 600 = 180
COLEGIOS PRIVADOS NO CONCERTADOS: 1000/10000 x 600 = 60
- Los elementos de la muestra son seleccionados al azar o el método
sistemático.

18. Muestreo aleatorio por racimos o conglomerados:
La unidad muestral es un grupo de elementos de la población
que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Tiene
varias etapas y en cada una se siguen los pasos de las muestras
simple o estratificada.
Ejemplo: en una muestra nacional de ciudadanos de un país por
racimos, podríamos primero elegir al azar una muestra de
departamentos(primera etapa); luego, cada departamento se
convierte en universo y se selecciona al azar provincias (segunda
etapa), posteriormente cada provincia se considera un universo
y se eligen al azar distritos (tercera etapa); a su vez cada una de
estas se considera universo y de nuevo al azar, se eligen
manzanas o cuadras(cuarta etapa); finalmente se escogen al
azar viviendas u hogares o individuos (quinta etapa).

19. PASOS DEL MUESTREO CONGLOMERADO
- Diviidir la población en conglomerados.

20. II. Métodos de muestreo no probabilísticos
A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta
excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo
conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones
inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra
extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población
tienen la misma probabilidad de se elegidos.
1.- Muestreo por cuotas:
También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente
sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o
de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la
investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio
estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número
de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20
individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en San Miguel.
Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que
cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas
de opinión.

21. 2.- Muestreo intencional o de conveniencia:
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener
muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos
supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos
preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias
de voto.
También puede ser que el investigador seleccione 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 (los
profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios
alumnos).
3.- 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.
4.- Muestreo discrecional.
A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que
pueden integrar la muestra.